Treasure Data CDP（トレジャーデータ）とは？特徴、活用方法、機能の本質を徹底解説

Treasure Data CDP（トレジャーデータ）は、複雑なデータ統合や分析をシンプルにするカスタマーデータプラットフォームです。

170以上の連携コネクタやノーコードのサポートにより、企業のデジタルトランスフォーメーションを強力に推進し、効率的なマーケティング施策と顧客体験の最適化を実現。データの自動連携により業務の効率化を図り、顧客とのコミュニケーションを深めるための洞察を提供します。

本記事では、Treasure Data CDPの特徴や活用方法、機能を徹底解説いたします。

■この記事のポイントまとめ

Treasure Data CDP（トレジャーデータ）は、多様な情報源からの顧客データを一元管理するカスタマーデータプラットフォーム
データの収集、蓄積、統合を自動化し、企業のデジタルトランスフォーメーションをサポート
170を超える連携コネクタとノーコード機能により、エンジニアの負担を軽減し、開発速度を向上
Treasure Workflowを用いることで、データの自動処理と外部プロダクトへの連携が容易になる
Audience Studioを活用することで、マーケティング担当者が直感的なGUI操作で顧客セグメントを作成し、マーケティング施策を迅速に展開できる
広告、メール、SNSなどへの連携を通じて、顧客体験の向上と効果的なコミュニケーション戦略が実施可能
データ活用プロセスには、データの統合、分析・可視化、そして施策展開の三段階がある

Contents

CDPとは？
Treasure Data CDP（トレジャーデータ）とは？
Treasure Data CDPの機能と特徴
Treasure Data CDPのデータ活用プロセス
まとめ
弊社のTreasure Data CDP導入事例
- 事例1. 製薬会社様
- 事例2. スポーツ協会様

CDPとは？

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）とは、顧客一人ひとりの会員登録情報や購買情報、自社サイトの閲覧行動ログ等の様々なデータを「収集」「蓄積」「統合」するためのデータプラットフォームのことです。

CDPを使うことで、オフライン、オンライン含め様々な情報源から得られる顧客データを統合し、顧客一人ひとりにより適したマーケティング戦略を立案できます。

※CDPに関しては、以下の記事にまとめていますので、是非お時間のある時にお読みいただけると幸いです。

2024.09.12

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）とは？メリットや活用事例を解説

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）は、企業が顧客データを一元管理し、統合的に活用できる環境を提供するツールであり、顧客体験の向上やマーケティング施策の最適化において中心的な役割を果たします。本記事では、CDPの基礎知識やメリット、活用事例について解説します。 ■この記事の...

Treasure Data CDP（トレジャーデータ）とは？

※クリックで画像拡大します

Treasure Data CDPとは、トレジャーデータ株式会社（Treasure Data Inc.）が提供する大企業向けのCDP（カスタマーデータプラットフォーム）サービスです。日本企業の導入実績も豊富。

業務課題改善の基盤となるデータの統合や可視化（表示）、データの自動連携による業務効率化、顧客との最適なコミュニケーションを図るために必要なデータ分析、広告・メール・SNSへの連携など企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を強力に支援するプラットフォームで、CDPの分野で国内で高いシェアを占めています。企業のデータ戦略を大きく変革する存在と言えるでしょう。

なお、代理店向けの認定パートナー制度もあります。

Treasure Data CDPの特徴まとめ
独自の強み	170を超える連携コネクタによる開発稼働・スピードの削減
主な実績	Frost & SullivanグローバルCDPカンパニー・オブ・ザ・イヤー 2019年ClickZのベストマーケティングテクノロジーCDP受賞
分類	CDP特化型
料金体系	要問合せ
無料トライアル・体験版の有無	要問合せ
公式サイト	https://www.treasuredata.co.jp/

Treasure Data CDPの機能と特徴

treasure_data_cdp_functions_and_features

Treasure Data CDPは他のCDPと同様に集約したデータに対して集計処理を施した上で、施策活用やダッシュボードにデータ連携するプロダクトにはなりますが、3点大きな特徴がございます。

コネクター、ノーコード

Treasure Data CDPは以下の分野で170を超えるコネクターを用意しています。コネクターが存在することで、エンジニアのプログラム実装が削減され（ノーコード）、結果としてエンジニア稼働の削減、不具合発生のポイントが減少、且つスピーディーなプロダクト間連携が実現できます。

Webアクセス解析
Webページ
決済/ECデータ
CRM
カスタマーサポート
マーケティングオートメーション(MA)
広告/マーケティング
データマネジメントプラットフォーム（DMP)
ソーシャルメディア
モバイル/デスクトップアプリケーション
モバイルアナリティクス
Webフック
データベース
オープンソースのデータ/サーバー
ローデータ
INFRASTRUCTURE AS A SERVICE (IAAS)
PLATFORM AS A SERVICE (PAAS)
SQLとデータサイエンス
機械学習
ビジネスインテリジェンス(BI)
IOTデバイスとセンサー
エンタープライズリソースプランニング(ERP)

