コンポーザブル CDP: パッケージ化されたソリューションとの違いは何ですか?

「コンポーザブル CDP は存在しません。 コンポーザブル アーキテクチャとは」と私の同僚のクレイグ・ハワードは以前、社内文書に書きました。 同氏は、組織が独自のクラウドネイティブな顧客データ ストアを実装できず、商用の既製ソリューション (「パッケージ化された」 CDP) を購入できるようになったときに、顧客データ プラットフォーム (CDP) が注目を集めるようになり、メリットを実感できるようになったと説明しました。顧客データを管理することでクラウド テクノロジーを活用します。

しかし、最近では状況が変わりました。

• IT 組織はクラウド テクノロジーを中心に進化し、スキルを構築してきました。
• データ統合のニーズは CDP の機能を超えることがよくあります。 多くの CDP は、複雑なデータ構造を管理したり、データに関する複雑な質問に答えたりすることに苦労しています。
• ポリシーと世界的な法律のパッチワークにより、プライバシー、同意、データの保管場所に関する複雑さが生じています。

ブランドは現在、クラウドネイティブの ID 解決、データ統合、データ ストレージ機能を使用して、単一の顧客ビューを作成しています。 CDP は、このパラダイム、データ クラウド、およびその結果として得られるコンポーザブル アーキテクチャ パターンに適応しており、自らを「コンポーザブル CDP」と呼んでいます。

パッケージ化されたものとコンポーザブルなもの

コンポーザブル CDP は、顧客データのクラウド データ ストアに基づいたアーキテクチャに基づいています。 コンポーザブルでは、CDP はオーケストレーション プラットフォームとなり、オーディエンスとジャーニーを管理し、顧客データをアクティブ化します。

ただし、コンポーザブル CDP とパッケージ化された CDP のどちらを採用するかを決めるのは簡単ではありません。 まず、どちらかを買おうとしているなら、頭は正しい位置にあります。 チャネル全体でファーストパーティ データを有効にすることが未来です。 コンポーザブルかスタンドアロンかを決定する場合は、解明すべきことがたくさんあります。

収束

2021 年には、リバース ETL (コンポーザブル) か CDP のどちらかを選択する必要がありました。 現在、その選択は明確ではありません。 多くの CDP およびマーケティング テクノロジーはデータベースにクエリを実行できます。

たとえば、Lytics、ActionIQ、mParticle、Blueshift などは、クライアント データ ウェアハウスとそこに存在する貴重なデータにネイティブに接続することに向けて進歩を遂げています。 これまでパッケージ化されていると考えられていたいくつかの CDP を使用して、コンポーザブルを効果的に実践できます。

実装

単純そうに聞こえますが、既存のデータ ウェアハウスにリバース ETL を適用するだけです。 はい、「コンポーザブル」の方が実装が簡単かもしれません。 通常、次の場合に価値実現までの時間が短縮されます。

• データ ウェアハウス内のすべての主要なデータ ストリームに簡単にアクセスできます。
• ID 解決戦略が成功しました。
• 熱心な分析チームまたはエンタープライズ データ チーム。

したがって、コンポーザブル CDP は依存関係をクライアント データ ウェアハウスにプッシュします。 上記の基準を満たさない場合でも、CDP は同等またはそれ以上の価値実現時間を提供する可能性があります。 たとえば、アイデンティティ解決戦略は、多くのパッケージ化された CDP のオンボーディング中に確立されます。

さらに、電子メール プラットフォームやその他のマーテック向けの一般的なコネクタは、これまで保存されていなかったデータセットをクライアントに提供する場合があります。 この新しいデータと ID 解決戦略により、多くのクライアントに付加価値として「顧客 360 度」が提供されます。

さらに深く掘り下げてみましょう: CDP はマーテック スタックのどこに収まるべきでしょうか?

