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最終更新日: 2025年9月9日
目次
DMPツールとは
DMPとはData Management Platform (データ管理プラットフォーム)の略称です。蓄積した大量のデータをインターネット上のサーバーに収集して、広告配信などのアクションプランの最適化を実現します。
顧客の属性や購入履歴、Webサイトへのアクセス履歴など、企業のマーケティング活動に必要となるデータはさまざまです。実際はこれらが別々の場所で管理されているケースは珍しくありません。
DMP(データ管理プラットフォーム)を利用すると、自社サービスを訪れたユーザーの行動履歴などを各所に散在しているマーケティングデータを統合して蓄積できます。それを自動分析してより深い顧客分析が可能になるため、「資料請求フォームで送信せずに戻った30代男性を対象に、キャンペーンバナーを表示する」ような、確度の高いプロモーション施策を実行できることが特徴です。
また月数千万件のユーザーや月数億件のアクセルログが格納されたデータベースを使えるパブリックDMPもあります。個人情報や行動履歴を絞った特定のユーザーに向けて、広告配信やメール配信ができるため、マーケティング施策が向上することがメリットです。
DMPツール比較表
人気のDMPツールの料金を比較しました。表は横にスクロールできます。
| 製品名 | Rtoaster | Juicer | Treasure Data CDP | activecore marketing cloud |
| 初期費用 | 0円 | 0円 | 0円 | 0円 |
| 月額料金 | 要問合せ | 5万0円 | 要問合せ | 要問合せ |
| 料金プラン | 1種類 | 2種類 | 1種類 | 1種類 |
| 無料プラン | － | あり | － | あり |
| プライベートDMP | 可 | 可 | 可 | 可 |
| パブリックDMP | 可 | － | 可 | － |
| 提供形態 | クラウド | クラウド | クラウド | クラウド |
※ ミツモア調べ(2021年11月時点)
また以下のボタンを押して簡単な質問に答えるだけで、あなたにピッタリのDMPツールを無料で診断できます。DMPツールの料金や機能を比較して、自社の課題解決に役立てましょう。
DMPツール比較ポイントと選び方
プライベートDMPとパブリックDMP
DMPツールにはプライベートDMPやパブリックDMP、さらにどちらにも対応したDMPがあります。それぞれ収集できるデータや価格が異なるため、自社データを管理、分析することが目的なのか、外部からのデータも統合したいのかなど、利用用途に合わせて選ぶ必要があります。
必須機能の有無
大手のDMPツールであれば、基本的なデータ管理はできるため、特に問題はありません。ただし契約したプランによっては「ビッグデータの分析がうまくできない」や「広告配信との連携が難しい」こともあります。自社の機能要件を満たすプランを選びましょう。
分析機能が充実しているか
製品とによって分析機能には差があります。アクセスログ解析やセグメント分析はどの製品でもできますが、アトリビューション分析、サイト・アプリ内動線分析、ペルソナ分析、NPS・エンゲージメント分析、オーディエンスデータ取得、ペルソナ分析、NPS・エンゲージメント分析、類語取得・分析などは、一部の製品やプランでしかできません。
また取り扱えるデータもDMPの種類によって異なります。自社と同じような業種への導入実績を確認することによって、欲しいデータと扱っているデータがどの程度マッチしているのかを把握できるでしょう。
外部ツールと連携できるか
DMPはマーケティングの効率や質を向上させるツールであり、利用用途によっては外部ツールと連携する必要があります。CRMへ情報提供することによって、Webサイトをユーザーにパーソナライズされたものにしたいのか、広告配信ツールと組み合わせることによって、確度の高いユーザーに最適な広告を表示したいのかによって、適切なDMPツールが変わってきます。
利用目的に合っているツールなのか確認しておくと良いでしょう。例えば広告配信のためにDSPツールと密に連携している必要があるなどの場合があります。その際に利用したい外部ツールと連携ができないため、マーケティングの効果が最大化されないなどということがあっては本末転倒となってしまいます。そのため、自社の利用方法を想定し、利用したいツールとの連携を確認しておくことが望ましいです。
