2024/11/27 - 読み終える時間: 7 分

8 CDP Trends in 2025 の翻訳版です。

2025 年、CDP の 8 つのトレンド

2024年10月17日

著者: Idir Hillali / Director of Innovation at HCLSoftware

はじめに

「データは新しい石油」というのは決まり文句のように聞こえるかもしれませんが、2025 年を迎えるにあたり、データは企業が呼吸する空気のようなものです。どこにでも存在し、不可欠であり、競争の激しいデジタル エコシステムで生き残るための鍵となります。本当の課題は、単にデータを取得することだけではありません。膨大なさまざまな情報ストリームからリアルタイムで価値を引き出し、真の価値を提供することです。

最近の調査では、88% の消費者が、許可なく個人情報を共有しないことを約束した企業を信頼する傾向が強まっています。厳格なグローバル プライバシー規制、消費者のプライバシーに対する期待の高まり、従来のサードパーティ データ ソースの有効性の低下により、ファーストパーティ データを優先する傾向が強まっています。この変化により、グローバル企業の間で戦略的な転換が促され、ファーストパーティ データを活用して GDPR などの法的枠組みに準拠し、より深くパーソナライズされた顧客関係を育んでいます。

複雑なデータ エコシステムを掘り下げていくと、カスタマー データ プラットフォーム (CDP) の採用は単なる技術アップグレードを超え、ビジネス上の必須事項となっています。 MarketsandMarkets の調査によると、世界の CDP 市場は 2025 年までに 103 億ドルに達すると予想されており、プライバシー法に準拠してデータを管理およびアクティブ化するツールの需要が高まっていることが浮き彫りになっています。

CDP とは?

CDP は、複数のソースからのデータを一元化された顧客データベースに統合し、このデータを統合、管理、および他の組織の技術ツールに配信する高度なソフトウェアです。これにより、よりターゲットを絞った効果的なマーケティング キャンペーンが可能になり、パーソナライズされたエクスペリエンスを効果的に提供するために不可欠な統一されたビューが提供されます。

この統一されたビューの一部は、デジタルボディランゲージの微妙でありながら重要な手がかり、つまり顧客がデジタルプラットフォームとやり取りする際に示す行動データを理解することから生まれます。クリック、特定のページでの滞在時間、さらにはホバー動作などのアクションは、顧客の意図とエンゲージメントの仮想表現を形成します。 CDP はこれらのシグナルをキャプチャして解釈し、企業がよりスマートでデータ主導の意思決定を行えるようにします。

CDP の種類

CDP は、それぞれが個別の機能に基づいて構築される 4 つの主なタイプに分類できます。

1 - データ CDP: これらの基本システムは、データを収集して顧客 ID にリンクし、セグメント抽出やターゲット マーケティングなどの外部使用に利用できるようにします。

2 - 分析 CDP: これらはデータ アセンブリに分析機能を追加し、顧客セグメンテーション、予測モデリング、およびその他の高度なデータ操作を可能にします。

3 - キャンペーン CDP: これらのシステムは、データ主導の洞察に基づいてパーソナライズされた顧客対応を管理することでさらに拡張され、動的なマーケティング キャンペーンやリアルタイムのやり取りに適しています。

4 - 配信 CDP: 最も包括的な CDP は、データを収集して分析するだけでなく、メール、Web アプリやモバイルアプリ、CRM、広告など、さまざまなチャネルを介したマーケティング メッセージの直接配信も処理します。

デジタル プライバシー規制が厳しくなり、消費者の好みがより透明性の高いデータ使用へと移行するにつれて、サードパーティ Cookie への依存は劇的に減少しました。この転換により、顧客データの収集と活用にプライバシーを第一に考えたアプローチを提供するカスタマーデータプラットフォーム (CDP) が台頭しました。歴史的にサードパーティデータに依存していたデータ管理プラットフォーム (DMP) とは異なり (その多くは Cookie 経由で収集されていました)、CDP はデータ クリーンルームなどの安全な環境を通じてファーストパーティ データとサードパーティ ソースを統合するように設計されることが多くなり、コンプライアンスを確保して消費者の信頼を維持しています。

CDP と CRM および DMP の違い

CDP、CRM、および DMP はすべて顧客データを管理しますが、その機能は異なります。

• CDP はさまざまなソース (通常はファーストパーティ) から顧客データを収集、統合、および保存して、各顧客の単一の包括的なビューを作成します。これには、行動、取引、および人口統計情報が含まれます。

• DMP は、主にオーディエンスのセグメンテーションとターゲット広告のために、大量の匿名化されたサードパーティ データを収集、整理、および分析します。

• CRM は、企業の現在の顧客および潜在顧客とのやり取りと関係を管理します。これらは、顧客とのやり取りを追跡し、販売パイプラインを管理し、顧客サービス活動をサポートします。

リアルタイムのデータ処理とクロスチャネルマーケティングイニシアチブをサポートするというCDPの独自の機能は、今日のデータ主導の環境で非常に貴重です。ソーシャルメディアからモバイルアプリまで、関連するすべてのタッチポイントでハイパーパーソナライズされたキャンペーンを展開し、シームレスな顧客体験を保証します。

2025年の顧客データプラットフォームの未来を形作る8つの主要なトレンドを見てみましょう。それぞれが、洗練されたデータ管理が魅力的な顧客ジャーニーを作成するために不可欠になりつつあるという独自の側面を強調しています。

1 - ChatGPTがROIの最大化に関するCDPの期待を設定

2025 年に向けて、企業は、予算の 1 ドル 1 ドルをより効率的に活用しなければならない時代に、より少ないリソースでより多くの成果を上げるという急務に直面しています。C レベルのエグゼクティブが抱く期待は明確です。Copilot、ChatGPT、Generative AI (GenAI) などの革新的なテクノロジーを活用して、コストを大幅に増やすことなく生産性を向上させることです。

この状況において、Copilot のようなアシスタントを備えたカスタマー データ プラットフォーム (CDP) は、マーケティング費用を最適化しながら収益を向上させるという任務を負っている最高マーケティング責任者 (CMO) にとって不可欠なツールになりつつあります。GenAI は、これらのプラットフォームを単なるデータ リポジトリから、より少ない労働力とより正確な精度で重要なビジネス成果を生み出せる動的なエンジンへと変革します。

GenAI の影響の代表的な例は、CDP のユーザーインターフェイスへの統合です。これにより、デジタル co-pilot のように、単純な会話型コマンドで複雑なデータ操作を利用できるようになります。この進化により、マーケティング担当者は複雑なメニューを操作したり、複雑なクエリを記述したりする必要がなくなります。代わりに、HCLSoftware の最高製品責任者である Kalyan Kumar (KK) によるこの洞察に満ちたビデオで説明されているように、彼らは自然言語を使用するチャットボットに似た方法で CDP と対話します。これは ChatGPT によく似ており、新しい UI は GenAI プロンプト インターフェースになります。この移行により、運用タスクが高速化されるだけでなく、データ アクセスが民主化され、マーケティングチームのすべてのレベルでより迅速な意思決定が可能になり、CDP がインタラクティブな会話ハブに根本的に変わります。

GenAI と CDP の相乗効果により、会社のワークフローと顧客エンゲージメント戦略が根本的に変わります。 GenAI の機能を活用することで、CDP は単なるデータ リポジトリを超えて、顧客の行動を予測し、リアルタイムで対話をカスタマイズする動的なツールに進化します。これにより、マーケティングの対応が加速され、各対話の関連性と影響力が高まります。その結果、マーケティング ROI が大幅に向上し、即時で情報に基づいた個別のマーケティングアクションが可能になり、コンバージョンの機会が最大化され、顧客ロイヤルティが深まります。同時に、運用コストも削減されます。

2 - ハイパーパーソナライゼーション

パーソナライゼーションとは、顧客の名前で呼びかけることだけではありませんか？もう違います。パーソナライゼーションに関する考え方は劇的に進化しています。もはや顧客をファーストネームで迎えることではありません。顧客がニーズを口にする前に、ニーズを予測することです。2023 年の McKinsey の調査では、重要な事実が明らかになりました。消費者の 71% がプロアクティブなパーソナライゼーションを期待しており、76% がそれがないと不満を感じています。

ハイパーパーソナライゼーションは、単純な挨拶や提案にとどまりません。たとえば、顧客がチャットボットとやり取りする場合、タッチポイントごとにリセットされるのではなく、進行中のジャーニーがスムーズに継続されることを期待しています。ここで、デジタル ボディ ランゲージが重要になります。企業は、顧客がニーズを口にする前に、チャネル全体の行動パターンを分析することで、顧客のニーズを予測できます。これには、顧客が何をどのように行うかを理解することが含まれます。製品ページへの頻繁な再訪問、特定のコンテンツでの一時停止、特定のアクション後の迅速な終了などです。 CDP は、これらの手がかりを処理することでタッチポイント間のシームレスな移行を可能にし、すべてのインタラクションがパーソナルで直感的なものになるようにします。このパーソナライゼーション レベルには、AI、予測分析、生成分析機能によって強化された高度なデータ オーケストレーションが必要です。予測分析と生成分析の統合により、CDP のハイパーパーソナライゼーション機能が強化され、各顧客インタラクションの効果が向上します。

