膨大なデータをマーケティングに活用する仕組みとして注目を集めているDMP。DMPは社外・社内、オンライン・オフライン問わずデータを収集し、分析できるソフトウェアです。導入によるメリット・デメリットや、実際にDMPを活用している企業の事例などをご紹介します。
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目次
DMPとは？
DMPとは、Data Management Platform（データ・マネージメント・プラットフォーム）の略称です。インターネット上にあるオフラインの外部情報など、あらゆるデータを収集・分析・活用できるプラットフォームのことを指します。DMPは、マーケティング施策をデータに基づいて最適化するために不可欠なツールとして、近年ますますその重要性を増しています。このプラットフォームは、社内外、オンライン・オフラインを問わず、多様なソースからのデータを一元管理し、精緻な分析を通じて顧客理解を深めることを可能にします。
DMPの特徴
DMPは、マーケティング活動において、社内外、オンライン・オフラインを問わず、あらゆる種類のデータを一元的に管理し、効果的な活用を支援するプラットフォームです。このプラットフォームの最大の特徴は、収集された膨大なデータを分かりやすく可視化するレポート機能です。これにより、マーケターはユーザーの属性、興味関心、行動履歴などを深く理解し、その洞察に基づいた精緻なターゲティングが可能となります。例えば、特定の顧客セグメントに対して、最適なタイミングでパーソナライズされた広告配信や、興味関心を引くメルマガコンテンツの送信など、より戦略的かつ効果的なマーケティング施策の実行を強力に後押しします。このように、DMPはデータドリブンマーケティングを推進するための基盤として機能します。
DMPの利用手段
DMPは、マーケティング活動におけるデータ活用を包括的に支援するプラットフォームとして、主に以下の3つの機能を提供します。これらは、データ収集、データ分析、そしてデータ活用という一連の流れを形成し、マーケティング効果の最大化を目指します。
データ収集
DMPの核となる機能の一つが、データ収集です。ユーザーのウェブサイト上での行動履歴、過去の購買履歴、サイトへのアクセス履歴など、多岐にわたるデータを収集します。これらのデータは、オンライン上のウェブサイトやSNSだけでなく、オフラインの活動からも取得可能です。DMPは、ユーザーの年齢、性別といった基本的な属性情報はもちろん、どのような情報に興味関心を持っているか、どのような嗜好性を持っているかといった、より詳細な情報も取得・蓄積することができます。これらのデータ収集能力の高さが、後続の分析や活用における精度を大きく左右します。
データ分析
収集された膨大なデータは、DMP内で効率的に管理、分類、そして高度な分析が行われます。どのようなユーザーセグメントが、どのような行動パターンを示しているのか、どのような興味関心を持っているのかを、数値化・可視化して把握します。多くのDMPは、直感的に理解しやすいレポート機能やダッシュボードを備えており、マーケターがデータからインサイトを抽出しやすく設計されています。この分析結果こそが、後続のデータ活用フェーズにおいて、的確なマーケティング施策を立案するための羅針盤となります。
データ活用
分析したデータを実際のマーケティング施策で効果的に活用します。DMPは、メルマガ配信ツール、広告配信プラットフォーム、CRM（顧客関係管理）システムといった外部のマーケティングツールとの連携機能を備えているものが多く、これにより、分析結果をシームレスに各施策へ落とし込むことが可能です。例えば、特定の興味関心を持つユーザーセグメントを特定し、そのセグメントに最適化された広告キャンペーンを展開したり、パーソナライズされたメールコンテンツを配信したりすることができます。DMPによって得られたインサイトは、顧客理解を深め、より精度の高いターゲティングとパーソナライズされたコミュニケーションを実現し、最終的にマーケティングROIの向上に貢献します。DMPから得られるレポートを基に、マーケターはデータに基づいた的確な戦略を立案・実行していくことが求められます。
