ファーストパーティデータを理解し、マーケティングに活用する

ファースト・パーティ・データとは、顧客から直接収集するデータのことです。ファースト・パーティ・データでは、中間業者は介在せず、あなたがデータに接触する「最初の当事者」となります。

ファースト・パーティ・データは昔からあった。コンピューターがなかった時代、店主は曜日ごとに顧客が何を買っているかを手作業で追跡し、集めた情報を在庫の最適化に利用していた。その後、コンピューターが登場し、インターネットが普及し、顧客データは爆発的に増加した。

企業は突然、顧客がオンラインで行ったあらゆるやりとりを追跡できるようになった。顧客データの状況は、非倫理的な慣行が蔓延するワイルド・ウェストとなり、顧客の同意なしに顧客データが売買され、共有され、収集され、使用されるようになった。 

そこで現在に話を戻そう。データプライバシーに関する意識は徐々に高まり、ここ数年、世界中の政府が顧客を保護するための法律を制定し始めた。これには欧州連合の一般データ保護規則（GPDR）やカリフォルニア州の消費者プライバシー法（CCPA）などが含まれる。 

政府がデータの悪用を取り締まる中、ファーストパーティデータは急速に重要な唯一のタイプになりつつある。実際、エデルマンの調査では、回答者の81%が エデルマンの調査の回答者が、正しいことをするブランドを信頼できるかどうかが、購入を決定する大きな要因であると答えている。

現代のマーケティング担当者の多くは、キャンペーンを実施するために一連のツールやプラットフォームを使用しています。これは、データ収集に関しては朗報である。すでに豊富なファーストパーティデータを手にしている可能性が高い。 

これらのプラットフォームを通じて入手できるファーストパーティデータの種類には、以下のようなものがある：

• • 人口統計情報（顧客名、年齢、所在地など）
  • 会社情報（会社名、業種、主な連絡先など）
  • CRMデータ（連絡先や購入履歴など）
  • ソーシャルメディアでの交流（いいね、フォロー、ダイレクトメッセージなど）
  • メールマーケティングのエンゲージメント（開封率やクリック率など）
  • ウェブサイトの行動（訪問ページ、滞在時間、トラフィックソースなど）

また、顧客が積極的かつ意図的に共有する情報を収集することもできます。これは「ゼロ・パーティ・データ」と呼ばれることもあり、以下のようなものが対象となります：

• • アンケート調査 
  • レビュー
  • 世論調査 
  • カスタマーサービスでの会話 

さまざまな種類のファーストパーティデータを分析することで、顧客のニーズ、興味、嗜好を知ることができる。これは、個人レベルで共鳴するパーソナライズされた経験を作成するのに役立ちます。 

プラットフォームによって、ユーザーデータを追跡・収集する技術は異なります。例えば、GoogleAnalytics (GA)を使ってデータを収集する場合、ウェブサイトに小さなコードをインストールします。このコードは、サイト全体の顧客とのやり取りを追跡し、データを束ねてGAプラットフォームに送信し、そこで消化しやすい形式で表示されます。 

Facebookピクセルも同様の仕組みです。ウェブサイトにコードのスニペットを追加すると、ピクセルはウェブサイトの訪問者データをFacebookの広告アカウントに接続します。この2つをリンクさせることで、既存の顧客プロファイルに基づいたそっくりさんオーディエンスを構築し、広告を見た後の行動をより深く理解することができます。 

直接のやり取りを伴うデータ収集戦略は、一般的にもっと簡単である。例えば、顧客はアンケート回答や登録フォームの形で情報を手渡すだけでよい。 

メールマーケティングプラットフォームやウェビナープラットフォームなど、別のプラットフォームを通じて顧客と直接やり取りする場合 ウェビナープラットフォーム内蔵の分析ツールがその作業を代行します。プラットフォームには、独自のピクセルとコードがすでにインストールされており、アクションが実行されるとその情報が登録され、お客様に報告されます。

ファースト・パーティ・データの利点

ファーストパーティデータの活用は、マーケティング担当者に多くの魅力的なメリットをもたらします。以下は、企業がファーストパーティデータ収集にますます注力する理由の一部である：

• 正確性と信頼性 自社でデータを収集すれば、その信頼性は保証されます。また、システムをリアルタイムで更新できるため、顧客とのコミュニケーションの正確性も確保できます。
• パーソナライゼーションの強化 ファーストパーティデータは、高品質で、関連性が高く、追跡可能なデータです。集計や更新が可能なため、パーソナライズされたマーケティング戦略を継続的に構築するのに理想的です。

• より良いカスタマー・エクスペリエンス ファーストパーティデータは、顧客が製品やサービスとどのように接しているかを理解するのに役立ちます。それは顧客に関する情報だけでなく、御社のビジネス提供に関する情報でもあり、それが顧客の期待に応えているかどうかの情報でもあります。