ハイパーパーソナライゼーションへの真の道のりは、データの品質から始まります。頼りにしているデータが不完全または古い場合、顧客のニーズを予測することは不可能でしょう。ここに、最新の CDP の核心があります。CDP は単にデータを処理するだけでなく、それを予測エンゲージメントのための強力なツールに精製します。AI で強化された CDP を使用して顧客の行動を継続的に監視する通信事業者を想像してください。サービス使用パターンや支払い履歴などのデータ ポイントを分析することで、AI は顧客がサービスのが必要になる可能性が高い時期や解約のリスクがある時期を特定できます。顧客が問題に気付く前に、顧客固有のニーズに合わせたパーソナライズされたオファーが届きます。たとえば、データ容量の上限に近づいたときにデータ プランをアップグレードするなどです。これは便利なだけでなく、顧客ロイヤルティと満足度を一変させるものです。

CDP の高度な AI は、データを集約するだけでなく、それを解釈して各顧客の 360 度のビューを作成します。

日本への旅行を計画していると想像してください。旅程を計画しているときに、スマート CDP のおかげで、通信プロバイダーからタイムリーなメッセージが電話に鳴ります。「アジアへ向かいますか? 当社の限定旅行パッケージでシームレスな接続をお楽しみください!」このパッケージは、利便性を約束するだけでなく、東京に到着したらすぐに接続を維持できるようにカスタマイズされたデータ プランを提供します。

CDP 内のクリーンアップされ強化されたデータを活用するハイパーパーソナライゼーションを効果的に実装すると、収益を定量的に向上させられます。企業が CDP の潜在能力を最大限に活用して、細かく調整されたパーソナライズされたインタラクションを提供すると、マーケティング投資に対する測定可能なリターンが得られ、収益が 10% 以上増加します。さらに、パーソナライズされたエクスペリエンスを優先する企業は、最大 80% の顧客が購入意欲が高まると予想できます。これは、質の高いデータと高度な AI への投資が報われ、今日の市場で競争力を維持するために不可欠であることを証明しています。

3 - リアルタイムのデータ処理

待つ時代は終わりました。リーダーを目指すブランドにとって、データを実用的な洞察に変換するスピードが市場での地位を決定します。これは単に速いということではなく、最初にニーズを認識し、最初にソリューションをパーソナライズし、最初に顧客の課題を解決することです。

このダイナミックな環境において、リアルタイムの顧客データ プラットフォーム (CDP) は、企業が即座に対応し、顧客の意思決定に積極的に影響を与えることを可能にします。

リアルタイムのデータ処理 (生成されるデータの収集、処理、分析を含む) により、情報が常に最新で、非常に実用的な状態が保たれます。この機能は極めて重要であり、企業は顧客データを遅滞なく操作して対応できます。

たとえば、eSIM テクノロジの採用により顧客サービス戦略が変革している通信業界を考えてみましょう。GSMA Intelligence は、2025 年末までに世界中で約 10 億の eSIM スマートフォン接続が実現すると予測しています。この増加傾向は、特に旅行者の消費者の期待と行動に大きな変化があることを浮き彫りにしています。

リアルタイム CDP は、顧客が海外で eSIM を有効化したことを検出すると、高額なローミング料金の潜在的なリスクを即座に認識できます。Infobip によると、顧客の 53% がエクスペリエンスの悪さからプロバイダーを切り替えており、カスタマー サービスが果たす重要な役割を理解したシステムは、アプリ内通知と SMS を通じて、現地キャリアからカスタマイズされた国際データ プランを迅速に提供します。このプロアクティブなアプローチは、顧客の不満を防ぐだけでなく、アップセルの機会も提供し、同時に顧客エクスペリエンスを向上させ、通信プロバイダーに追加の収益をもたらします。

同様に、銀行業界では、CDP が極めて重要な役割を果たせます。たとえば、銀行は、顧客が当座預金口座の残高を定期的に高く維持しているものの、投資商品を活用していないことに気付く場合があります。Forbes の調査で回答者の 48% が高利回りの貯蓄口座を開設していることからもわかるように、貯蓄の増加に対する関心が高まっていることを認識し、CDP は、顧客の財務行動と目標に合わせた投資機会に関する独占的なコンサルティングを提供するパーソナライズされたコミュニケーションを開始できます。このプロアクティブなエンゲージメントは、投資商品に対する明らかな需要を満たすだけでなく、定期的に貯蓄する人を積極的な投資家に変え、銀行の運用資産を大幅に増加させるのに役立ちます。

主要顧客、特にビジネス成果に大きく影響する重要な 5% に戦略的に焦点を合わせることが、マーケットリーダーを際立たせています。

CDP が提供するインサイトを活用することで、企業は Next Best Action などの洗練された戦略を実装し、すべてのタッチポイントが関係を深め、コンバージョンを促進する機会となるようにできます。

92% の企業がリアルタイム分析の強化を計画していることから、360 度の顧客ビューを提供する CDP の役割はこれまで以上に重要です。これは包括的な可視性だけではありません。リアルタイム アクションを使用してハイパーパーソナライゼーションを深めることです。即時のデータ フィードバックを顧客とのやり取りの総合的なビューと統合することで、企業はエクスペリエンスをカスタマイズし、すべてのやり取りをタイムリーかつ即座に関連性のあるものにできます。

4 - マルチチャネル統合

ベビーブーマー世代のジャネットが電話や地元の支店への訪問よりも銀行とのやり取りを好み、ジェネレーション Z の顧客であるアランは WhatsApp による即時通知と取引を選択する世界で、企業はデジタル時代にどのように成功を目指すべきでしょうか。企業はどのようにして、このような多様なニーズに遅れることなく対応できるのでしょうか?

最近のガートナーの調査によると、マルチチャネル戦略を巧みに取り入れている企業は、顧客満足度が 35% 向上し、チャネルの一貫性が 25% 改善し、総売上収益が 20% 増加しているという結果が出ています。これらの統計は単なる数字ではなく、今日の急速に変化する市場で成功するためのロードマップです。

しかし、その道のりには障害がないわけではありません。多くのマーケティング担当者は、さまざまなチャネルにわたる顧客とのやり取りの断片的なビューに取り組んでいます。ハーバードの 2023 年の CMO 調査では、約 60% のマーケティング担当者がこれらのプラットフォーム間でデータを統合するのに苦労しており、顧客エンゲージメントとパーソナライゼーションの機会にギャップが生じていることが強調されました。

顧客データ プラットフォーム (CDP) を統合すると、各顧客の独自の好みが正確でパーソナライズされたコミュニケーションで満たされることが保証されます。CDP を使用すると、WhatsApp、メール、直接の会話など、すべてのやり取りが統合された顧客プロファイルに織り込まれます。この 360 度のビューにより、企業は顧客エクスペリエンスを向上させ、すべての個人のニーズに合わせて調整できるため、コミュニケーションが確実に受け入れられ、深く共感されるようになります。

ただし、組織のポリシーの結果としてデータ サイロが残る可能性があるため、この統合は困難な場合が多く、CDP は普遍的な解決策ではなく、より広範な戦略的実装のコンポーネントであることを強調しています。 CDP 機能の利用率は、組織がシステムを完全に統合し、社内ポリシーをナビゲートする能力に応じて大幅に異なる可能性があることを認識することが重要です。このため、CDP のシームレスな運用は、接続された世界で優位に立つことを目指す企業にとって複雑ですが不可欠なツールとなります。

5 - CDP はマーケティングの枠を超えています

カスタマー データ プラットフォーム (CDP) のパワーがマーケティングだけに限定されるべきなのはなぜでしょうか。次のことを考えてみてください。IT 部門が今後のマーケティング キャンペーンに基づいてシステム負荷を予測し、インフラストラクチャを積極的に調整できるとしたらどうでしょうか。あるいは、財務部門が今後のマーケティング主導のプロモーションとその売上への影響を理解することで、キャッシュ フローをより正確に予測および管理できるとしたらどうでしょうか。営業部門は最新の顧客の好みや履歴にアクセスできるため、取引を成立させ、パーソナライズされたサービスを提供する能力が向上します。

現在、多くの組織は、効果的なコラボレーションと洞察の共有を制限するデータ サイロに悩まされています。各部門がデータのゲートキーパーとして機能することが多く、業務と顧客のビューが断片化されています。これにより、プロセスが遅くなり、組織が市場の変化に迅速かつ正確に対応できなくなります。

CDP の役割が拡大すると、機能間でデータを一元化することで、こうした障壁を打破できます。この統合により、顧客とのやり取りや行動を 360 度包括的に把握できるようになり、組織全体でより調整された戦略的な意思決定がサポートされます。たとえば、統合された CDP により、部門間でリアルタイムのデータ共有が可能になり、顧客のニーズや市場機会への即時対応が容易になります。したがって、問題は、CDP がマーケティング以外の分野でも有益かどうかではなく、組織内で CDP の影響がどこまで及ぶかです。複数の部門で CDP を採用すると、ワークフローが合理化され、企業のあらゆる側面を強化するデータ主導の卓越性の文化が育まれます。データ統合に対するこの総合的なアプローチは、当面の運用上の課題を解決するだけでなく、持続的な成長とイノベーションの基盤を築き、データの世界では統一がまさに強みを生み出すことを証明します。

