マーケティングにおけるファーストパーティデータの理解と活用

ファーストパーティデータとは、顧客から直接収集したデータのことです。ファーストパーティ データには仲介業者は介在しません。つまり、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るものです。コンピューターがなかった時代には、店主は顧客が曜日に何を購入しているかを手動で追跡し、収集した情報を活用して在庫を最適化していました。その後、コンピューターが登場し、インターネットが登場し、顧客データが爆発的に増加しました。

企業は突然、顧客がオンラインで行ったあらゆるやり取りを追跡できるようになりました。顧客データを取り巻く環境は、顧客の同意なしに顧客データが購入、共有、収集、使用されるなど、非倫理的な慣行が蔓延する無法地帯と化しました。 

さて、話を現在に戻します。データプライバシーに関する意識は徐々に高まり、過去数年間にわたり、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ています。これには、欧州連合の一般データ保護規則 (GPDR) とカリフォルニア州の消費者プライバシー法 (CCPA) が含まれます。 

政府がデータの悪用を取り締まるにつれ、ファーストパーティ データが急速に唯一重要なデータになりつつあります。実際、回答者の81%が エデルマンの調査に よれば、ブランドが正しいことを行うと信頼できるかどうかが購入を決める大きな要因だという。

現代のマーケティング担当者のほとんどは、キャンペーンを実施するために一連のツールと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素晴らしいニュースです。おそらく、すでに豊富なファーストパーティ データが手元にあるはずです。 

これらのプラットフォームを通じて利用できるファーストパーティ データの種類は次のとおりです。

• • 人口統計情報（例：顧客名、年齢、所在地）
  • 企業情報（例：会社名、業種、主な連絡先の詳細）
  • CRMデータ（連絡先の詳細や購入履歴など）
  • ソーシャル メディアでのやり取り (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（例：開封率、クリックスルー率）
  • ウェブサイトの行動（例：訪問したページ、滞在時間、トラフィックソース）

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、次のようなものをカバーします。

• • 調査 
  • レビュー
  • 世論調査 
  • カスタマーサービスの会話 

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、好みを把握できます。これにより、個人レベルで共鳴するパーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。 

プラットフォームによって、ユーザーデータを追跡および収集するテクノロジーは異なります。たとえば、Google アナリティクス (GA) 経由でデータを収集する場合は、Web 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、サイト全体での顧客とのやり取りを追跡し、データをまとめ、GA プラットフォームに送信して、わかりやすい形式で提示します。 

Facebook ピクセルも同様に動作します。コード スニペットを Web サイトに追加すると、ピクセルによって Web サイト訪問者のデータが Facebook 広告アカウントに接続されます。これら 2 つをリンクすると、既存の顧客プロファイルに基づいて類似オーディエンスを構築し、広告を見た後に人々が取る行動をより深く理解できるようになります。 

直接的なやりとりを伴うデータ収集戦略は、一般的にはより簡単です。たとえば、顧客はアンケート回答や登録フォームの形式で情報を簡単に渡すことができます。 

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の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組み込みの分析ツールが代わりに作業を実行します。プラットフォームには、アクションが実行されると登録され、その情報が報告される独自のピクセルとコードがすでにインストールされています。

ファーストパーティデータのメリット

ファーストパーティデータを使用すると、マーケティング担当者に多くの魅力的なメリットがもたらされます。企業がファーストパーティデータの収集にますます重点を置くようになった理由は次のとおりです。

• 正確性と信頼性 – 自分でデータを収集すれば、そのデータが信頼できるものであることがわかります。また、システムをリアルタイムで最新の状態に保つことができるため、顧客とのコミュニケーションの正確性が確保されます。
• 強化されたパーソナライゼーション – ファーストパーティデータは、高品質で関連性があり、追跡可能なデータです。集約および更新が可能なので、継続的なパーソナライズされたマーケティング戦略を作成するのに最適です。