セカンドパーティデータとは、ある企業が収集し、別の企業が使用するデータのことである。セカンド・パーティ・データとしてカウントするには、2つのビジネス間に直接的な関係がなければならない。このチェーンに第三のビジネスが加わると、それは、ご想像の通り、サードパーティデータとなる。

セカンド・パーティ・データは、相互に有益な関係にある信頼できるパートナー間で共有される。例えば、顧客が保険比較サイトで詳細情報を入力すると、そのデータがさまざまな保険プロバイダーと共有されることに同意します。 

セカンドパーティデータのメリットとデメリットが、ファーストパーティデータと比較してどのような違いがあるのかを紹介しよう：

• • より幅広い視聴者にリーチ（ただし、一般的に関連性は低い）
  • 信頼できるパートナーとの協働による高品質のデータ（ただし、データは自分のものではない）
  • 高価になる可能性がある（顧客データは貴重であるため、自社で収集するよりも他企業から購入する方が通常高価になる）

第三者データ

サードパーティデータとは、貴社に届くまでに複数の事業体を経由したデータのことである。様々なソースから集約されることが多く、データの出所を追跡するのは困難である。 

ある企業が顧客からデータを収集する。ある企業が顧客からデータを収集し、それを別の企業に売り、その企業が他のソースから購入したデータと組み合わせる。このデータパッケージは、さらに別の企業に販売される。

この連鎖は、複数の企業が手を変え品を変えデータを追加・調整することで、無限に続く可能性がある。 

サードパーティデータとファーストパーティデータの比較は以下の通り：

• • 非常に大きなリーチ（しかし、関連性はほとんどない可能性がある）
  • データの正確性と完全性をチェックする方法がない
  • 競合他社を含む多くの関係者が同じデータを使用している可能性がある。

ファーストパーティデータは、あなたのブランドとすでにやり取りした顧客をリターゲティングすることができます。ほとんどのオンライン広告プラットフォームは、トラッキングピクセルを使用してこれを行います。顧客があなたのサイトを訪問すると、ピクセルはその顧客のIPアドレスを記録します。 

プラットフォームによっては、ピクセルは顧客がウェブサイト上で何をしたかも記録します。この情報は、広告をより関連性の高いものにし、顧客が前回の続きからアクセスできるようにするために使用することができます。

パーソナライゼーション

ファーストパーティデータは、顧客が誰で、何を必要とし、何に興味を持っているかを理解するのに役立ちます。この情報があれば、顧客とあなたのブランドとのインタラクションをパーソナライズし、より良い体験を提供することができる。 

パーソナライズされたマーケティング・キャンペーンでは通常、共通の特徴に基づいて顧客をグループにセグメンテーションする。そして、そのグループに対して、カスタマイズされたコンテンツ、メッセージ、推奨事項を提供する。 

より多くのファーストパーティデータを収集すればするほど、マーケティングセグメントを絞り込むことができ、パーソナライゼーションがより成功しやすくなる。 

顧客エンゲージメント 

ファーストパーティデータは、顧客エンゲージメント率の向上にも活用できる。顧客との関係をより強固なものにし、顧客があなたのブランドにエンゲージする可能性を高めます。 

様々なエンゲージメント指標、行動インサイト、顧客からのフィードバックを見ることで、顧客がいつ、なぜエンゲージメントを持たないのかを特定することができます。また、どのような場合に顧客がエンゲージメントを獲得しているのかを把握することで、今後の戦略を最適化するための貴重なインサイトを得ることができます。  

Analytics 予測と意思決定

ファーストパーティデータの最大のメリットの一つはその正確性であり、だからこそマーケティングの意思決定において貴重な役割を果たす。豊富なファーストパーティデータセットがあれば、戦略や最適化の変更を決定する際に当て推量は必要ない。 

予測分析はこれをさらに一歩進めます。過去のデータから、顧客獲得や顧客維持に役立つパターンを見つけることができる。人工知能（AI）と機械学習は、膨大な量のデータを分析して顧客のニーズを予測することで、このプロセスを人間よりも短時間でスピードアップします。

ファーストパーティデータは一般的にセカンドパーティやサードパーティデータよりも品質や精度が高いが、それでも誤解を招くようなインサイトを避けるためには適切にメンテナンスする必要がある。顧客は生身の人間であり、その関心や行動は時間とともに変化するため、定期的なデータクレンジングで古い情報を削除することは必須である。 