6 - コンポーザブルな顧客データ プラットフォーム

驚くべきことに、組織の 60% が今後 3 年以内にコンポーザブルなエンタープライズ テクノロジーに向けて航海に出ています。変化は明らかです。企業は、より高度な制御、柔軟性、コスト効率を提供するソリューションを求めています。この傾向は、予算の逼迫、新しい市場の需要、および技術力に適応しながら既存の資産を活用するという戦略的な動きを反映しています。

多くの場合、新しい高価なインフラストラクチャを必要とする従来の CDP とは異なり、コンポーザブル CDP は既存のデータ システムとシームレスに統合されます。このアプローチは、レガシー システムへの投資を維持するだけでなく、その機能を強化して有効期間を延長し、まったく新しいシステムを実装する場合の遅延や中断なしに、データを即座にアクティブ化できるようにします。

コンポーザブル アーキテクチャの本質は、そのモジュール性にあります。組織は必要なコンポーネントのみを選択し、不要な機能の負担なしに既存のシステムに統合できます。この機能により、企業はテクノロジーに適応することを余儀なくされることなく、特定の運用ニーズと制約に適応できます。この戦略的な柔軟性により、コストが削減され、企業は動的な市場環境でより機敏で応答性が高くなり、競争力を維持し、進化する顧客の期待に応えられます。

企業がますますダイナミックなテクノロジー環境を進む中、コンポーザブル カスタマー データ プラットフォーム (CDP) への移行により、データ管理機能の強化と変革が実現します。コンポーザブル CDP により、組織はシステム全体をオーバーホールすることなく、特定のニーズに合わせてデータ インフラストラクチャをカスタマイズできます。このアプローチにより、既存の IT 投資が保護され、新しい規制や市場の変化への適応にかかる時間とコストが大幅に削減されます。モジュール性と統合に重点を置くことで、コンポーザブル CDP は、新しい課題に効果的に対応するために必要な俊敏性を企業に提供し、進化するデータ プライバシー法や市場の需要に直面しても企業が堅牢性を維持できるようにします。この戦略的な俊敏性は、競争上の優位性を維持し、急速に変化する市場環境でイノベーションを促進するために不可欠です。

7 - データ プライバシーと同意管理

今日のデジタル時代の消費者として、個人データへのアクセスを誰にでも許可しますか? 最近の統計によると、おそらく許可しないでしょう。なんと 87% の消費者が、「同意する」をクリックする前に、企業のプライバシー慣行を厳しく精査しています。これは、Facebook と Cambridge Analytica のスキャンダルなどの過去のプライバシー事故の直接的な結果であり、ユーザーは信頼できるプラットフォーム、つまり Signal や Telegram のようなデータ セキュリティを推進するプラットフォームを切望しています。

では、先進的な企業はどのようにして対応しているのでしょうか。まず、同意管理だけでなく、データ リネージとガバナンスも習得することから始まります。プライバシー ポリシーを持つだけではもはや十分ではありません。企業は、消費者が明示的に同意した場合にのみデータが使用されるようにする必要があります。つまり、ユーザーが 1 つのブランドに同意した場合、そのデータは、個別の具体的な同意なしに姉妹ブランドがアクセスまたは使用できないようにする必要があります。

しかし、それだけではありません。ゼロコピー データ共有、UDI、データ リネージ、セマンティック レイヤーなどのテクノロジーにより、CDP は機密性の高い顧客情報をソース、つまりサーバー上で保護し、侵害のリスクを最小限に抑えます。このフレームワークに統合すると、リバース ETL ツールは、インサイトを運用システムに戻す同期を自動化することで、データの俊敏性を高めます。このプロセスにより、プライバシー標準を厳守しながら組織全体でシームレスなコラボレーションが可能になり、安全で効率的なデータ インタラクションが保証されます。

肝心なのは、プライバシー重視の CDP を導入することは、法的要件を満たすことだけではなく、信頼を築くことです。そして、今日の市場では、信頼は顧客ロイヤルティと売上の増加に直接つながります。これらの堅牢なプライバシー対策を統合することは、あなたを保護するだけでなく、あなたを差別化し、潜在的なリスクを強力な利益に変えます。

8 - データ セキュリティ、データ主権、法的フレームワーク

通信業界と銀行業界がデータ プライバシー侵害に直面していることは周知の事実です。 これらの事件は、堅牢なデータ ガバナンスの重要性がますます高まっていることを強調しています。ドイツ、トルコ、インドネシアなどの国は、世界で最も厳しい規制のいくつかを先導しており、厳しい罰金とコンプライアンス要件を課しています。迫りくる疑問は、インドなど、現在法律がそれほど厳しくない国が規制を強化し始めたらどうなるか、ということです。

2018 年に GDPR が導入されて以来、リスクはさらに高まっています。企業は現在、厳しいグローバル データ保護基準を管理するか、すでにさまざまな EU 企業で 3 億ドルを超えている多額の罰金に直面するかという綱渡りを強いられています。

このような変化する状況では、柔軟でコンプライアンスに準拠したデータ管理ソリューションの必要性が極めて重要になります。企業は、データを効率的に管理し、運用能力を妨げることなくさまざまな管轄区域で完全なコンプライアンスを確保するツールを備えている必要があります。ここで、HCLSoftware のような顧客データ プラットフォーム (CDP) のアーキテクチャ設計が重要になります。

HCLSoftware は、データ管理に対する革新的なアプローチで際立っています。 データを複製して保存する従来の CDP とは異なり、Unica は、実際のデータを複製せずに年齢や顧客 ID などの属性を管理する独自のインデックス作成方法を採用しています。つまり、企業は複雑なデータ操作やパーソナライゼーションを実行できますが、生データはソース環境に安全に保管されたままです。

このアプローチにより、さまざまなデータ主権法を順守する必要がある複数の場所に支店を持つ企業のリスクが大幅に軽減されます。データ フェデレーションとセマンティック レイヤーを活用することで、HCLSoftware はデータのセキュリティを維持しながら、データのより深い理解を促進します。これは、グローバル プライバシー標準に準拠するために不可欠です。

セキュリティと規制遵守を優先する CDP の導入は、通信や銀行など、データの不適切な管理に対して特に脆弱な業界にとって不可欠です。 これは、顧客データを保護するだけでなく、データ プライバシーに対する警戒が高まっている市場で企業の立場を強化することにもつながります。

結論

顧客データ プラットフォームの重要な役割と進化する機能について検討したので、急速に変化するデジタル環境で成功を目指す企業にとって、データを効率的に管理および活用する能力が最も重要であることは明らかです。コンポーザビリティの概念、AI の統合、ハイブリッド CDP の戦略的適用は、単なるトレンドではなく、顧客エンゲージメントの将来を定義する不可欠な要素です。

これらの要素を効果的に理解して実装するには、業界の課題と機会にどのように対処できるかを深く掘り下げる必要があります。これが、今後のウェビナーにご参加いただくようお願いする理由です。 ここでは、実際のアプリケーションについて検討し、データ戦略に関する差し迫った質問に回答し、HCLSoftware のセキュリティ、プライバシー、CDP 実装に対する革新的なアプローチが、お客様のビジネスが顧客エンゲージメントの目標を達成し、それを上回るためにどのように役立つかについて説明します。

専門家と交流し、実用的な洞察を得て、HCLSoftware が世界中の企業の動的なニーズに対応するソリューションを先駆的に提供していることを学び、業界のペースを維持するだけでなく、そのペースを設定できるようにするこの機会をお見逃しなく。

2024/11/25 - 読み終える時間: ~1 分

購入パターンへの影響

消費者はパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するブランドから購入する傾向がありますが、企業はこれらの購入パターンに影響を与えるのに苦労することがよくあります。これに対処するには、適切なテクノロジー スタックを活用して顧客の購入パターンに影響を与える必要があります。HCL Unica などのマーケティング自動化ツール、HCL Commerce Cloud などの強力なコマース プラットフォーム、および顧客データ プラットフォーム (HCL CDP) を統合してデータ作業を統合すると、関心フェーズから購入に導くシームレスなカスタマー ジャーニーが生まれます。 企業は、データに基づく洞察を活用して、パーソナライズされ、関連性が高く、摩擦の少ないエクスペリエンスを提供することで、カスタマー ジャーニーを最適化する必要があります。適切なアプローチをとれば、企業は顧客ロイヤルティを深めながら売上を大幅に伸ばすことができます。

データとカスタマー ジャーニー

データは、すべての成功するカスタマー ジャーニーの中核です。データは、各タッチポイントを結び付ける重要な糸であり、自然でまとまりのある経路を通じて潜在的な購入者を導きます。適切なデータ利用は、効果的なマーケティング オートメーションを推進し、各メッセージとインタラクションがパーソナライズされ、関連性があることを保証します。