DMPで扱えるデータ例
DMPは、その性質によって扱うデータの範囲が異なり、主に「オープンDMP」と「プライベートDMP」の2種類に大別されます。それぞれの特性を理解することで、自社のマーケティング戦略に最適なDMPの選択が可能になります。
オープンDMP
オープンDMPは、第三者機関が収集・提供するデータを主として扱います。具体的には、インターネット上の行動履歴、SNSユーザーの属性情報、ショッピングサイトでの購入履歴などが含まれます。これらのデータは、匿名化されたユーザーの興味関心や嗜好性、デモグラフィック情報（年齢、性別、地域など）といった、より広範な層を対象とした分析に活用できます。そのため、新規顧客の開拓や、まだ自社との接点がない潜在顧客層へのアプローチに特に有効です。オープンDMPを活用することで、これまでリーチできていなかった新たな顧客セグメントを発見し、効果的なマーケティング施策を展開することが期待できます。
プライベートDMP
一方、プライベートDMPは、企業が自社で保有するデータを中心に扱います。これには、自社の顧客リスト、営業担当者が持つ商談履歴、コールセンターでの顧客対応履歴、ウェブサイトの会員情報、アプリの利用履歴などが含まれます。これらのデータは、個々の顧客に関する詳細な情報を含んでおり、既存顧客のエンゲージメント向上や、リピート購入の促進といった施策に最適です。プライベートDMPを用いることで、顧客一人ひとりの購買履歴や行動パターンに基づいた、よりパーソナライズされたコミュニケーションが可能となり、顧客満足度の向上やLTV（顧客生涯価値）の最大化に貢献します。
ショッピングサイトでの購入履歴など
オープンDMPは、第三者機関が収集・提供するデータを管理・活用するタイプです。具体的には、ウェブサイトにおけるユーザーの閲覧履歴、SNS上でのプロフィールの属性情報、オンラインショッピングサイトでの購入履歴といった、不特定多数のユーザーに関するデータを取り扱います。これらのデータは、年齢、性別、興味関心、嗜好性といったデモグラフィック情報や行動情報を含んでいるため、これまで接点のなかった潜在顧客層にアプローチし、新規顧客の開拓を目指すマーケティング戦略において非常に有効です。オープンDMPは、広範なデータソースからの情報収集を可能にし、より多くのユーザーにリーチするための基盤となります。
社外の人が知り得ない、自社で保有するクローズドな内部情報を扱うのがプライベートDMPです。顧客の購買履歴や行動履歴、Webサイトへのアクセス情報など、顧客一人ひとりの属性データが詳細に含まれているため、既存顧客へのアプローチやロイヤリティ向上施策を行う場合に非常に適しています。企業が独自に収集・管理しているデータが中心となるため、より精緻な顧客理解とセグメンテーションが可能となり、パーソナライズされたマーケティング施策の実行を強力に後押しします。このタイプのDMPは、顧客データプラットフォーム（CDP）と連携することで、より高度な顧客体験の提供につながることもあります。
DMP導入のメリット
DMP導入は、マーケティング活動に革新をもたらし、競争優位性を確立するための強力な手段となります。人に依存する従来の業務プロセスから脱却し、データに基づいた戦略的意思決定を加速させることが可能です。その主なメリットとして、「膨大な量のデータ収集・分析を行える」、「作業の効率化につながる」、そして「細かなターゲティングができる」といった点が挙げられます。
膨大な量のデータ収集・分析を行える
DMPを導入することで、自社保有の顧客データ（CRMデータ、購買情報、POSデータなど）に加え、外部の第三者データ（Cookieデータ、デモグラフィックデータ、興味関心データなど）まで、多岐にわたるデータを一元的に収集・統合できます。これにより、これまで個別のシステムで散在していた情報が整理され、包括的な顧客理解が可能になります。人の手では到底処理しきれないほどのビッグデータを迅速かつ正確に分析できるため、顧客の潜在的なニーズや行動パターンを深く掘り下げることが可能になります。また、多くのDMPは、分析結果を分かりやすく可視化するレポート機能や、他のマーケティングツール（広告配信プラットフォーム、MAツール、CRMなど）との連携機能を備えており、収集・分析したデータをマーケティング施策へシームレスに活用できる点も大きなメリットです。このデータ統合と高度な分析能力により、これまで見えなかったビジネスチャンスを発見し、新たな収益機会を創出することが期待できます。
