ASTERIA Warp 製品ブログ

話題のDMP、ビッグデータを有効活用するポイントは?
~各種システムとのデータ連携で企業の広告・マーケティングを最適化!

DATA MANAGEMENT PLATFORM

DMP(データマネジメントプラットフォーム)とは、インターネット上の各種データやサーバーに蓄積されたアクセスログなどを、一元管理し分析を可能にするプラットフォームのことである。DMPは、インターネット上のサイト訪問履歴などの匿名データを集積したオープンDMPと、それらに自社の顧客データやオフラインでの外部データなどを組み合わせるプライベートDMPの、2つに分けることができる。前者は広告配信の効果測定に用いられることが多く、後者はマーケティング施策に活用されることが多い。ネット広告の配信精度を上げたり、マーケティングの精度を高めたりするためには、これらのデータ分析が必要不可欠。したがって、多種多様なデータを一元管理するためのプラットフォームの重要性は、増す一方なのである。

DMPの導入メリットと課題

DMP導入のメリットは、大きく挙げると3つある。第1に、様々なデータを一元管理できるため、手動ではとても管理しきれないような大量の情報を高速に処理できるところにある。第2に、柔軟な分類が可能で、多彩な分析を試みることができる点。そして3つ目は、分類したデータを用途や目的に応じて多様な使い方ができることだ。
たとえばターゲティング広告の配信ひとつをとっても、これまでなかなか集積することができなかったデータを分析してターゲティングを行うことができるため、精度を劇的に向上させることができる。ターゲティングの精度が上がれば、コンバージョンも向上し、業績拡大のためには有用なマーケティングツールになるだろう。また、データを分類し、一元管理できること自体もメリットは大きい。たとえば、法人マイナンバーでは、これまで名寄せが難しいとされてきた同名企業など、管理が煩雑になっていたケースをクリアすることができる。ただし、そのためには従来運用していたデータとマイナンバーを紐づけ、管理する必要が生じる。DMPを導入すれば、この分類・管理も負荷なく行うことができるのだ。

データの一元管理、データの分類・分析、データの活用

しかし、DMPの導入には課題も多い。現在、日本企業における導入事例のほとんどが大企業であることから、気軽に導入できるものではないことを伺い知ることができるだろう。DMPのメリットのひとつとして様々なデータを一元管理できるところをあげたが、蓄積データの肥大化が容易に想像できる。これにより分析コストも高騰することが予測できるが、一番の障壁はデータの集積そのものにある。特にプライベートDMPにおいては、自社の顧客データなどの取り扱いもあり、マーケティング部署だけで完結することなく、管理部署や営業部署など、様々な部署間の調整が必要となる。そのため、専門業者にまる投げするという訳にもいかない。もちろん顧客データを扱うとなれば、セキュリティーやプライバシーの問題もあるため、導入までにクリアしなくてはならない問題も多い。また、柔軟な分析が可能になるということは、言い換えれば、データのセグメントを目的に沿ってしっかり行わなくては、精度の高い結果が得られることはない。したがって、DMPを有効活用するためには、全社的な理解と覚悟が必要となるため、導入障壁は決して低くないのである。

DMPの活用に成功するための重要ポイント

DMPを有効活用するためには、DMPのメリットを享受するために乗り越える必要のある障壁を、いかに軽減もしくは無くしていくかがポイントとなる。精度の低下やセキュリティリスクの増大は手作業によるヒューマンエラーによるものも少なくない。そのため、DMPを多機能化し内部で実行可能なことを増やせば、手作業の発生を抑制することができる。しかし、機能改修となると工数は膨らみ、必ずしも現実的であるとは言えない。その対策として考えられるのが、既存システムやサービスとの連携だ。アクセス解析データはGoogle Analyticsなどから取り込んでDMPで蓄積し、セグメント分けされたデータをTableauなどのBIツールに流し込むことができれば、必ずしもDMP内だけで完結させる必要性がなくなる。使い慣れたツールをそのまま使うことができれば、出力された分析結果の活用も自ずとしやすくなるものである。

さらに、このような外部ツールで分析されたデータと自社データを集約して分析することができれば、プライベートDMPとしての活用はさらに有意義なものとなるだろう。
たとえば、お問い合わせページや商品購入ページへアクセスしているユーザー属性データといったGoogle Analyticsで取得可能なデータと、店舗販売データをDMPへ蓄積することにより、WEBと店舗でのユーザー属性の比較分析が可能となる。ここへ時間帯別といった時間軸でのセグメントを行えば、より詳細な分析も可能となるだろう。また、これらのデータをDMPで一元管理することにより、データ書き出し形式を統一することができるだけでなく、様々なデータソースを目的に応じてセグメントし、TableauなどのBIツールに流し込むことができるため、各ツールやデータソース単体では行うことができなかった分析を行うことができるのである。
もちろんこのデータ連携の際に加工などの手作業が発生してしまっては本末転倒。データ連携に特化したソリューションがあると非常に有用である。



データ連携に特化した業界シェアNo.1のEAIツールASTERIA Warpでは、DMPの導入およびデータ資産の有効活用に欠かすことのできない各種システムやツールとのデータ連携をノン・コーディングで実現可能である。手作業の抑制だけでなく、GUIベースでデータの流れも制御することができるため、複雑化しがちな処理フローが可視化され、課題となっていた障壁を軽減することができる。これにより、DMPの導入を現実的なものとしてイメージできるのではないだろうか。

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