データ フローに断絶があると、ジャーニーは行き詰まります。顧客が広告をクリックして、自分の興味とは関係のない製品ページにアクセスすることを想像してください。このような断片的なエクスペリエンスは、多くの場合、ジャーニーを構成するデータのギャップが原因です。カスタマー データ プラットフォーム (CDP) は、さまざまなタッチポイントからのすべての顧客データを統合されたソースに統合することでこれらのギャップを埋め、マーケティング プラットフォームとコマース プラットフォームが常に同期し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。

データの力は、カスタマー ジャーニーを導くだけではありません。データ分析により、継続的なカスタマー エクスペリエンスの改善を可能にするフィードバック ループが作成されます。 AI または人間による分析により、データが実用的な洞察に変換されます。たとえば、アパレル企業は、冬用のコートを着た家族を特集した広告の方が、カップルだけを特集した広告よりもコンバージョン率が高いことに気付くかもしれません。これは、家族が重要な属性データであることを示唆しています。この洞察により、企業は広告やコマース サイトの推奨事項を調整し、購入者のエクスペリエンスをさらに最適化できます。

強固なデータ基盤があれば、企業はリアクティブ マーケティングからプロアクティブ マーケティングに移行し、顧客のニーズを発生する前に予測できます。

予測マーケティングとパーソナライゼーション

パーソナライゼーションは単なる競争上の優位性ではなく、今や基本的で備えておくべきこととなっています。McKinsey によると、消費者の 3 分の 2 (67%) が自分と関連性の高い製品の推奨事項を望んでおり、パーソナライゼーションを提供する企業は、パーソナライズされたマーケティング活動から収益が 40% 増加しています。

購入履歴、閲覧行動、属性データを分析することで、企業は将来の行動を予測し、それに応じてマーケティング メッセージとオファーをカスタマイズできます。たとえば、顧客がアウトドア用品を頻繁に購入する場合、予測アルゴリズムは冬が近づくにつれて新しいハイキング ジャケットが必要になることを予測し、タイムリーで関連性の高いオファーを提供できます。

顧客データが複数のシステムに分散していると、このレベルのパーソナライゼーションを実現するのは困難です。顧客の好みを一元的に把握することで、企業は企業と顧客の両方にメリットをもたらすパーソナライズされたマーチャンダイジング エクスペリエンスを提供できます。履歴データとリアルタイムの行動に基づいて顧客の好みを反映したマーチャンダイジングは、ショッピング エクスペリエンスを向上させます。顧客は理解されていると感じるとブランドと関わりを持つ可能性が高くなり、企業はカスタマイズされたエクスペリエンスを提供すると売上とコンバージョン率が向上します。

企業は、AI 駆動型モデルを使用して、単純な製品推奨を超えて予測マーケティングを行うことができます。統合 CDP のデータを活用した予測マーケティングにより、企業は顧客の好みや将来のニーズに合わせてカスタマイズされたメッセージやオファーを提供できます。すべてのタッチポイントから得られる顧客データを統合することで、企業はすべてのやり取りが関連性がありタイムリーであることを保証し、エンゲージメントとコンバージョン率を高めることができます。

購入ジャーニー/プロセスの最適化

パーソナライゼーションにより、顧客は製品ページに誘導されます。シンプルな購入プロセスは、コンバージョン率に影響します。合理化された購入エクスペリエンスは、販売の完了とショッピングカートの放棄の違いを生む可能性があります。McKinsey によると、消費者の 75% は、ブランドがオンライン ナビゲーションを簡素化し、取引プロセスを容易にすることを期待しています。

認知流暢性の概念は、エクスペリエンスを理解してナビゲートしやすいと感じた場合、人々は購入する可能性が高くなることを示しています。直感的なナビゲーション、明確で簡潔なチェックアウト プロセス、および複数の支払いオプションの提供により、購入プロセスが容易になります。 マーケティング自動化およびコマース プラットフォームは、ターゲットを絞ったコンテンツを提供し、顧客の精神的な労力を軽減します。企業が顧客のニーズに合った選択肢を提示すると、情報過多を防ぎ、迅速な意思決定が可能になります。

今日の消費者は情報に圧倒されており、多くの人が意思決定疲れを経験しています。Accenture の調査によると、2023 年の第 4 四半期に、コンテンツ、選択肢、意思決定に必要な労力に圧倒されたため、消費者の 74% がショッピング カートを放棄することがわかりました。企業は、製品オプションとメッセージを簡素化することで、このストレスを軽減し、コンバージョン率を高めることができます。

ターゲットを絞った製品を提案し、不要なコンテンツを削除する企業は、顧客が迅速かつ決断力のある選択を行えるよう支援します。この戦略により、売上が増加し、顧客満足度が向上します。

購入パターンに影響を与えて売上を伸ばす

企業は、マーケティング自動化プラットフォームと堅牢なコマース プラットフォームを接続 (すべて CDP で支えられています) することで、シームレスな顧客体験を作成できます。このテクノロジー スタックにより、購入プロセスが簡素化され、顧客体験がパーソナライズされ、購入パターンに好影響を与えます。統合データ、AI 主導のインサイト、合理化された購入プロセスの力を活用する企業は、売上の大幅な増加と顧客ロイヤルティの強化が見込まれます。

2024/10/23 - 読み終える時間: 6 分

Ultimate Guide: 15 Critical CDP Facts Every Marketer Should Know の翻訳版です。

マーケティング担当者がCDPについて知っておくべき15のこと

2024年10月7日

著者: HCLSoftware - a division of HCL Technologies, fuels the Digital+ economy and fulfills clients transformative needs with AI and Automation, Data and Analytics, Digital Transformation, and Enterprise Security.

市場を掌握するには、まず顧客データを掌握することから始まります。顧客を包括的に把握することはもはや贅沢ではなく、必需品です。ここで、顧客データ プラットフォーム (CDP) が役に立ち、現代の顧客体験戦略の中枢神経として機能します。

CDP は、テクノロジー スタック内の単なるツールではありません。顧客データの究極の真実の源であり、複数のタッチポイントからの情報を統合して各顧客の 360 度のビューを作成します。この総合的な視点により、企業はパーソナライズされた体験を提供し、データに基づく意思決定を行い、最終的には成長を促進できます。

ただし、すべての CDP が同じように作られているわけではありません。真の差別化要因は、その基礎となるアーキテクチャにあります。つまり、適応、拡張、ビジネスを前進させる能力を決定する目に見えない基盤です。

このブログでは、CDP の効率、柔軟性、拡張性を形作る重要なアーキテクチャ要素について説明し、CDP の複雑な状況をナビゲートするのに役立ちます。これらの技術的側面をわかりやすく説明することで、お客様が情報に基づいた意思決定を行い、ビジネス目標に完全に一致するようにし、投資が最大の価値をもたらすようにすることを目指しています。

データの簡素化がビジネスユーザーにどのように役立つか

CDP はさまざまなソースから膨大な量のデータを収集しますが、そこから得られる洞察は、技術チームだけでなくビジネスユーザーにもアクセス可能でなければなりません。結局のところ、データは、実行可能で、理解しやすく、解釈しやすいときに最も価値があります。これには、クリックやスクロール、特定のページ セクションで費やした時間などのデータが含まれます。これらは、デジタル ボディ ランゲージ (顧客がデジタル プラットフォームとやり取りする際に残す行動シグナル) を構成します。このデータをビジネスに適した言葉で提示することで、CDP は部門間のチームが顧客の行動に迅速かつ効果的に対応し、生データを明確で実用的なインテリジェンスに変換できるようにします。

セマンティック レイヤー: 複雑なデータをビジネスに適した言葉に変換

セマンティック レイヤーは、複雑な生データをビジネスに適した言葉に変換する抽象化を提供し、技術に詳しくないユーザーがデータを理解し、操作しやすくなります。このアプローチにより、組織全体でデータ定義が標準化され、一貫した解釈が可能になり、誤解のリスクが軽減されます。

各部門が独自の言語を話す会議で、セマンティック レイヤーが多言語翻訳者であることを想像してください。財務、マーケティング、技術にはそれぞれ独自の専門用語があります。翻訳者は、全員が同じメッセージを理解できるようにし、明確さを促進し、ビジネスユーザーが正確でわかりやすい情報に基づいて情報に基づいた決定を下せるようにします。

コンポーザビリティとスケーラビリティが重要な理由

コンポーザビリティとスケーラビリティは、柔軟で将来性のあるカスタマーデータプラットフォーム (CDP) の柱です。コンポーザビリティにより、モジュール コンポーネントを使用してソリューションを構築できるため、企業はシステム全体をオーバーホールすることなく、特定の機能を選択してバージョンアップできます。スケーラビリティは、プラットフォームがビジネスニーズに合わせて拡張できるようにすることで、これを補完します。これらを組み合わせることで、ビジネスに合わせて拡張できる動的で適応性の高いプラットフォームが作成されます。マイクロサービス、パッケージ化されたビジネス機能、クラウド ネイティブ、コンテナ化が、ソリューションでこの柔軟性とスケーラビリティを実現するのにどのように役立つかを見てみましょう。

