Web広告やマーケティングを担当される方であれば、一度は「DMP（データ・マネジメント・プラットフォーム）」という言葉を耳にしたことがあるのではないでしょうか。データ・ドリブン・マーケティングという言葉に代表されるようにマーケティングにおいて「データ」の重要性が昨今注目を集めており、様々なデータにまつわるツールであるものの、わかるようでわからないこの言葉。今回はDMPの正しい意味やWebマーケティングにおける活用法、メリット・デメリットなどを解説いたします。
目次
DMPとは、「Data Management Platform（データ・マネジメント・プラットフォーム）」の略語で、直訳すると「データを管理する基盤」という意味を持ちます。
具体的には特定のデータの収集やリスト化に留まらず、ユーザーのアクセスログや複数の異なるデータを統合・一元化し、高度な分析や加工を可能にするツールで、データに基づくマーケティング施策の改善に大きな効果をもたらすツールとして導入を検討する企業が増加しています。
統合管理できるデータの一例として、顧客が自ら入力した名前やメールアドレスといった情報はもちろん、
自社サイトのアクセスログや、そこから見える興味関心などを上げることができます。これらのデータからそれぞれのユーザーに適したマーケティング施策を実施することで、より効果を高めることができるといった仕組みです。
DMPは、大きく「オープンDMP（パブリックDMP）」と「プライベートDMP」の2種類に分けることができます。同じDMPといっても大きく特性が異なるため、まずは各DMPの違いや役割を正しく理解することが重要です。
オープンDMPとは、自社サイトにおけるデータではなく、サードパーティーデータ（第三者のWebサイトやWebアプリ上におけるユーザーデータ）を管理するDMPを指します。年齢や性別、興味関心はもちろん、仮に人材関連サイトのDMPであれば部署や役職の情報が含まれるなど、データソースとなるサイトの特性に応じて多種多様なデータが管理されているのがオープンDMPです。
多くのオープンDMPはその名の通り他社にも公開されており、活用することで自社が保有していないデータを補完し、より精度の高いマーケティング施策が実施できるようになります。
一方で他社も活用できるという都合上、他社と異なる独自のデータからアプローチを行うといったような差別化は難しい点に注意が必要です。
プライベートDMPとは、オープンDMPとは反対にファーストパーティーデータ（自社サイトにおけるユーザーデータ）を管理するDMPとなり、最も大きな違いは会員情報などの形で取得された、名前やメールアドレス等の個人情報をも取り扱う点にあります。
従来自社データの管理においては、データウェアハウス（DWH）というツールを用いてデータを扱うケースが一般的でした。しかしながら、DWHの役割はデータを整理するまでとなりますその先のマーケティングへの活用は別途分析ツールを利用するか、高いスキルを持つマーケターでないと難しい点が課題となっていました。
そのような問題を解決するツールとして台頭してきたのがプライベートDMPです。
このツールには自社データの統合管理のほか、分析機能や他のマーケティングツールへの連携機能（MAツールやCRMツール等）が備わっており、マーケティングにおける自社データの活用を容易にしたと言えます。
オープンDMPの役割は「自社の保有していないデータの補完」、プライベートDMPの役割は「自社で保有しているデータの活用」にありますが、この両方を組み合わせることができればデータの価値はさらに高まります。その視点から近年ハイブリッド型と呼ばれるDMPも現れ始めました。
自社データと外部データを統合・分析しユーザーを独自でセグメンテーション、各種広告媒体と接続するといった形でより一層データドリブンなマーケティング施策が実現可能となりました。
DMPと似た意味の言葉に、カスタマー・データ・プラットフォーム（CDP）があります。CDPは顧客の個人情報をはじめ、行動や興味関心などのデータをより深く集積することを目的としたツールで、プライベートDMPと混同されることがしばしばあります。
確かに「自社の個人情報を含む顧客データを扱う」という意味では、両者とも近い性質や機能を持ちます。一方でプライベートDMPの目的がデータの「集合」を分類・分析することなのに対し、CDPは「一人ひとり」に焦点をあて、より深く情報を収集する点が大きな目的であることが違いとして挙げられます。
繰り返しになりますが、膨大なデータを統合・分析できるDMPは、データ・ドリブン・マーケティングにおいて重要な役割を果たしています。その活用方法の一部をご紹介いたします。
最もイメージしやすいのは広告配信における活用、いわゆるアドテクノロジーの領域ではないでしょうか。一例として、デマンド・サイド・プラットフォーム（DSP）とサプライ・サイド・プラットフォーム（SSP）が挙げられます。これらのツールはDMPによって管理される多角的なデータに基づき、独自にユーザーをセグメンテーション、ターゲティングすることでより精度の高い広告配信を可能にしています。
アドテクにおけるDMP活用の最大のメリットとして、ニッチな商材・サービスにおいても有効なセグメントが作成できることが挙げられます。例えば「情報システム系の部署」のユーザーのみがターゲットになるような場合、GoogleやYahoo！をはじめとした一般的な媒体では該当するセグメントは存在しません。しかしながら人材系サイトのDMPと接続したDSPであれば、「情報システム系部署」のセグメントが存在するため、無駄なく広告を配信することが可能となるのです。
DMPとDSP/SSPは名前や使用する局面が似ていることからしばしば混同されており、意味の違いが分かりにくいかもしれません。端的に言えば、DMPは広告配信における「ターゲティング/セグメント」の基盤となるデータの集まりで、DSPはそのデータを活用し広告主が広告を配信するための仕組み、SSPは逆にメディアが広告を掲載するための仕組みとなります。
したがってそれぞれ役割や機能は明確に異なりますが、「DMPとDSP、そしてSSPが組み合わさって1つの広告媒体を作っている」と考えるとわかりやすいのではないでしょうか。
