CDP×AIで実現する360度顧客理解：データ統合と予測分析の実践

はじめに

顧客データは社内の様々なシステムに分散しています。CRM、MAツール、ECサイト、コールセンター、店舗POS、アプリ。これらのデータを統合し、顧客一人ひとりの「360度ビュー」を構築するのがCDPの役割です。AIを組み合わせることで、CDPの価値を最大化できます。

CDPにおけるAIの4つの活用領域

1. データの名寄せ（Identity Resolution）

同一人物の複数のデータを統合する「名寄せ」は、CDPの最も基本的かつ重要な機能です。AIを活用することで：

2. 予測スコアリング

全顧客に対して以下の予測スコアを自動算出：

• ·**LTV予測**：今後12ヶ月の予想購買金額
• ·**チャーン予測**：30日以内の離脱確率
• ·**購買予測**：次回購買のタイミングとカテゴリ
• ·**アップセル確率**：上位プランへの移行可能性

3. セグメントの自動生成

AIが顧客データを分析し、マーケティング施策に有効なセグメントを自動生成。人間が定義していなかった新しいセグメントの発見も可能です。

4. Next Best Offerの生成

顧客の現在の状態と予測スコアを組み合わせ、最も効果的なオファー（商品、メッセージ、チャネル、タイミング）をAIが自動生成します。

実装のステップ

1. **データソースの棚卸し**：社内に存在する顧客データソースの一覧化 2. **CDP選定と導入**：データ量、予算、技術要件に応じたCDPの選定 3. **データ連携**：各データソースとCDPのAPI連携 4. **AI機能の有効化**：予測スコアリング、セグメント自動生成の設定 5. **施策への接続**：CDPのデータをMAツール、広告プラットフォームに連携

CDP選定のポイント

• ·**データ量**：月間1,000万イベント以下ならSegment、それ以上ならTreasure Data
• ·**AI機能**：予測分析が充実しているのはAmplitude CDP、Tealium
• ·**日本語対応**：Treasure Data、Rtoasterが日本市場に強い

まとめ

CDPは「データを貯める箱」ではなく「顧客を理解するエンジン」として活用すべきです。AI機能を最大限に活用することで、データ統合の投資に見合うROIを実現できます。