クラウド ネイティブ: クラウドのパワーを活用する

クラウド ネイティブ アーキテクチャは、クラウド環境で最適なパフォーマンスを発揮するように特別に設計されており、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率を高めます。さまざまな道路状況に合わせて設定を自動的に調整し、高速道路でも曲がりくねった山道でも最適なパフォーマンスを確保する自動車を考えてみましょう。同様に、クラウド CDP は、進化するビジネスニーズに合わせて簡単に拡張および適応できます。動的なリソース割り当てが可能になり、さまざまな環境にわたってシームレスな拡張と迅速な展開が可能になり、堅牢性とセットアップ時間の短縮の両方が保証されます。このアプローチにより、CDP はパフォーマンスや効率を損なうことなく、増大する需要に対応できます。

マルチテナント: 複数のユーザー向けのコスト効率の高いスケーラビリティ

マルチテナントにより、複数のユーザーまたはチームが同じ CDP インフラストラクチャを共有しながら、データ、構成、リソースを分離できます。各乗客が自分の座席、ラジオの好み、空調設定を持ちながら、全員が同じ車を共有するカープールを想像してみてください。このアーキテクチャは、部門やユーザー グループごとに個別のインフラストラクチャを用意する必要性を減らせるため、コスト効率が向上します。また、バージョンアップとメンテナンスを一元的に処理できるため、管理も簡素化され、個々のグループのプライバシーやパフォーマンスに影響を与えることなく、すべてのテナントにメリットがもたらされます。スケーラビリティは確保されますが、テナント間のデータ漏洩を防ぐには、適切なデータ分離とガバナンスが不可欠です。

コンテナ化: 環境間の一貫性

自動車のパフォーマンスが運転条件によって変化するのと同様に、ソフトウェアのパフォーマンスも環境によって変化します。ただし、あらゆる環境で一貫したパフォーマンスが必要な場合は、コンテナ化が解決策となります。サービスとその依存関係をコンテナにパッケージ化することで、アプリケーションは分離され、オンプレミスでもクラウドでもシームレスに実行できます。これにより、展開、拡張性、管理が容易になり、組織は最小限の競合でさまざまなインフラストラクチャ間で一貫したパフォーマンス、効率性、移植性を実現できます。

• コンテナ化の仕組み コンテナ化は、アプリケーションとその依存関係を軽量でポータブルなコンテナにパッケージ化することで機能します。このコンテナは、さまざまな環境で一貫して実行できます。これらのコンテナは互いに分離されているため、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境のいずれに展開されていても、CDP 内の各サービスは独立して機能します。これにより、システムの他の部分に影響を与えることなく各コンテナを更新または置換できるため、管理とスケーリングが簡素化されます。

マイクロサービス: モジュール式で独立したサービスの実現

マイクロサービスアーキテクチャは、CDP をより小さな独立したコンポーネントに分割し、各コンポーネントが特定の機能を処理します。これは、必要なものを正確に構築するために、各パーツ (ナットやボルトまで) を選択して車をカスタマイズするようなものです。この柔軟性により、企業はシステム全体に影響を与えることなく、個々のサービスを開発、更新、または拡張できます。たとえば、ストレージに触れることなく、分析サービスだけをバージョンアップできます。このモジュール性により、最適なリソース使用とフォールト トレランスが保証されますが、多数の小さなパーツを慎重にオーケストレーションする必要があり、複雑さが増す可能性があります。

• マイクロサービスアーキテクチャを使用する必要があるのはいつですか? ビジネスで柔軟性、新機能の市場投入までの時間の短縮、成長に合わせてサービスを個別に拡張する機能が必要な場合は、マイクロサービスアーキテクチャを使用する必要があります。ただし、マイクロサービスの管理には、熟練した開発者、DevOps の専門家、複雑な分散システムの処理に熟練したチームなど、より高度な技術的専門知識が必要です。メリットには俊敏性とスケーラビリティの向上が含まれますが、複雑さが増すのに対応できる適切な人材とインフラストラクチャを確保する必要があります。

パッケージ化されたビジネス機能 (PBC): 管理を簡素化するためのサービスのバンドル

PBC は、カスタム カー用に既製のエンジンを選択するのと同様に、関連するマイクロサービスをまとまったユニットにグループ化します。このアプローチでは、関連するサービスをバンドルすることで管理を簡素化し、柔軟性と使いやすさのバランスを実現します。PBC は運用を効率化し、スケーリングを管理しやすくしますが、マイクロサービスが提供するきめ細かい制御はありません。ただし、サービスを 1 つのユニットとして管理することで、PBC は多数の独立したサービスを処理する複雑さを軽減します。

• CDP に必要な構成可能なコンポーネントをどのように決定すればよいですか?

  CDP に必要なコンポーネントは、CDP Institute が概説しているように、ソリューションの成熟度によって異なります。

  • 顧客情報の統合: この段階では顧客データがありますが、実用的な洞察が必要です。分析機能を追加すると、意味のあるエンゲージメントを促進する洞察を発見するのに役立ちます。

  • 顧客分析とインサイト: すでにインサイトがある場合は、マーケティング自動化と意思決定ツールを統合して、顧客データに基づいてマーケティング活動の応答性とパーソナライズ性を高める必要があります。

  • 自動化された顧客インタラクション: 自動化の次のステップは、リアルタイムの可能性を解き放つ意思決定エンジンを実装し、顧客の行動とコンテキストに正確に調整された動的なインタラクションを可能にすることです。

  • インテリジェントな顧客エクスペリエンス: リアルタイムのインタラクションが確立したら、真の 1 対 1 のパーソナライゼーションに焦点を移してください。AI 駆動型ソリューションを使用すると、すべてのタッチポイントで次善のエクスペリエンスを提供でき、各エンゲージメントをタイムリーで関連性が高くパーソナライズされたものにできます。

コンポーザビリティにより、既存のテクノロジー スタックに最適なコンポーネントを選択できますが、これらのコンポーネントが相互運用可能であることを確認することが重要です。現在のセットアップとシームレスに統合され、将来の追加にも対応できる柔軟性を備えたコンポーネントを選択する必要があります。これにより、互換性の問題で進捗が遅れることなく、ニーズの変化に応じてシステムを拡張可能かつ適応可能にできます。

CDP はデータ管理、アクセス、データ ガバナンスをどのように簡素化しますか?

CDP が成長するにつれて、構成可能性とスケーラビリティが重要になりますが、それらは方程式の一部にすぎません。 GDPR や CCPA などの厳格なプライバシー規制が適用される世界で、堅牢なデータ管理とコンプライアンスを確保することも同様に重要です。 同様に重要なのは、データの正確性、一貫性、セキュリティ、およびアクセス可能性を保証するデータ ガバナンスです。 データ ガバナンスは、データの管理方法をガイドするポリシーとプロセスのフレームワークであり、GDPR や CCPA などの規制に準拠していることを保証します。 これは、データセットが拡大するにつれて秩序を維持し、不正確さを防ぎ、機密情報を保護し、組織全体でデータが責任を持って効果的に使用されるようにするために不可欠です。

プラットフォームが拡大するにつれて、ますます大きなデータセットの管理が複雑になる可能性があり、秩序を維持し、コンプライアンスを確保するために厳格なガバナンスが不可欠になります。 CDP の機能がどのようにデータを保護し、ビジネスの拡大を効果的にサポートできるかを見てみましょう。

データ リネージ: データ フローの追跡とコンプライアンスの確保

データ リネージは、データがシステム内をどのように移動したか (送信元から最終宛先まで) を明確に記録します。この透明性は、規制への準拠、データ使用の監査、ビジネスプロセスの正確性の維持に不可欠です。データの問題を迅速に追跡し、データ主権などのガバナンス要件を満たすことを保証し、データ コンプライアンスの安全な基盤を提供します。

データ リネージをパッケージ追跡システムのように考えてみましょう。移動のすべてのステップが記録されるため、パッケージ (データ) がどこにあったか、何が行われたか、どこに行くかを常に把握できます。この可視性により、何も失われず、すべての規制に準拠していることが保証されます。

• データ リネージにはどのような種類がありますか?