DSP広告については、こちらの記事でより詳しく説明をしています。
これまではDMPの管理・分析機能に焦点を当ててきましたが、リアルタイムでデータを分析し、マーケティング施策に反映できるといった逐次性も特徴の一つであるといえます。
DMPによっては、ユーザーがどのように行動しているのかをリアルタイムで把握し、ポップアップバナーなどの形でコミュニケーションを図ることも可能です。
このように単にデータを活用するだけでなく、今この瞬間に施策へと反映できるDMPを利用することは、機会損失を最小限に抑えることにつながります。
ユーザーの傾向や特徴などのデータ分析の一つとして、ペルソナを抽出できるDMPも存在します。ペルソナとは、自社のターゲットとなりえるユーザーについて架空の人物像を設定することで、アプローチの方向性を検討するマーケティングにおいて活用される概念です。
売り上げにつながっているユーザーの特徴をペルソナという形で見える化することで、定量的な分析とは異なる定性的な分析が行えることもDMP活用方法の1つです。事前に想定していたペルソナと、実際に購買に至っているユーザーが実は大きく違っていた…といったケースも珍しくはありません。
DMPはマーケティングにおいて非常に有用なツールですが、目的なしに導入をしてしまうとその機能を十分に使いこなせず、コストが嵩んでしまうといった可能性も孕んでいます。DMPの選定や運用においては、どのような点に注意すべきなのでしょうか。
まずは「DMPで実現したいこと」を明確にする必要があります。例えば、新規顧客の開拓と既存顧客の深耕のどちらを優先するのか、あるいは客単価とリピート率のどちらを改善したいのか…といったように、今一度現状のマーケティングにおける課題点を明確化することで、DMPに求められる機能や特徴が見えてくるでしょう。
場合によっては、DMPを導入する前にWebサイト上の改善点を解消しておくなど、他にコストをかけるべき点が見つかるかもしれません。
事前にこのような現状分析を行っておくことで、導入後のミスマッチや活用できないまま解約してしまうといった事態を避けることができます。
DMP構築（導入）におけるポイントとなるのは、データの「蓄積」と「分析」、そして「連携」です。
データの蓄積は「データストレージ領域」とも呼ばれ、特にプライベートDMPにおいて重要となります。自社で収集するデータがどの程度の規模になるのかを正しく推定し、適切なデータストレージ領域を設定することで容量不足による不具合や、追加改修の発生を防ぐことができます。
データの分析は「アナリティクス領域」とも表現されますが、どのくらいの粒度での分析が可能なのかはDMP製品によっても異なるため、求める分析力とコストを照らし合わせて、目的にあったDMPにて構築することでオーバースペック・アンダースペックに陥らないことが肝心です。
そしてデータの連携は「チャネル連携領域」と呼ばれていますが、データのインプット、あるいはアウトプットを行う各チャネルに対し、網羅的に連携できることが必要となります。企業によって状況は異なるため、事前にベンダーとすり合わせを行い、将来的なマーケティング施策も視野に入れたうえで要件定義を行う必要があります。
DMPの活用方法についてはすでに説明しましたが、実際に利用する側にとってどのようなメリット、デメリットが想定されるのでしょうか。より実務的な部分や、コスト・リソースを考えてみましょう。
まず考えられるメリットとして、データ分析に要する工数やリソースを削減することができます。従来はマンパワーによってデータ収集、整理、そして分析を行っていた企業にとっては、DMP上でこれらの作業が容易に実施できます。これにより作業時間を大幅に削減することが可能です。
マンパワーによるアクセス分析では、どうしても主観や思い込みが入ってしまうことが避けられません。そのようなノイズやバイアスに惑わされず、あくまでデータに基づく客観的なマーケティング判断を下せることで、膨大なデータの中でも正しいPDCAサイクルを継続することができ、成果までの期間を大幅に短縮することができます。
これはDMP以外のツールにも言えることですが、イニシャルコストやランニングコストが発生することは避けられません。場合によってはWebサイトの広告費用や、更新保守費用の一部を充てる形で導入を検討する場合もありますので、今本当にDMPが必要なのか、かけたコストが長期的に回収できるのかといったシミュレーションは事前に行っておくべきでしょう。
プライベートDMPはデータの管理を容易にしますが、ターゲットが限られる商材など保有しているデータ量が少ない場合にはその特徴を十分に発揮することができません。利便性や機能が魅力的に感じやすいツールでもありますが、コストと同様に自社の取り扱うデータ量においてDMPを利用する必要があるのかどうかは正しく評価しておく必要があります。
DMPにおいては、データ収集や分析の過程が一部ブラックボックス化されているものもあります。特にオープンDMPで魅力的なデータやセグメントが用意されている場合も、データそのものの質が低い場合有効な施策にはつながりません。一例をあげるとDMPによって、ユーザー自身が入力した「確定データ」を利用している場合と、ユーザーの行動等から類推した「推定データ」を利用している場合があります。
前者の精度が高いことは言うまでもありませんので、ロジックやデータソースといった細かい点も確認しておくことが求められます。
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今回はマーケティング施策を最適化していくうえで、DMPが果たす役割や活用方法、メリットやデメリットを紹介しました。DMPはデータ・ドリブン・マーケティングの可能性を大きく広げ、膨大なデータを生かし切れていない企業、あるいは自社のデータだけでは打ち手がなくなってしまった企業にとって大きな恩恵をもたらすツールです。
一方で利用にあたって事前に検討すべき内容も多岐にわたります。高度な機能や豊富な分析方法に惑わされず、今一度マーケティングの目的や現状の課題を洗い出したうえで、導入を検討するべきでしょう。
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