DMPツールおすすめ14選
無料トライアルあり
特徴1 サイトやアプリのユーザー行動や施策効果をリアルタイムで解析KARTE(カルテ)は、「顧客を知る」ことに強みを持つサービスです。Webサイトやアプリの訪問ユーザーの行動や離脱の原因をファネルで分析したり、ユーザーを群で捉えて傾向を把握することが可能です。さらに、個々のユーザー行動まで深堀りにし、前後の文脈を把握したり、動画をリプレイして改善点を見つけることも可能です。特徴2 Web接客やレコメンド、ABテストなどノーコードのサイト改善分析にもとづいて、Web接客や商品レコメンドなどのパーソナライズ施策、ABテストなどをおこなえます。分析から施策実施まで1つのツールで直感的に操作できるので、プログラムが苦手な人でも簡単に設定ができます。また、これまでの成功事例を型化した300以上のシナリオやテンプレートを活用して確実な成果をあげることもできます。特徴3 メールやプッシュ通知などサイト外の接点もカバーするデータ連携KARTEはユーザーの行動や嗜好、フェーズにあわせ、柔軟に顧客をグループ化することができます。また、業界やビジネスモデルごとに蓄積された他社事例をシナリオテンプレートとして提供しており、すぐに自社サイトに対して実施することが可能です。また自社の課題にあわせて、カスタマイズすることでより高い効果が期待できるでしょう。
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特徴1 小売や通販、アパレルなどあらゆる業界、業態で利用されているRtoasterは、次の3つの機能群を持ち、データ収集から分析、顧客へのパーソナライズ施策までワンストップで実現します。デジタルマーケティングを支える総合力で、「顧客ロイヤリティ向上」「LTV向上」を支援します。・パーソナライズ基盤やレコメンドエンジン（action+ アクションプラス）データにもとづき、顧客一人ひとりにパーソナライズされた商品やコンテンツを提示できるWebアプリのコンテンツ調整機能・マルチチャネルアクション（reach+ リーチプラス）アプリやLINEなどにおいて、顧客一人ひとりにパーソナライズされた内容とタイミングで一貫した顧客体験を提供するためのマルチチャネルアクション機能・CDP、カスタマーデータプラットフォーム（insight+ インサイトプラス）顧客一人ひとりにパーソナライズされた情報を届けるために必要な顧客データを統合しアクションにつなげるためのCDP機能特徴2 ワンストップだからこそ実現できる一貫したコミュニケーションRtoaster（アールトースター）を導入すれば、データ収集から分析、顧客へのパーソナライズ施策までを一気通貫に運用でき、チャネル横断で統一された顧客コミュニケーションを実現しやすくなります。特徴3 各業界のリーディングカンパニーも認める万全のサポート体制小売や通販、アパレルを中心に、さまざまな業界や業態のリーディングカンパニー350社以上で導入実績があり、着実に成果につながるデータ活用のノウハウを提供しています。（※1）対応満足度98.6％の導入運用サポートをはじめ、データ活用に関する豊富な知識や経験を持つコンサルタントが、導入から活用までの全フェーズで支援。（※2）データを利活用する領域拡大までサポートするので、データ活用の基盤が整っていない企業も安心して導入できます。※1 株式会社ブレインパッド（2021年4月時点）※2 株式会社ブレインパッド（2017年9月から2020年8月実施アンケート）
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無料トライアルあり
特徴1 自社保有のデータだけでなく社外のデータも収集可能Oracle BlueKaiは、自社で保有するオンラインやオフライン上における1stパーティの情報はもちろん、社外から得られた2ndパーティや3rdパーティデータもまとめて管理できるDMPツールです。取り込んだ豊富な情報を駆使し、的確なターゲティングとアプローチを実現します。特徴2 類似顧客へのアプローチができる既存の顧客と類似した消費行動を見せる顧客に対してアプローチする、ルックアライクモデリング機能を備えています。まだアプローチしていない層から、自社の顧客になりそうな人物を探し出し、リードジェネレーションに役立ちます。特徴3 オーディエンスの継続的な分析と比較Oracle BlueKaiには顧客を継続的に分析する機能が備わっているため、キャンペーン実施前後での分析と比較が可能です。実施したキャンペーンが本当に有効だったのかを確認し、施策のPDCAサイクルを効率的に回せます。