  データ リネージには主に 3 つの種類があります。

  • 記述的データ リネージ。送信元から宛先までのデータ フローの概要を示します。

  • 自動化されたデータ リネージ。専用ツールがリアルタイムでデータの動きをマッピングして追跡し、コンプライアンスと監査のための詳細な分析情報を提供します。

  • ビジネス データ リネージ。データ フローをビジネスプロセスに接続し、技術に詳しくないユーザーがデータがどのように業務をサポートしているかを理解できるようにします。

フェデレーテッド ラーニング: プライバシーを保護しながら機械学習を有効にする

フェデレーテッド ラーニングにより、企業は機密データを移動することなく、複数のデータ ソースに機械学習を適用できます。生のデータを元の場所に保持することでデータのプライバシーを維持しながら、グローバルな分析情報を活用します。これは、厳格なデータ法が適用される複数の地域で事業を展開している企業にとって特に有利です。コンプライアンスを犠牲にすることなく、ビジネス戦略のための強力なツールである AI 主導の意思決定が可能になります。

小売チェーンの複数の支店がローカル データを使用して、顧客情報を他の支店と共有せずに共有予測モデルを改善する様子を想像してください。

ゼロ コピー: データ重複の削減

ゼロ コピー アーキテクチャにより、重複コピーを作成せずに複数のサービス間でデータを共有できるため、ストレージ コストが削減され、データ アクセス速度が向上します。データ管理が簡素化され、業務の効率化が図られ、意思決定に影響を与える可能性のあるデータの不一致のリスクが軽減されます。

ゼロコピーを共有オンライン ドキュメントと考えてください。後でマージする必要がある個別のバージョンを作成するのではなく、全員が同じファイルをリアルタイムで編集できます。これにより重複がなくなり、全員が同じ最新の情報で作業できるようになります。

データ仮想化: データ アクセスの合理化

データ仮想化により、物理的に移動またはコピーすることなく、複数のシステムからのデータを統合的に表示できます。保存場所に関係なく重要な情報にリアルタイムでアクセスできるため、チームの意思決定が容易になり、さまざまなプラットフォーム間でデータを管理する複雑さが軽減されます。

これは、GPS、燃料計、スピードメーターから情報を取得するダッシュボードが車にあるようなものです。各システムに個別にアクセスする必要はありません。すべてが 1 つのシームレスなビューですぐに利用できるため、迅速な意思決定が容易になります。

• ゼロコピー データ共有とデータ仮想化の違いは何ですか?

  • ゼロコピー データ共有とデータ仮想化の主な違いは、データ アクセスと移動の処理方法です。

• ゼロコピー データ共有

  • 焦点: システムまたはサービス間でデータをコピーする必要がなくなります。

  • 仕組み: データは、重複コピーを作成せずに複数のシステムまたはサービス間で共有されるため、アーキテクチャのさまざまな部分から同じデータ ソースに直接アクセスできます。これにより、ストレージ コストが削減され、データ アクセス速度が向上します。

  • ユースケース: 複数のシステムがリアルタイム データ フィードを共有する場合のように、サービスまたはアプリケーションが、複製または転送せずに同じデータセットにアクセスする必要がある場合。

• データ仮想化:

  • 焦点: 複数の異なるソースからのデータの統合された仮想ビューを提供します。

  • 仕組み: データ仮想化は、さまざまなソース (データベース、クラウド ストレージ、アプリケーションなど) からのデータを、あたかも単一のシステムの一部であるかのようにシームレスに統合して表示する仮想レイヤーを作成します。データは物理的に移動またはコピーされませんが、ユーザーは一貫したインターフェイスを通じてデータを操作できるため、安心して統合されたビューを利用できます。

  • ユースケース: 組織が複数のシステム (クラウド、オンプレミス、さまざまなデータベース) にわたってデータを物理的に統合することなくアクセスして操作する必要がある場合。

データ ファブリック: シームレスなアクセスのために分散データを統合

データ ファブリックは、データ仮想化、データ統合、ガバナンス、セキュリティ、およびさまざまな環境 (オンプレミス、クラウド、ハイブリッド) にわたるリアルタイム アクセスを含む包括的な用語です。また、AI、機械学習、メタデータ管理などの他のテクノロジーを活用することもできます。

さまざまな都市 (データ ソース) を結ぶ広大な道路網を想像してください。この道路網は、すべての場所間のスムーズな移動を保証するように設計されています。データ ファブリックはこのネットワークのように機能し、どこからでも障害なくデータにアクセスできるようにしながら、途中でセキュリティとガバナンスを維持します。

データ メッシュ: チーム間でのデータ所有権の分散

データ メッシュは、データ管理を一元化されたチームから個々のビジネス ユニットまたは部門に移行し、各自のデータを管理および統制できるようにします。この分散化により、チームはデータに効率的にアクセスして使用できるようになり、組織全体でセキュリティとガバナンスの標準が維持されるため、スケーラビリティが促進され、意思決定が迅速化されます。

• データ レイク、データ ファブリック、データ メッシュの違いは何ですか?

  • データ レイクは、分析に必要なときまで生データをネイティブ形式で保存する一元化されたリポジトリです。

  • データ ファブリックは、環境間でのデータ統合、ガバナンス、共有を自動化するアーキテクチャを提供し、データが常にアクセス可能で安全であることを保証します。

  • データ メッシュは、データを製品として扱い、個々のチームにデータ ドメインの責任を持たせることで、データの所有権を分散します。

CDP のリアルタイム応答性は、どのようにアジャイルな顧客エンゲージメントを促進するのでしょうか?

ビジネスが成長するにつれて、顧客とのやり取りはリアルタイムで行われるようになり、顧客データ プラットフォーム (CDP) は顧客の行動に即座に対応する必要があります。リアルタイム応答性は、デジタル ボディ ランゲージの洞察と組み合わせることでさらに強力になります。顧客とのやり取りからデータを取得して処理する CDP は、顧客の当面のニーズを満たすようにメッセージングとオファーを自動的に調整できるため、すべてのエンゲージメントがパーソナライズされ、関連性が感じられるようになります。購入時にロイヤルティ ポイントを即座に更新することから、顧客が製品に興味を示したときにカスタマイズされたプロモーションを開始することまで、リアルタイム応答性により、ビジネスは競争の激しい環境で優位を保ち、顧客満足度を最大化できます。

このセクションでは、イベント駆動型アーキテクチャ、API ファースト設計、分離アーキテクチャを統合することで、CDP を顧客のニーズと市場の変化に対応する、より動的で応答性の高いツールに変える方法について詳しく説明します。

イベント駆動型アーキテクチャ: リアルタイム応答性の実現

イベント駆動型アーキテクチャにより、CDP はリアルタイムの応答をトリガーすることで、特定の顧客アクション (イベント) に反応できます。プロモーションのパーソナライズや在庫の更新など、このアーキテクチャにより、イベントが発生するとすぐにアクションが実行されます。

• イベント駆動型アーキテクチャはいつ使用すべきですか?

  イベント駆動型アーキテクチャは、CDP が顧客とのやり取りにリアルタイムで応答する必要がある場合に最適です。ユーザーがショッピング カートにアイテムを追加したときにパーソナライズされたオファーを送信したり、購入時にロイヤルティ ポイントを更新したりするなど、顧客の行動に基づいて即時のアクションが必要なシナリオに最適です。

• イベント駆動型アーキテクチャの例は何ですか?

  e コマースでは、カートにアイテムを追加すると、イベント駆動型アーキテクチャを使用してリアルタイムの在庫更新と価格調整がトリガーされます。イベント駆動型アーキテクチャの例としては、eコマースプラットフォームが挙げられます。顧客がカートに商品を入れると、イベントによって在庫の更新、価格の再計算、パーソナライズされた商品の推奨がリアルタイムでトリガーされ、顧客は最も関連性の高い最新のエクスペリエンスを体験できます。

API ファースト: 他のシステムとの統合を容易にする

API ファースト アーキテクチャでは、すべての CDP 機能が API 経由でアクセス可能になるため、他のシステムとの統合がより簡単かつ柔軟になります。このアプローチにより、システム間でシームレスなデータ交換が可能になり、企業はさまざまなアプリケーションをスムーズに統合し、テクノロジー スタックを将来にわたって保護できます。

旅行中にアダプターを使用してデバイスをさまざまな電源ソケットに接続できるようにすることと同様に、API ファースト アプローチでは、プラットフォームに関係なく、CDP がさまざまなシステムに容易に「接続」できるようにします。

• API ファースト アプローチとマイクロサービスの違いは何ですか?

  API ファースト アプローチでは、サービスがシステム間で通信してデータを共有するための主な方法として API を設計することに重点を置いており、柔軟性とスケーラビリティを確保します。一方、マイクロサービスアーキテクチャでは、システムを、それぞれが特定のタスクを実行する、より小さな独立したサービスに分割します。API ファーストではインタラクションのインターフェースが重視されますが、マイクロサービスは、個別に開発および展開できる、モジュール式の独立してスケーラブルなサービスの構築に重点を置いています。

分離アーキテクチャ: 柔軟なフロントエンドとバックエンドの統合

分離アーキテクチャでは、フロントエンド (顧客が見るもの) とバックエンド (データ処理) が分離され、各部分が独立して進化できます。この柔軟性により、企業はプラットフォーム全体を混乱させることなく、システムの一部を改善または更新できます。これは、エンジンに影響を与えずに車のステレオ システムを交換するのと同じです。

まとめ

カスタマー データ プラットフォーム (CDP) のアーキテクチャは、ビジネスとともに成長し、リアルタイムの洞察を提供し、パーソナライズされた顧客体験を実現する能力の基盤です。コンポーザビリティ、マイクロサービス、データ仮想化などの重要な概念を理解することで、組織の進化するニーズを満たす CDP を選択できます。このアプローチにより、今日の急速に変化する環境で求められる俊敏性と拡張性がビジネスにもたらされます。

すべての企業は、顧客データ プラットフォーム (CDP) への投資が不可欠であることを認識する必要があります。包括的なソリューションに投資するか、予算の制約を満たすコンポーザブル CDP に投資するかの選択になります。

コンポーザブル CDP を選択すると、間違いなく ROI が最大化されます。このアプローチは、データ機能を強化するだけでなく、全面的な見直しの手間をかけずにそれを実現します。