• より良い顧客体験 – ファーストパーティデータは、顧客が自社の製品やサービスとどのように関わっ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はなく、あなたのビジネス提供内容やそれが顧客の期待に応えているかどうかに関する情報でもあります。

セカンドパーティデータとは、ある企業によって収集され、別の企業によって使用されるデータです。セカンドパーティデータとしてカウントされるためには、2 つの企業間に直接的な関係がなければなりません。チェーンに第 3 の企業を導入した瞬間、それは（ご想像のとおり）サードパーティ データになります。

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ます。たとえば、顧客が保険比較ウェブ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会社と共有されることに同意したことになります。 

セカンドパーティデータとファーストパーティデータの利点と欠点を比較すると次のようになります。

• • より広い視聴者にリーチできる（ただし、関連性は一般的に低い）
  • 信頼できるパートナーとの連携による高品質なデータ（ただし、データは自社のものではありません）
  • 費用がかかる場合があります（顧客データは貴重なので、他社から購入すると、独自に収集するよりも通常は費用がかかります）

サードパーティデータ

サードパーティのデータは、ユーザーに届く前に複数のエンティティを通過したデータです。多くの場合、さまざまなソースから集約されるため、データの出所を追跡することが困難になります。 

サードパーティ データの作成は、多くの場合、次のようなものになります。1 つの企業が顧客からデータを収集します。彼らはそれを別の会社に販売し、その会社はそれを他のソースから購入したデータと組み合わせます。このデータ パッケージはその後、別の会社に販売されます。

このチェーンは、複数の企業がデータの所有者を変えるたびにデータを追加したり調整したりすることで、無期限に継続する可能性があります。 

サードパーティ データとファーストパーティ データの比較は次のとおりです。

• • 非常に大きなリーチ（ただし関連性は非常に低い可能性がある）
  • データの正確性と完全性を確認する方法がない
  • 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を使用すると、すでにブランドとやり取りした顧客をリターゲティングできます。ほとんどのオンライン広告プラットフォームでは、トラッキング ピクセルを使用してこれを実行します。顧客がサイトにアクセスすると、ピクセルがその IP アドレスを記録します。この IP アドレスは、将来的に顧客に広告を配信するために使用されます。 

プラットフォームによっては、ピクセルが顧客がウェブサイトにアクセスした際に行った操作を記録する場合もあります。この情報を使用することで、広告の関連性を高め、顧客が中断したところから再開できるようになります。

パーソナライゼーション

ファーストパーティデータは、顧客が誰なのか、顧客が何を必要としているのか、顧客が何に興味を持っているのかを理解するのに役立ちます。この情報を入手したら、ブランドとのやり取りをパーソナライズして、より良いエクスペリエンスを提供できます。 

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、共通の特性に基づいて顧客をグループに分割します。その後、カスタマイズされたコンテンツ、メッセージ、推奨事項をターゲットにすることができます。 

ファーストパーティ データを多く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の取り組みがより成功するようになります。 

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役立ちます。顧客とのより強固な関係を築くのに役立ち、顧客がブランドに関心を持つ可能性が高まります。 

さまざまなエンゲージメント指標、行動に関する洞察、顧客からのフィードバックを確認することで、顧客がエンゲージメントしていない時期とその理由を特定できます。また、いつそれが起こるかを確認できるため、今後の戦略を最適化するために役立つ貴重な洞察が得られます。  

予測分析と意思決定

ファーストパーティデータの最大のメリットの 1 つは、その正確性です。そのため、マーケティングの意思決定において非常に重要な役割を果たします。豊富なファーストパーティ データセットを活用できるため、戦略や最適化の変更を決定する際に推測する必要がありません。 

予測分析はこれをさらに一歩進めます。履歴データを使用することで、顧客獲得と維持の取り組みに役立つパターンを見つけることができます。人工知能 (AI) と機械学習は、膨大な量のデータを分析してこのプロセスを高速化し、人間が行うのにかかる時間のほんの一部で顧客のニーズを予測します。