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特徴1 データを活用し、さまざまな媒体でBtoBに特化したターゲティングが可能4.7億UBのインテントデータを活用し、BtoBのユーザーをターゲティングする配信ができます。活用データはサイトを分析した上で機械的に選定することも可能です。特徴2 指定の企業へのターゲティングが可能ハウスリストやBtoBセグメントといった項目から選定した指定の企業への広告配信ができます。企業名ベース以外でも従業員や業種、売上規模、年収ベースなど、さまざまな角度からターゲティングすることができるため、商材にあわせたアプローチができます。目的に応じて配信媒体や活用データの提案をおこなっています。特徴3 配信結果を企業名ベースで分析できる通常の広告配信では、配信結果は数値のみでの共有になりますが、独自のツールを活用し、企業名ベースでクリック企業やCV企業を共有することができます。媒体によってはインプレッション企業まで取得できるため、獲得だけではなくブランディングや認知向上のための施策としても支援しています。
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特徴1 個人を中心に情報を紐づけられるSalesforce CDPは、複数チャネルにわたる顧客データを個人単位で結び付け、情報を統合できるDMPツールです。PCとスマートフォンで異なるブラウザアカウントを利用している場合でも、重複したデータを統合し、同一の顧客としてプロファイル化できます。特徴2直感的かつ効率的なセグメント管理取引先などの情報にもとづき、ドラッグアンドドロップで簡単にセグメントを構築できます。あらゆるセグメントやターゲティングのデータは一元化され、管理が簡単です。また、ビッグデータ分析をおこなうAIなど、管理を効率化する機能を豊富に搭載しています。特徴3 顧客のエンゲージメントを可視化AIによってチャネルを横断した顧客行動を分析し、エンゲージメントの状況を数値化、可視化できます。企業と顧客の関係性や接点の傾向を把握しやすくなり、今後のアプローチに活用できます。
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特徴1 あらゆるソースからデータを統合管理する側の都合で情報を扱っていては、顧客にとって最適なサービスを提供できません。チャネルの垣根を越えて、顧客中心の情報管理をすることが大切です。Adobe Audience Managerであれば、あらゆるソースからデータを収集し、統合的な管理を実現できます。特徴2 膨大なデータに基づく顧客の細分化年齢や職業、性別といった情報に基づくセグメンテーションは従来から広く行われてきました。しかし、基本情報だけでは顧客の人物像を正確に把握するのは難しく、本当に心に響くアプローチが行えません。そこでAdobe Audience Managerはデバイスとチャネルの垣根を超えた顧客の行動データを踏まえ、多面的なプロファイルに基づく高精度なセグメンテーションを実施します。特徴3 リアルタイムな顧客情報の把握Adobe Audience Managerは、顧客のアクションをリアルタイムに追跡し、データから有益なインサイトを抽出します。そして即座にセグメンテーションに反映し、リターゲティングなどの施策を速やかに支援します。分析をしている間にデータが古くなり、価値が失われる心配はありません。
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特徴1 ペルソナの設定やニーズ分析も自動でおこなえるJuicerは、ユーザーの年齢や性別、職業などを機械学習によって予測し、解像度の高いペルソナを自動で作成するツールです。趣味嗜好や価値観、ニーズに関するデータも分析し、新しいものに対する関心度や情緒面などを深く把握。関連性の高いキーワードを自動的に抽出し、潜在ニーズも掘り出せるため、新コンテンツの作成やマーケティング戦略に役立てられます。サイトに訪問したユーザーへのメッセージ表示や、特徴にあわせた広告メールの配信も可能です。