予算をそのまま維持し、ビジネスが顧客データを最大限に活用できるソリューションに投資してください。

2024/10/16 - 読み終える時間: ~1 分

月刊『宣伝会議』編集部では、MA事業を1997年から展開するHCLSoftwareと共に「宣伝会議 マーケティングサロン supported by HCL Unica」を開催しました。その記事が公開されました。7社のマーケティング部門担当者が集合して討論を行った興味深い内容です。

• 外部データの活用で顧客理解を深化 データを本当に生かすために必要なことは？ | 宣伝会議デジタル版

2024/9/4 - 読み終える時間: ~1 分

Understanding Campaign Listener Clustering and Listener Failover - Part 2 の翻訳版です。

HCL Unica Campaign リスナーのクラスタリングとリスナーのフェイルオーバーについて - パート 2

クラスター化されたリスナー環境

Campaign にクラスター化されたリスナー設定が導入されたため、集中化されたエンティティからのリクエストが送信される複数の独立して動作するリスナーノードを持つ設定として考える必要があります。各リスナープロセスは、単一のリスナー環境の場合と同じように動作し (詳細については、このブログのパート 1 を参照してください)、マシンのローカルにある unica_acsvr プロセスを独立して起動およびシャットダウンし、独自の unica_aclsnr.udb ファイルを維持します。各リスナーノードは情報を共有しません。「マスターリスナー」が管理しているにもかかわらず、それらは個別の独立した単一のリスナーノードのように動作します。クラスター化された Campaign リスナー設定がどのようになるか、次の図に示します。

マスターリスナープロセスをロードバランサーとして考えます。 Campaign J2EE Web アプリケーションサーバーから Campaign にログインするか、フローチャートを表示/編集/実行する要求が届くと、Campaign Web アプリケーションは特定のリスナーと通信してこれを行うのではなく、クラスター化されたセットアップ内のマスターリスナーにそれらの要求を渡します。

次に、マスターリスナーは構成設定を確認して、どの子リスナーノードがこのタスクを実行するかを判断します。マスターリスナーがどの子リスナーノードが要求を受け取るかを決定すると、要求はその子リスナーノードに渡されます。

その時点で、その特定のマシン上の子リスナーノードは、非クラスター化されたセットアップで実行されている単一のリスナーノードであるかのように要求を処理します。適切な unica_acsvr プロセスが生成され、それらの unica_acsvr プロセスが要求されたアクションを実行します。次に、リスナーノードは unica_aclsnr.udb のローカル コピーを更新して、管理している unica_acsvr を認識します。

クラスター内の他の子リスナーは、他の子リスナーが何に取り組んでいるかを把握していません。すべてのアクティビティは、単一の子リスナーノードにローカライズされます。子リスナーノードは、管理している unica_aclsnr.udb ファイルから相対的なローカル unica_acsvr 情報を通信または共有することはありません。一部のユーザーリクエストが 1 つの子リスナーノードに送信され、他のユーザーリクエストが別の子リスナーノードに送信される場合があり、これらはすべて、環境の構成設定に基づいてワークロードを管理/バランスするためにマスターリスナーによってそれらの子リスナーノードに分散されます。

では、リスナーが使用できなくなり、フェイルオーバーが必要になった場合、これはどのように機能するのでしょうか。マスターリスナーが 2 つ以上の子リスナーノードを管理している場合、ビジネスユーザーから UI 経由で送信されるリクエストは、それらの子リスナーノード間で負荷分散されます。これらのリスナーノードの 1 つが手動介入またはその他のイベントによってダウンした場合、流入する新しいリクエストは、マスターリスナーによって、機能しているシステム内の残りの子ノードに転送されます。これらは別のマシンで動作しますが、同じシステムテーブルデータベース情報とファイル サーバー コンテンツ (共有ディレクトリ内) に引き続きアクセスできます。フロントエンドのビジネスユーザーにとって、ビジネスは通常どおりに進行し、ダウンタイムは発生しません。これは、他のリスナーノードがダウンしている場合でも、リクエストを受信できる稼働中のリスナーノードが少なくとも 1 つ残っているためです。IT チームは、フロントエンドのビジネスユーザーを混乱させることなく、舞台裏でダウンした子リスナーノードを調べることができます。マスターリスナーは、Campaign J2EE Web アプリケーションサーバーからのリクエストをリダイレクトする際に、スイッチを切り替えて、常に残りの稼働中のリスナーノードを指すようにします。ダウンしたリスナーノードが復旧すると、マスターリスナーは以前と同様に、そのノード (および他のノード) にリクエストを送信し始めます。

ここで、リスナーの 1 つがダウンし、そのリスナーでフローチャートとログインセッション unica_acsvr がすでに実行されているとします。その場合、何が起きるでしょうか。子リスナーノードの 1 つがダウンすると、マスターリスナーは新しいリクエストを他の子リスナーノードに転送しますが、リスナーノードがダウンしたマシンで以前から実行されていた unica_acsvr は、単一のリスナーセットアップのように動作します。フローチャートロジックはある程度まで実行し続けるかもしれませんが、そのマシンのリスナーがなくなるため、UI の更新やそれ以降の UI クリックは実行されない可能性があります。リスナーがダウンしても、unica_acsvr プロセスはリスナーノード間で転送されません。つまり、ノード A のリスナーがダウンすると、ダウン時に存在していた管理対象の unica_acsvr プロセスは他のリスナーノードで開始できなくなります。代わりに、フローチャートにアクセスするための新しい UI 要求を通じて、他のリスナーノードで再起動を手動で行う必要があります。

マスターリスナーノードが存在するマシンが使用できなくなった場合、Campaign は中断を回避するために、残りの子リスナーノードの 1 つを新しいマスターリスナーノードとして使用するように自動的に切り替えます。

要するに、クラスター化されたリスナー設定では、フェイルオーバーとは、リスナーノードがダウンまたはダウンしているときに、unica_acsvr プロセスの起動時に新しい要求が来た場合、常に実行中の子リスナーノードに転送されることを意味します。ダウンしたリスナーノードで実行されていた unica_acsvr プロセスは回復できません。ユーザーは、UI (フリーズしている可能性があります) からログアウトして、稼働中の子リスナーノードの 1 つで新しい Campaign ログインセッションを確立する必要があります。

ブログの最初の部分は、こちらで読むことができます - HCL Unica Campaign リスナーのクラスタリングとリスナーのフェイルオーバーについて - パート 1

クラスター リスナー設定の構成プロパティの詳細については、Unica ブログを購読して最新情報を入手してください。

2024/9/4 - 読み終える時間: 2 分

Understanding Campaign Listener Clustering and Listener Failover - Part 1 の翻訳版です。

HCL Unica Campaign リスナーのクラスタリングとリスナーのフェイルオーバーについて - パート 1

2020年4月21日

著者: Deborah Matyi / Unica Senior Technical Support Engineer

単一リスナー環境

Campaign リスナーのクラスタリングとフェイルオーバーでの使用がどのように機能するかを理解するには、まず Campaign リスナーの一般的な動作を理解する必要があります。次の図は、単一リスナー環境の基本的なセットアップを示しています。

単一 Campaign リスナーセットアップでは、リスナーは、Web アプリケーションサーバーの Campaign J2EE デプロイメントから、Unica UI で行われた特定の Campaign 機能アクションに対する要求を受け取ります。たとえば、ユーザーが Unica UI にログインし、Campaign 関連機能 (Campaign > Campaigns メニュー項目など) をクリックすると、Campaign リスナーに要求が送信されます。このリスナーは、Campaign 分析サーバー (リスナープロセスが実行されているマシン) で実行される「unica_acsvr」という独立した別のプロセスを分岐します。この unica_acsvr プロセスは、ユーザーの Campaign ログインセッションになります。各ユーザーには、ログインセッション用の独自の unica_acsvr プロセスがあります。

その後、ユーザーがキャンペーン内のフローチャート タブをクリックすると、リスナーはキャンペーン J2EE デプロイメントから別のリクエストを受け取り、そのフローチャート専用の別の unica_acsvr プロセスをフォークします。この unica_acsvr プロセスは、flowchart.ses ファイルの内容と、そのフローチャートの以前の実行からのセル実行結果 (存在する場合) をメモリにロードします (そのため、各プロセス ボックスに緑のチェックマークと出力セル数を表示できます)。ユーザーがアクセスする各フローチャートでは、独自の unica_acsvr プロセスが開始されます。

フローチャートロジックを実行するために自動化されたフローチャート タスク (Unica スケジューラまたはキャンペーンユーティリティ unica_svradm によって開始されるタスクなど) が開始された場合でも、リスナーによってそのフローチャートの単一の unica_acsvr プロセスが生成されます。

リスナーによって unica_acsvr プロセスが生成されるたびに、リスナーは Campaign_home/conf/unica_aclsnr.udb ファイルにその unica_acsvr の参照も追加します。このファイルは、リスナーがどの unica_acsvr プロセスが実行されているか、どの unica_acsvr プロセスを管理および通信するかを把握するための手段です。フローチャートの Unica_acsvr プロセスは、ユーザーがフローチャートを表示または編集しているとき、またはフローチャートがロジックを実行しているときでも、常に起動して「起動」状態のままになります。