作業の効率化につながる
データ収集や分析にかかる人的リソースと時間を大幅に削減できます。従来、マーケターが手作業で行っていたデータ集計や分析作業をDMPが自動化してくれるため、担当者はより戦略的な業務やクリエイティブな施策立案に集中できるようになります。DMPが提供する分析レポートは、単なる数値の羅列ではなく、ビジネス上の意思決定に役立つインサイト（洞察）を分かりやすい形で提示してくれます。これにより、データに基づいた迅速かつ的確な意思決定が可能となり、マーケティング活動全体のスピードと質が向上します。例えば、特定のキャンペーンの効果測定や、顧客セグメントごとの反応分析などを迅速に行えるため、PDCAサイクルを高速で回すことができ、継続的な改善活動を推進できます。
細かなターゲィングができる
DMPによる詳細なデータ分析は、個々の顧客の属性、興味関心、購買履歴、ウェブサイト上での行動履歴などを深く理解することを可能にします。この理解に基づき、顧客一人ひとりに最適化されたメッセージ、商品、サービス、プロモーションなどを、適切なタイミングで、適切なチャネルを通じて提供できるようになります。これは、従来のマスマーケティングや大まかなセグメント分けによるアプローチとは一線を画す、パーソナライズド・マーケティングの実現を意味します。例えば、特定の商品に興味を示しているユーザーに対して、その商品の詳細情報や関連商品のレコメンドメールを送信したり、購入を迷っているユーザーに限定クーポンを配布したりするなど、顧客の購買意欲を最大限に引き出すための精緻なターゲティング戦略を実行できます。これにより、広告の費用対効果（ROAS）の向上や、顧客エンゲージメントの深化、さらには顧客生涯価値（LTV）の最大化に繋がります。
DMP導入のデメリットと改善策
DMP導入は、データを取り扱う性質上、様々な責任と潜在的な障害が伴います。時間的・経済的な投資も必要となり、導入へのハードルは決して低くありません。しかし、これらの課題にはそれぞれ有効な改善策が存在するため、これらを理解し、計画的に取り組むことが成功の鍵となります。
人材確保が不可欠
DMPの導入と運用には、専門知識を持つ人材の確保が不可欠です。扱うデータ量やDMPの機能によっては、高度な分析スキルやマーケティング戦略立案能力を持つ人材が複数必要となる場合があります。特に、自社の機密性の高い情報をDMPで管理・分析する際には、データセキュリティやプライバシー保護に関する深い知識を持った人材が求められます。一人で運用することはリスクが高く、専門チームの編成を検討することも重要です。
社内の既存データを効果的に活用したい場合、まずはデータが活用できる体制づくりから着手する必要があります。もし、DMPの機能だけでは不足している部分があれば、外部の専門家やベンダーと連携したり、必要に応じて社内での開発体制を構築したりすることも視野に入れるべきです。そのためには、データサイエンティスト、マーケティングアナリスト、データエンジニアなどの専門職の採用を検討することも効果的です。 DMPは単なるツールではなく、それを使いこなす「人」こそが重要 なのです。
改善策
・必要に応じて組織（チーム）の整備も検討する
・マーケター、エンジニアなど必要に応じて新規採用も検討する
責任の所在が不明確
特にプライベートDMPを導入した場合、社内でも部署ごとにデータの管理権限や利用範囲が異なることがあり、責任の所在が不明確になりがちです。データの利活用には、情報漏洩やプライバシー侵害といった大きなリスクが伴うため、誰がどのような責任を負うのかを事前に明確に定義しておくことが極めて重要です。また、外部への情報漏洩などのトラブルを未然に防ぐためには、厳格なセキュリティ対策の実施と、個人情報保護法などの法令遵守、そしてユーザーのプライバシーに最大限配慮した運用体制の構築が必須となります。
改善策