特徴2 最短1分で簡単にABテストを実行できるテストを実施するページの指定や成果基準など細かな条件を設定し、マウス操作のみで簡単にABテストを開始できます。ABテストで成果が高い傾向にあるパターンだけを表示する「サバイバルモード」を搭載しており、スムーズなWebサイトの調整が可能です。過去のABテストで成果を出したパターンも引き継げるため、スピーディーにPDCAを回せるでしょう。特徴3 多彩なアクセス解析機能を搭載Googleアナリティクスのように細かなアクセス解析ができる機能を搭載しています。ページ毎のpvや直帰率などの分析、ライティングページのパフォーマンス分析、ユーザーの流入経路など詳細なデータの確認が可能。ユーザーが多く辿った行動パターンを可視化し、サイトで成果を出しているページをスコア順に一覧表示する機能もあるので、貢献しているページも簡単に探せます。ペルソナ分析やABテスト、ダッシュボードなど、サイト分析や改善の基本機能は無料で利用可能です。利用期間やデータ量による制限もないので、導入のハードルが低く、成果を確かめながら利用できます。
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特徴1 幅広いユーザーデータの一元管理と活用MOTHERは、さまざまなユーザーデータを一元管理し、そのままマーケティングの分析や施策に活用できるDMPツールです。自社サイトのアクセス情報やアプリ利用データ、会員の購買情報まで幅広く対応しており、ユーザーごとのデータを資産化できます。特徴2 ブラウザとアプリを横断した広告配信と分析CookieとIDFA、AAIDを独自技術で統合管理し、ブラウザとアプリの垣根なくユーザー行動を分析できます。モバイルを含むさまざまな環境で、一貫したオーディエンス分析や広告配信が可能です。特徴3 機械学習による自動最適化と高精度な予測蓄積した大規模な行動データを独自の機械学習エンジンで分析し、数百のパラメータを自動で学習します。CTRやCVRなどの予測精度を高め、オーディエンスごとに入札戦略など施策を改善できる点が強みです。
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特徴1 1憶以上ものデータを保有するツールAudienceOne®は、1憶を超える膨大なデータを保有するハイブリッドDMPツールです。オンライン上でのデータはもちろん、位置情報や実店舗における購買履歴といったオフライン上の情報も統合的に管理します。リードジェネレーションから既存顧客のエンゲージメント強化まで、幅広いメリットをもたらします。特徴2 特許技術の「推定クロスデバイスモデル」特許技術である「推定クロスデバイスモデル」を活用することで、分散しているID情報を統合的に管理。複数のデバイスやアカウントを利用する顧客であっても、デバイスやチャネルの壁を越えてデータを収集し分析することが可能です。特徴3 専門家によるカスタムレポートを提供AudienceOneでは、専任のデータ解析専門家によるカスタムレポートを作成しています。各種マーケティングの分析から仮説を立て、次の一手につながる有益な知見を提供します。
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特徴1 Cookieレス時代に対応したデータ活用piano DMPは、1stパーティデータや2ndパーティデータを活用するターゲティング機能を備えているDMPツールです。Cookieに依存せず、今後の市場環境の変化にも対応できる設計が特徴です。特徴2 デバイスやプラットフォームを横断したデータ統合デバイスやプラットフォームごとに分散しがちな顧客情報を統合して管理できます。すべてのサイトやアプリのデータを一元的に分析できるため、顧客の全体像を把握しやすくなります。特徴3 シリーズ製品との柔軟な連携が可能piano VXやpiano id、piano composerなどの関連サービスと連携が可能です。piano VXのサブスクリプション支援機能や、piano idによる顧客ID管理、piano composerを使ったオンライン体験の設計など、複数の製品とあわせて幅広い活用ができます。