ファーストパーティ データは一般に、セカンドパーティ データやサードパーティ データよりも品質と精度が高いですが、誤解を招くような分析を避けるために適切に維持する必要があります。顧客は実際の人間であり、その興味や行動は時間の経過とともに変化するため、定期的にデータクレンジングを行って古い情報を削除することが必須です。 

データ検証プロセスにより、不一致や無関係性を防ぐこともできます。データの汚染を防ぐために、重複したエントリやその他のエラーを迅速にチェックできる自動化ツールが数多くあります。

最後に、データの正確性を確保するには、データ収集方法が信頼性が高く、偏りのないものでなければなりません。データ収集が不十分な典型的な例としては、企業がゲートされたコンテンツを強制的なアンケートの背後に隠している場合が挙げられます。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、関連性があるかどうかに関係なく、あらゆる回答をクリックするようになります。このようなことが数回発生すると、全体的な結果が歪んで使用できなくなる可能性があります。 

プラットフォーム間でのデータの統合

ファーストパーティ データは、複数のソースから集められ、顧客の行動の全体像を示すときに最も価値が高まります。しかし、利用できるプラットフォームが非常に多いため、言うほど簡単ではありません。 

すべてのデータが 1 か所に収集され記録される統一されたデータ戦略を開発することで、チーム間および部門間の一貫性が確立されます。顧客データ プラットフォーム (CDP) を使用すると、さまざまなソースからのデータを一元管理して顧客ごとに表示できるため、データ管理が大幅に容易になります。

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 が必要になる場合があります。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択することもできます。

Google ChromeやSafariなどの主要なブラウザは、 サードパーティCookieを段階的に廃止すると発表した。2024年には、マーケティング担当者にとって大きな意味を持つことになります。サードパーティ Cookie は、企業自身のものではない Web サイトに配置される Cookie です。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、従来は広告のターゲティングにおいて重要な役割を果たしてきました。

クッキーのない未来が急速に近づいているため、マーケティング担当者がファーストパーティ データを収集する方法を学ぶことはこれまで以上に重要になっています。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と広告のリターゲティングの取り組みを維持する上で重要になります。

適応するには、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直接顧客とのやり取りを強化するなど、新しい戦略が必要になります。マーケティング担当者は、Cookie の変更が Google アナリティクスなどのプラットフォームに表示されるデータにどのような影響を与えるかについても最新情報を把握しておく必要があります。

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革しています。この技術は、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ます。 

AIとMLによって特定されたパターンは、顧客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スピードアップします。 。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、画期的な存在です。

企業は、あらゆるレベルでの意思決定に使用できる、関連性が高く信頼性の高いデータを切望しています。AIを活用したツールを使うことで 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 と Salesforce の Tableau により、データに基づく意思決定が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重点強化

GDPR、CCPA、およびその他の法律の制定は、顧客のデータ プライバシーの強化に向けた第一歩にすぎません。サードパーティ Cookie の減少ですでに見られるように、今後数年間で規制は強化され続けるでしょう。 

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ります。将来の規制要件の影響を最小限に抑えられるように、今すぐトレーニングと研究に投資することをお勧めします。 

定期的な監査や明確な同意メカニズムを含む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構築し、長期的な関係のメリットを活用するのにも役立ちます。

オムニチャネルデータの統合

より倫理的なデータ収集方法へと進むにつれて、オムニチャネルのデータ統合は、顧客ニーズを包括的に理解するための頼りになる方法になるでしょう。ウェブサイト、モバイルアプリ、店舗でのやり取りからのさまざまなタッチポイントを組み合わせると、相互にコンテキストが追加され、より深い洞察が得られます。 

複数のチャネルからのデータを統合し、CDP を活用することで、企業は統一された顧客ビューを作成できます。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の提供がはるかに容易になります。これは、オムニチャネル データ統合のトレンドが今後ますます拡大していくもう 1 つの理由です。