データ検証プロセスは、矛盾や無関係を防ぐこともできる。自動化されたツールは数多くあり、重複入力やその他のエラーを素早くチェックし、データ汚染を防ぐことができる。

最後に、データの正確性を確保するためには、データ収集方法が信頼でき、偏りのないものでなければならない。不適切なデータ収集の好例は、企業が強制的なアンケートの背後にゲートコンテンツを隠している場合である。そうすることで、ユーザーはコンテンツにアクセスするために、関連性があろうとなかろうと、どんな回答でもクリックするようになります。このようなことが数回起こるだけで、全体的な結果が使い物にならないほど歪んでしまいます。 

プラットフォーム間のデータ統合

ファーストパーティデータは、複数のソースから組み合わせて顧客行動の全体像を提供するときに最も価値がある。しかし、多くのプラットフォームから取得する可能性があるため、それは言うは易く行うは難しである。 

すべてのデータを一箇所に集めて記録する統一データ戦略を策定することで、チームや部門間の一貫性が確立される。顧客データ・プラットフォーム（CDP）は、様々なソースからのデータを一元化し、顧客ごとに閲覧できるようにするもので、データ管理をより簡単にすることができる。

CDPとマーケティング・プラットフォーム間でデータをシームレスに転送するには、APIが必要になるかもしれない。あるいは、不要な追加手順を省くために、統合機能が組み込まれたツールを選ぶこともできる。

グーグル・クロームやサファリなどの主要ブラウザは、サードパーティ・クッキーを廃止すると発表した。 サードパーティのクッキーを廃止することを発表しました。これはマーケティング担当者にとって大きな意味を持ちます。サードパーティークッキーとは、自社以外のウェブサイトに設置されるクッキーのことです。サードパーティークッキーは、複数のウェブサイトにわたってユーザーを追跡することができ、従来は広告ターゲティングにおいて重要な役割を担ってきました。

クッキーのない未来が間近に迫る中、マーケターはファーストパーティデータの収集方法を学ぶことがこれまで以上に重要になっている。このデータを活用することは、パーソナライズされたマーケティングや広告リターゲティングの取り組みを維持する上で非常に重要になる。

適応するためには、より詳細なファーストパーティデータを収集できるように、顧客との直接的なインタラクションを強化するなどの新たな戦略が必要になる。マーケティング担当者はまた、クッキーの変更がGoogleAnalytics のようなプラットフォームで見るデータにどのような影響を与えるかについて、常に最新の情報を得る必要がある。

データ活用におけるAIと機械学習の役割

AIと機械学習（ML）は、企業がファーストパーティデータを活用する方法を変えつつある。このテクノロジーは、複数のソースからの膨大な量のデータを分析し、人間がすぐには見つけられないような複雑なパターンを見つけることができる。 

AIとMLによって特定されたパターンは、顧客の行動に関する貴重な洞察を提供し、顧客セグメンテーションのプロセスを加速させる。 顧客セグメンテーション.また、予測分析や、プロアクティブでパーソナライズされたエクスペリエンスを大規模に提供することに関しても、ゲームチェンジャーとなる。

企業は、あらゆるレベルでの意思決定に利用できる、適切で信頼できるデータを切望している。以下のようなAIを搭載したツールを使用することで ON24のインテリジェント・エンゲージメント・プラットフォームやSalesforceのTableauのようなAIを搭載したツールを使用することで、データ主導の意思決定はこれまで以上に効果的かつ効率的になります。

データ・プライバシーとコンプライアンスへの関心の高まり

GDPR、CCPA、およびその他の法律の通過は、顧客のデータ・プライバシー拡大への道のりの第一歩に過ぎない。サードパーティ・クッキーの減少にすでに見られるように、規制は今後数年にわたって増え続けるだろう。 

つまり、企業はコンプライアンスを維持するために、データの収集、保管、使用方法を継続的に更新する必要がある。将来の規制要件による影響を最小限に抑えることができるよう、今からトレーニングや調査に投資しておくことをお勧めします。 

また、定期的な監査や明確な同意の仕組みなど、厳格で透明性の高いデータガバナンスは、顧客との信頼関係を築き、長期的な関係のメリットを活用するのに役立つ。

オムニチャネル・データの統合

より倫理的なデータ収集の実践に向かうにつれ、オムニチャネル・データ統合は、顧客のニーズを包括的に理解するための有力な方法となるだろう。ウェブサイト、モバイルアプリ、店舗でのインタラクションなど、さまざまなタッチポイントが組み合わされることで、相互にコンテキストが追加され、より深いインサイトが提供される。 

複数のチャネルからのデータを統合し、CDPの助けを借りることで、企業は統一された顧客ビューを作成することができます。これにより、シームレスでパーソナライズされた一貫性のあるエクスペリエンスを提供することがより容易になり、オムニチャネル・データ統合のトレンドがますます大きくなるもう1つの理由です。