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特徴1 データの収集から効果検証までワンストップactivecore marketing cloudはプライベートDMPです。データの連携や収集、分析、MA機能によるマーケティングの実施、効果検証までのプロセスをワンストップで対応できます。マーケティングをおこなうのに、複数のシステムを使いわける必要はありません。特徴2 簡単操作でレポートを作成できるactivecore marketing cloudに取り込んだデータをもとに、簡単な操作のみで、企業独自の分析軸でレポートを作成できます。日々の業務で利用するレポートから、定例会で発表する報告書など、多様な用途に対応しています。特徴3 パーソナライズにもとづくレコメンド機能顧客1人ひとりの興味関心や行動履歴、属性などにもとづいてセグメントを作成し、おすすめの商品やサービスを提示する機能が備わっています。AIを搭載し、高精度な予測を実現できます。セグメントは顧客の行動や会員ランク、Web閲覧履歴などさまざまな観点から構築可能です。
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特徴1 多様なデータを一元管理できる高機能DMPツールINTEGRAL COREは、オンラインやオフラインを問わず、3rdパーティデータや、実店舗におけるビーコン検知やAIカメラによる識別データなどの、膨大なデータを収集できるDMPツールです。独自のタグを利用すればサイト上における顧客の行動データを加工しやすい形で保存できるなど、スムーズなデータ活用を助ける機能が豊富です。特徴2 認証取得済みの高水準なデータセキュリティ重要な顧客データを扱うシステムであるため、厳重なセキュリティ環境が整備されています。たとえば、顧客データは権限を持つ人物だけが利用できるよう、権限設定機能が搭載されています。また、ISO27018認証を取得するなど、外部機関からセキュリティの堅牢さが認められているのも特徴です。特徴3 コンサルティングやデータ統合も任せられる豊富なシステム開発実績を持つベンダーにより、手厚い導入サポートを提供しています。導入のみならず、コンサルティングやデータ統合基盤の開発など、ビジネスにデータを活用するにあたってさまざまな支援を受けられます。
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特徴1 あらゆるCDP機能にAIを統合したインテリジェントプラットフォームTreasure Data CDPは、セグメンテーションや顧客ジャーニー、予測モデリングまで、CDP機能全体にAIを統合したプラットフォームです。別途AIツールを導入することなく、プラットフォーム内でAI機能を活用できます。チームメンバー全員が統一された環境で、効率的に業務を進められます。特徴2 バッチ処理とリアルタイム処理を統合した柔軟なデータ処理従来のバッチ処理型CDPとリアルタイムCDPの利点を組み合わせた統合プラットフォームを提供します。単一のプラットフォームから効率性とスピードの両方を両立し、高速なデータ処理により、状況に応じた関連性の高い顧客体験の創出を可能にします。特徴3 全部門の連携を促進する包括的なソリューションマーケティングやB2Bマーケティング、サービス、データ管理、IT、財務や経理など、各部門に対応したデータ活用環境を提供し、統合された顧客体験を実現します。部門間のデータサイロを解消し、組織全体で一貫性のある顧客アプローチを支援する構成です。
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特徴1 顧客データを一元管理しリアルタイムで分析できる基盤GENIEE CDPは、オンラインやオフラインを問わず多様な顧客接点のデータをまとめて管理できるサービスです。リアルタイムで行動データを分析し、変化に応じた顧客アプローチが可能です。BIダッシュボード機能を活用し、グラフィカルな分析もすぐにおこなえます。特徴2 ノーコード連携や高度なAI分析で専門知識がなくても活用できるノーコードで各種ツールやシステムと連携し、専門知識なしで、データの集約、分析、活用ができます。AIや機械学習による高度な分析で、誰でも簡単にビッグデータから有益な示唆を得られる仕組みです。マーケティング施策に活かせる知見が手に入ります。特徴3 マーケティング活動から社内業務まで幅広い業務効率化を実現セグメント作成やパーソナライズされたマーケティング施策のほか、AIエージェントや外部システムと連携した業務の自動化、レポートの生成もできる仕様です。さまざまな部門で生産性向上と費用削減につなげます。特徴4 強い開発力によりさまざまなツールやシステムとの連携が可能高精度RAGを搭載したAIエージェントとも連携可能です。データソースは、基幹システムをはじめ、GoogleやMicrosoft基盤の各種ツール、営業支援、業務管理、人事、経理関連の各種システムなど、多様なツールと自動で連携。豊富な開発リソースでカスタマイズ対応範囲も広く、さまざまな業種や業態に適応できます。