ユーザーが編集モードを終了するか、UI でフローチャートの表示から移動するか、フローチャートの実行が完了すると、シグナルがリスナーに送信され、それぞれの unica_acsvr に渡されてシャットダウンされます。unica_acsvr プロセスが起動するたびに、Campaign リスナーによってこの unica_aclsnr.udb ファイルにエントリが追加され、unica_acsvr プロセスが終了するたびに、Campaign リスナーによって unica_aclsnr.udb ファイルからエントリが削除されるため、このファイルは動的に変化します。

全体的に、unica_acsvr プロセスでは、Campaign の J2EE 側との間で情報を送受信するために、リスナーが常に利用可能である必要があります。これにより、Unica UI は、そのフローチャートに関連する unica_acsvr プロセスの表示、編集、または実行結果を反映できます。リスナーがダウンしているか応答しない場合は、フローチャートとユーザーログインセッションも応答しなくなります。これは、リスナー (または「仲介者」) が Campaign J2EE デプロイメント、そして最終的にはユーザーワークステーションとの間で通信できなくなったために発生します。UI はフリーズし、unica_acsvr プロセスは正常に機能しなくなります。これを修正する唯一の方法は、ユーザーにブラウザーを閉じて Campaign ログインセッションから切断してもらうことです。リスナーの問題を修正する必要があります。その後、ユーザーは新しいブラウザーを開いて再度ログインし、操作を再開できます。

したがって、単一のリスナー環境では、リスナーが利用できなくなったり応答しなくなったりすると、リスナーが再び動作可能になるまでシステムのダウンタイムが発生します。キャンペーンリスナーの詳細については、ブログの第 2 部「HCL Unica Campaign リスナーのクラスタリングとリスナーのフェイルオーバーについて - パート 2」をご覧ください。

クラスター化されたリスナーの設定について詳しくは、Unica ブログを購読して最新情報を入手してください。

2024/6/25 - 読み終える時間: ~1 分

Get More Conversations with Behavior Analytics: The HCL Discover Advantage の翻訳版です。

行動分析で会話を増やす： HCL Discoverの強み

2024年6月19日

著者: Amanda Tevis / Product Marketing Manager

現代においてオーディエンスとの会話をより有意義なものにするためには、彼らのデモグラフィックを特定するだけでは不十分です。行動分析は、データと実用的な洞察の間の重要な架け橋となり、ユーザーのデジタル・ボディランゲージを徹底的に分析します。この包括的なアプローチは、すべてのクリック、スクロール、ホバーを捕捉し、行動をユーザーの意図と体験を明らかにするパターンに変換します。

行動分析とは

行動分析とは、ウェブサイトやアプリケーション上でのユーザーの行動を体系的に調査することです。ページビューや直帰率に焦点を当てた従来のアナリティクスとは異なり、行動アナリティクスはユーザーインタラクションの背後にある方法と理由を掘り下げます。この微妙な理解によって、企業はデジタルプラットフォームを最適化し、ユーザー体験を向上させ、コンバージョンを促進できます。

行動分析の一例

カート放棄率が高いオンライン小売店を考えてみましょう。行動分析によって、この店舗は、多くのユーザーが配送オプションのページに到達した後にカートを放棄しているというパターンを特定しました。さらに調査を進めると、ページのレイアウトをもっと正確にすることができ、送料が予想よりも高いことがわかりました。これらの洞察に基づき、店舗はページをわかりやすくデザインし直し、より競争力のある配送オプションを導入することで、カート放棄を減少させた。

見えないものを解き明かす： HCL Discover で表面的なレベルを超える

HCL Discover は、表面レベルの分析にとどまらず、目に見えない行動の洞察を明らかにします。ユーザーのジャーニーをマッピングし、すぐにはわからない摩擦ポイントを特定します。例えば、ユーザーが購入を完了する前に一貫して立ち止まったり、ステップを辿ったりする場合、これは混乱や不信を示している可能性があります。HCL Discoverは、このような微妙な行動を明らかにすることで、企業は根本的な問題に対処し、コンバージョンへのスムーズな経路を促進するためにユーザーエクスペリエンスを改善できます。

リアルタイムの洞察力

HCL Discoverの 際立った特長の1つは、リアルタイム分析機能です。サイトユーザーが今この瞬間に何をしているかを見ることを想像してみてください。このライブビューは、コンテンツの更新、キャンペーンの開始、新製品のリリースに対するユーザーの反応を即座に理解する比類のない機会を提供します。リアルタイムの洞察は、ビジネスが戦略を適応させ、問題が発生したときに修正し、うまくいっていることを活用し、ユーザー体験をその場で向上させることができることを意味します。 葛藤を察知し、エクスペリエンスを向上させる

ユーザーの苦労を察知して対処することも、HCL Discover が得意とする分野です。このツールは行動パターンを分析し、複雑なナビゲーションや不明確なコール・トゥ・アクション・ボタンなど、ユーザーが困難に直面している領域を突き止めます。このような問題を認識することで、企業はデータに基づいた調整を行うことができ、他の方法では気づかなかったであろうユーザージャーニーのねじれをスムーズに解消できます。

デジタル・ボディランゲージ・デコーダー

HCL Discover のような行動分析ツールを使うことは、ユーザーのデジタル・ボディランゲージに精通するようなものです。ボディランゲージが感情や言葉に対する反応を伝えることができるように、デジタルインタラクションはユーザーのエンゲージメントと満足度のストーリーを伝えます。このようなデジタルシグナルを解釈することで、企業はオーディエンスと関わり、有意義な会話やつながりを育めます。

行動分析の力を活用することで、企業は問題を検出・解決し、ユーザーエンゲージメントとコンバージョン率を高められます。適切な洞察力を身につけることで、オンラインでの会話を成功に導けます。HCL Discover を活用することで、デジタル戦略に革命を起こしましょう。

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2024/6/5 - 読み終える時間: ~1 分

How Behavior Analytics Tools Can Help with Security の翻訳版です。

行動分析ツールはセキュリティにも効果的

2024年2月23日

著者: Russell Hogg / Technical Architect

行動分析ツールが今や組織のセキュリティ対策に欠かせないものになっていることをご存知だろうか。これらのツールは、ユーザーの行動と潜在的なセキュリティ・リスクに関する洞察を提供します。このブログでは、不正行為の防止、プライバシーの保護、サイバー脅威の先取りなど、行動分析ツールをオンプレミスとクラウドに統合する主なメリットを紹介します。

オンプレミス IT インフラにおける行動分析ツールの統合

オンプレミスに行動分析ツールを導入することで、組織は恩恵を受けられます。特定の要件に合わせて監視戦略をカスタマイズできるため、企業はネットワーク内のユーザー行動を包括的に把握できるようになります。このローカライズされたアプローチにより、業界規制へのコンプライアンスが保証され、潜在的な脅威へのリアルタイムな対応が可能になり、組織のセキュリティ態勢が強化されます。

不正防止対策の強化

プライバシーへの懸念は、特に厳しいデータ保護規制の時代において、組織の優先事項の最前線にあります。行動分析ツール をオンプレミスに展開することで、組織はデータをより詳細に管理できるようになります。機密情報は組織のインフラ内にとどまるため、データ漏洩のリスクを低減できます。このローカライズされたアプローチは、プライバシー規制と整合し、データが責任を持って安全に取り扱われているという信頼を関係者に与えます。

クラウドネイティブツールで新たなサイバー脅威を先取り

クラウドネイティブの行動分析ツールは、新たなサイバー脅威に関するグローバルな視点を組織に提供します。企業は、脅威インテリジェンスソースの膨大なネットワークの集合的な洞察を活用することで、脅威や脆弱性の開発に先手を打てます。クラウドソリューションのスケーラビリティは、最適なパフォーマンスとリソース効率を保証し、企業は変化するワークロードに適応できます。データのリアルタイム分析とレポーティングにより、セキュリティ・チームは潜在的なリスクに効果的に対処することができ、セキュリティに対する協調的かつプロアクティブなアプローチが促進されます。

クラウドの主権 - スケーラビリティとリソース効率

クラウド主権は、スケーラビリティとリソース効率を組織能力の最前線にもたらす。クラウドベースの行動分析ツールにより、組織は需要に応じてリソースを拡張できるようになる。この柔軟性により、最適なパフォーマンスが保証され、コスト効率が向上するため、大規模なハードウェア投資やメンテナンスが不要になります。リアルタイムでデータにアクセスして分析することで、分散したチーム間のコラボレーションが促進され、迅速で俊敏なサイバーセキュリティ戦略が育まれます。

オンプレミス環境とクラウド環境の両方で行動分析ツールを統合することで、サイバー脅威から組織を守れます。そのメリットは、カスタマイズ、制御、不正防止、プライバシー保護、グローバルな脅威インテリジェンス、拡張性、リソース効率に及ぶ。組織がサイバーセキュリティの複雑さを乗り越え続ける中、オンプレミスおよびクラウド・ソリューションと連携した行動分析ツールの活用は、発展し続ける脅威の状況に対して強靭な防御を構築するための戦略的必須事項となっています。

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