Treasure Workflow

Treasure Data CDPでは、Treasure Workflowという機能を使う事で、外部データの読み込み、複数のSQLを順番に実行、最終的な実行結果をコネクターを通じて外部プロダクトへ連携といった処理をすべて自動化する事が可能です。

またエラー実行時の処理やSQLだけでなく、プログラミング言語を使っての処理を含むことができるため、データパイプラインの構築に柔軟に対応することが可能となります。

Audience Studio

Audience StuidoはSQLを利用することなく、マーケティング担当者がGUIの操作で施策の対象となるセグメント（ユーザーリスト）を作成できる機能です。特徴的な機能としては以下の機能がございます。

（1）セグメント作成、フォルダ管理

予め用意したマスターセグメントから、例えば性別や年代といった企業データやWebでの閲覧履歴等を利用して、マーケティング活動の条件を選択することで、施策に活用できるセグメント（ユーザーリスト）を作成することができます。

作成したセグメントはActivation（アクティベーション）の設定で、外部のMA（マーケティングオートメーション）のプロダクトや広告プラットフォームに連携する事が可能になります。

また作成したセグメントはフォルダの概念を適用することで、特定の関係者にのみ閲覧利用を制限することが可能となっており、MAや広告プラットフォームでは対応できないセキュリティ面の強化を図る事ができます。

（2）ファネル作成

顧客のロイヤルユーザー設計に応じて、例えば期間内の購入件数や購入金額などでユーザーステージを分ける事が可能です。作成したユーザーステージで構成されるファネルはステージ毎のユーザー数の把握を定点的に行う事ができ、優良顧客への移行の進捗を把握するための強力な機能となります。

（3）Predictive Scoring（予想モデル）

例えば実際に商品を購入した人のデータを元にAI（機械学習）が該当商品を購入しやすい人というモデルを作る事が実現可能です。そのモデルを利用し、まだ商品を購入していないユーザー毎にスコア（点数）を付与することができます。一定のスコア以上のユーザーというセグメントの作成ができるので、そのセグメントを利用し、MAや広告等を活用して購入を促す訴求が可能となります。

（4）Profile API Tokens

作成したセグメントデータをリアルタイムに呼び出す事ができるAPIを保有しております。Webサイトのレコメンド等に活用することが可能なので、例えば年齢性別に応じたコンテンツの出し分けなど、企業が保有するデータを活用することも可能ですし、ECサイトでカートに商品を格納したものの購入に至らなかったユーザーへ商品を再訴求するなども可能です。

なお、トレジャーデータ株式会社の公式ページには、導入事例や技術的なリソースが豊富に掲載されています。そちらもぜひ参照ください。

弊社サイトでは、Treasure Data CDPと類似製品を比較したお役立ち資料もご用意していますので、よければぜひダウンロードしてご活用ください。

>> お役立ち資料をダウンロード

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>> お役立ち資料をダウンロード

Treasure Data CDPのデータ活用プロセス

CDPにおけるデータ活用においては、1. 各種データの統合、2. 分析・可視化、3. 施策展開というステップで進める事が一般的なので、各ステップにおけるTreasure Data CDPの役割について説明していきます。

1.各種データの統合

企業が保有する顧客情報（氏名、年齢、性別、郵便場号、住所、メールアドレス、購買情報等）やGoogle AnalyticsなどのWeb行動ログデータや実店舗で取得できる情報など様々な情報を集約し、それらの情報を結合するキーを選定することでTreasure Data CDP上で各データが自動的につながる仕組みを構築する事が可能となります。

また自社保有のデータだけでなく、例えば居住エリア毎に年収を推定するデータを提供するプロダクトもあるので、郵便番号や都道府県、市区町村等を結合するキーとすることで自社以外のデータも活用する事も可能です。このように自社及び自社以外のデータを組み合わせて自動化し「2. 分析・可視化」ステップにつなげる事が重要と考えています。

2.分析・可視化

統合されたデータについてTreasure Data CDPにログイン後の管理画面上でSQLを利用する事ができるので、大容量のデータについても集計関数などを用いたクイックな検索と基礎集計が可能となっています。また機械学習（AI）機能を用いれば、購入の可能性が高いユーザーを予測して施策に連携する事なども可能となります。

可視化においてはTableau、Microsoft PowerBI、DOMO、Google Sheets（Looker Studio）等の主要なBI（ビジネスインテリジェンス）ツールと連携する事ができますので、BIの連携を日時処理などで自動化することで、企業のPDCAサイクルの高速化を支援できます。