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DMPは大きく分けて2種類ある
DMPはプライベートDMPとパブリックDMP(オープンDMP)の2種類に大きく分けられます。プライベートDMPは社内データ、パブリックDMPは外部データを管理することが役割です。DMPではプライベートDMPのみ備えたツールと、プライベートDMPとパブリックDMPのどちらの機能も使えるツールが存在します。
プライベートDMP
プライベートDMPとは、自社の顧客データを保有するDMPです。顧客の基本データをはじめ、自社サービス上の行動履歴と、オフラインでの購買行動を一元的に管理できます。
既存顧客の年齢、性別、住所、職業などのデモグラフィック情報や、初回訪問からの経過時間と訪問回数といった行動履歴を深く分析することで、アップセルやクロスセルといった営業活動をサポートすることがメインです。
企業が自ら入手した顧客情報を統合的に管理し、分析するため、パブリックDMPのようにオンラインに限定せず、顧客のオフラインでの行動も分析の対象とします。
パブリックDMP(オープンDMP)
パブリックDMPは主に他社が運営しているWebサイトの情報を利用できるため、オープンDMPとも呼ばれています。ネットユーザーは自社以外のWebサイトにて日々、検索や閲覧、購買をしており、その行動履歴を分析することでも、より厳密な見込み顧客のニーズや興味などがわかるでしょう。
パブリックDMPは、そういった見込み顧客による自社以外のWebサイトでの行動を保存しており、それを自社のマーケティングに活用します。不特定多数のユーザーの動きを分析するため、新規顧客の獲得に使われるケースが多いです。
DMPツールの導入メリット
膨大なデータを一元管理できる
DMPはさまざまなチャネルからの顧客情報を収集できるため、顧客行動の「見える化」できます。顧客情報や購買履歴などの自社で収集したデータに加えて、ユーザー属性や趣味嗜好といった外部データを第三者機関から取得することで、多角的な顧客分析が可能です。
マーケティング施策を改善できる
収集した顧客データを分析することによって、ターゲットがどのような興味を持っているのか、どのような属性を持っているのか正確に知ることができます。これらをもと顧客を分類（セグメント化）し、それぞれのセグメントに応じて最適なマーケティング施策を講じることができます。
自社のマンパワーのみで顧客の情報を分析するよりも、より精度の高いマーケティング施策を実行できるでしょう。またデータを分析していくことで、今まで見つけられなかったような新たなターゲット層の発見につながることもあります。
PDCAサイクルを高速で行える
さまざまなデータを整理して広告やメルマガなどのマーケティング施策に反映する取り組みは、すべて手作業を行うと膨大な時間がかかってしまいます。
それがDMPツールを使うことによって、広告に対してユーザーがどのような反応をしたのかのデータを自動で収集できるため、マーケティング施策に対する効果の検証、修正、改善策の実施を高速で行うことが可能になります。DMPの導入は自社スタッフの負担を軽減し、全体の業務効率化にも寄与します。
DMPツールにある4つの機能
データ収集
顧客に関するさまざまな種類のデータを収集する機能です。顧客の基本情報や属性、これまでの購入履歴をはじめ、オンラインでの行動履歴や嗜好の変化なども収集します。より具体的には、次のようなデータが収集対象です。
- 会員情報（年齢、性別、住所など）
- 購買履歴
- サイトの閲覧履歴（初回訪問からの経過時間、訪問回数）
- オンライン広告の配信データ
- オフライン広告の配信データ
- デモグラフィック情報（居住地域、所得、職業など）
オンラインのデータは、主にブラウザのcookie情報を元に収集を行います。DMPにはcookie情報を集めるための独自タグを発行する機能があり、それを調査対象とするWebサイトに組み込むことで、情報が収集できるようになる仕組みです。