・DMPの運用・管理に関する責任体制を明確にし、関係部署間での連携を密にする。
・DMPの取り扱いに関する合同研修を実施するなど、全社的な理解促進とフォロー体制を整える。
・アクセス権限の管理、暗号化、監査ログの取得など、セキュリティ対策を万全にする。
情報活用のハードル
DMP導入にあたっては、初期投資としての時間やコストだけでなく、「DMPを導入して具体的に何を実現したいのか」という目的を明確に定義することが最も重要です。単にDMPを導入しただけで満足してしまうと、せっかく収集・蓄積した貴重なデータを有効活用できずに終わってしまう可能性があります。導入後も、得られた成果を定期的に分析し、目標設定、実行、効果測定、改善というPDCAサイクルを継続的に回していくことが、DMPの効果を最大化するために不可欠です。また、DMPを最大限に活用するためには、担当者だけでなく、社内全体の理解度を高めることも重要であり、従業員への教育・研修の実施も有効な対策となります。
改善策
・DMP導入によって達成したい具体的なビジネス目標やKPIを明確にする。
・導入にかかる時間、コスト、および期待されるROI（投資収益率）について、現実的な計画を立てる。
・DMPの機能やデータ活用方法に関する社内研修を実施し、組織全体の理解度と活用スキルを向上させる。
・導入後のデータ分析結果に基づき、PDCAサイクルを継続的に実行し、マーケティング施策の最適化を図る。
DMPの活用事例
大手企業もDMPを活用し、自社内外のデータを収集して次の施策につなげています。DMP導入でどのような施策を行っているのかを知り、参考にしましょう。
ビズリーチ
転職サイトのビズリーチは、自社でマーケティング活動をする「インハウスマーケティング」のため、運用の効率化と負荷軽減に向けてYahoo！JAPANとともに「Yahoo！DMP」の実証実験を行いました。この取り組みは、データ分析によって潜在顧客層の獲得に向けた施策を推進することを目的としていました。具体的には、DMPで得られたデータに基づき、スポンサードサーチの自動入札機能の利用を進め、より効果的な広告配信を実現しました。
資生堂
資生堂はプライベートDMPの「TREASURE CDP（旧TREASURE DMP）」を採用し、顧客の美容に関する意識をくみ取っています。資生堂にはエンジニアが少ないこと、ログデータの収集を簡単にしたい、外部サービスとの連携が容易なものがいいなどの要望に合致したのが、TREASURE CDPだったといいます。実際、ほぼマーケターのみで運用できており、データ活用のスピードを上げ、適切なタイミングで顧客へアプローチできるようになりました。これにより、顧客一人ひとりのニーズに合わせたパーソナライズされたコミュニケーションが可能になっています。
日本旅行
日本旅行はデジタルマーケティング施策「マイクーポン」サービスで、ブレインパッド社のプライベートDMP「Rtoaster（アールトースター）」を用いています。Rtoasterは機械学習アルゴリズムにより、顧客の購買情報やウェブサイトでの行動履歴から、最もおすすめのクーポンを自動的に表示させる仕組みです。このデータ分析とデータ活用の高度な連携により、クーポンのクリック率（CTR）は最大で15倍、クーポンから旅行の申し込みにつながったコンバージョン率（CVR）は3倍に改善したといいます。これは、DMPが提供する詳細な顧客理解に基づいた精緻なターゲティングが、具体的な成果に結びついた好例と言えます。
まとめ：DMPでマーケティングの加速を
日本旅行はデジタルマーケティング施策「マイクーポン」サービスで、ブレインパッド社のプライベートDMP「Rtoaster（アールトースター）」を用いています。Rtoasterは機械学習アルゴリズムにより、顧客の購買情報やウェブサイトでの行動履歴から、最もおすすめのクーポンを自動的に表示させる仕組みです。このデータ分析とデータ活用の高度な連携により、クーポンのクリック率（CTR）は最大で15倍、クーポンから旅行の申し込みにつながったコンバージョン率（CVR）は3倍に改善したといいます。これは、DMPが提供する詳細な顧客理解に基づいた精緻なターゲティングが、具体的な成果に結びついた好例と言えます。