さらに自社の取引先から提供してもらうデータや、第三者機関が提供しているデータも収集します。これらは主にパブリックDMPで活用されるデータです。
データ整理・分析
- 統合
収集した大量のデータには同一ユーザーの情報がさまざまな形で散在しています。同一ユーザーの情報を一つにまとめることによって、１ユーザーの詳細な情報を把握することができるようにします。
- 抽出
特定のルールに従って、データを分割（セグメント化）する機能です。RFM分析(Recency frequency monetary analysys)やクラスター分析などを通して、似ている集団を形成します。これらのユーザーに最適なマーケティングを行うことがメリットです。
- 分析（行動）
例えば1週間でのサイトの訪問回数が2回以上のユーザーは「関心度が高いユーザー」とし、これを1つのセグメントとします。他にも会員登録をした場合は10点、関連ページへのアクセスをした場合は5点などのようにユーザーの各アクションを点数化することによって、点数ごとにセグメントを作り、ユーザーを分割することも一般的です。
データ活用
収集・分析をしたデータを活用するための機能です。自社のWebサイトに訪問履歴のあるユーザーに対して、アプローチを行う広告(リマーケティング広告)を出したり、メルマガを配信したりなど、さまざまなアクションでマーケティング活動を支援します。
さらにプライベートDMPでは、会員情報に基づいて既存顧客にDMを配信したり、既存客が自社サイトに訪問した際に、会員用のWebサイトへの切り替えを行ったりする場合もあります。企業のマーケティングにDMPを活用すれば、データに基づいた戦略的な施策が打てるようになるわけです。
外部サービス連携
- CRM
CRMの情報と連携することで、Webページを各ユーザ―にパーソナライズした形で運用することができます。例えば、ユーザーの情報を踏まえて関心度の高いコンテンツを優先的に表示することで、商品の購入や顧客満足度の向上につながります。
- 広告配信ツール
広告配信ツールと組み合わせることによって、ユーザーの属性や関心度、嗜好性などの情報から、最適な広告を表示することができます。例えば、過去に自社サイトを訪問しており、小さい子供がいる母親に絞って自社の子供用の靴の広告を表示することなどが可能です。
DMPツールのデメリットや注意点
毎月コストが発生する
DMPのデメリットとしては、導入・運用に相応の費用がかかる点が挙げられます。高度な情報収集・分析機能が実装されているため、10万～1,000万円程度の導入費用がかかるのが一般的です。
従って、スタートアップ企業や、ビジネス規模の小さい中小企業は導入が難しいかもしれません。ただし、最近ではクラウド型のDMPも増えているため、徐々に導入に敷居は下がってきていると考えられます。
また、プライベートDMPの場合、外部からのデータも収集しますが、基本的に外部データは公開されていないため、収集するまでデータの質を見極めるのが難しいのもデメリットといえるでしょう。どういった種類のデータを提供しているのか、事前に提供元によく確認しておくことが重要です。
費用に対しての効果を考える
DMPの導入には多大な費用を負担する必要があり、運用体制の構築にも時間とコストがかかります。そのため、事前に費用対効果をしっかりと試算して、確実に効果が見込めるかどうかを厳しくチェックしておかなければいけません。
時間や費用の問題を疎かにしてしまうと、導入後に思うような効果を上げられなかった場合に、大きな経営上のダメージを追ってしまうでしょう。
導入後に問題なく運用できるか、コストに見合ったリターンが得られるのか、できるだけ定量的に分析し、費用対効果がプラスになると判断してから導入に踏み切る必要があります。
導入目的を明確にする
DMPは自社のマーケティング活動を効率化するのに有効なツールですが、非常に機能が多彩で、工夫次第でさまざまな施策に活用できます。しかし、何のために導入するのか、どういった使い方がしたいのかが事前に明確になっていなければ、宝の持ち腐れになってしまうでしょう。
どのような情報を収集・分析し、マーケティング活動に活かすのかは、実際にDMPを活用する部署だけでなく、全社的に明らかにしておくことが重要です。実行するマーケティング施策によってDMPの運用は大きく変わってくるため、具体的な運用体制も整えておかなければいけません。
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