コンポーザブル CDP とパッケージ化された CDP の使用例

コンポーザブルなアプローチで実現されるユースケースは、パッケージ化された CDP と基本的に変わりません。 例外もあります。Lytics や BlueConic などの CDP は、簡単なサイトのパーソナライゼーションを提供します。

セグメントの基礎となるデータがマーケティング目的で信頼でき、ID 解決戦略により特定のチャネルでのアクティブ化が許可されている場合、ユースケースはツールを使用するチームの能力によってのみ制限されます。 ただし、パッケージ化された CDP には、コンポーザブルの実践者が個別に解決する必要がある可能性のあるリアルタイムの機械学習 (ML)、レポート作成およびサポートが組み込まれている場合があります。

ID の解決

コンポーザブル ソリューションでは ID 解決は作成されません。 コンポーザブル アーキテクチャは、既存の結合キー、異種データ セットのクラウドネイティブ ID 解決、または関連するすべてのセグメンテーション基準を備えた既存の顧客テーブルに依存します。

CDP は、コンポーザブル アーキテクチャと同様に、既存の ID 解決戦略を使用できます。または、実装の一部としてクライアントの ID 解決戦略を作成できます。 多くの場合、CDP がクライアントの既存の ID 解決戦略を利用し、新しいチャネルとデータ ストリームをその ID 解決戦略にマッピングするハイブリッド アプローチが存在します。

さらに深く掘り下げる: ID 解決の奇妙な新しい世界へのガイド

セグメンテーション

多くのパック CDP は SQL を使用しないフロント エンドを提供しており、コンポーザブル リバース ETL ソリューションはこの面で進歩しています。 同様に、すべての CDP が同じように作成されるわけではなく、一部の CDP はエンド ユーザーにより多くの技術的負担を課します。

一部の CDP では、複雑な結合を制限するためにデータをフラット化またはマップする必要があります。 これは、データの次元を制限し、リアルタイムの応答を提供するためです。

このアーキテクチャのリアルタイム性は、一部の人にとっては利点となる可能性があります。 ただし、データに対して複雑な質問をする能力には実際の制限が課せられます。 リアルタイムが重要な場合は、パッケージ化された CDP が有利になる可能性があります。 複雑な質問や、実装における面倒なデータ マッピングが重要でない場合は、コンポーザブルの方が適している可能性があります。

データガバナンス

コンポーザブル アーキテクチャとパッケージ化された CDP の決定において、多くの意思決定者にとって、同意、データ ストレージ、データの保存場所、アクセス/削除の権利に関する複雑な法的要件が最優先事項です。 この分野では、コンポーザブルが有利です。

Composable は、データ ウェアハウスをマーケティング世界の中心に置きます。 クラウド データ ウェアハウスは、同意とデータの所在地に対する柔軟な制御を提供します。 コンポーザブル ソリューションは、マルチリージョンのサポート、データの有効期限、列レベルの保護など、既存のガバナンス フレームワーク内で動作できます。

パッケージ化された CDP は、多くの場合、CDP が管理する環境で顧客データの重要な側面を再作成します。 これにより、GDPR や CCPA 関連のリクエストなどのプロセスに問題が発生します。 また、クライアントが提供する同意属性を使用したり、サードパーティの同意プラットフォームと統合したりする必要もあります。 一部の CDP は、CDP を「オンプレミス」にインストールすることでこれを軽減しようとしています。

価値を実現するまでの時間

価値実現までの時間はクライアントによって大きく異なります。 上で述べたように、理論的には、組織の特定の基準が満たされている場合、コンポーザブルを使用すると価値実現までの時間が短縮されます。 これらの基準が満たされない場合、パッケージ化された CDP には構造上の利点がいくつかあります。

ただし、CDP は常に成功するとは限りません。 私たちは、わずか 30 日以内に価値を評価できる時期を迎えましたが、残念なことに、私たちは数年にわたる取り組みを救済するために呼び出されましたが、ほとんど価値が提供されていませんでした。 ただし、数年にわたって問題が解決せずに続いている場合、問題はテクノロジーではなく、ユースケース戦略、新しいテクノロジーを導入するプロセス、スタッフのスキル、可用性、継続性の欠如である可能性があります。

データサイエンスと機械学習

コンポーザブルなアプローチは、企業が独自のインテリジェンスまたは最善のソリューションをデータ セットに導入することに依存しています。 多くの CDP は、すぐに使えるデータ サイエンスを提供します。 私たちの経験では、CDP が提供する機能は、プラットフォームを使用しているチームに限定されています。 チームが上級であれば、データ サイエンスの機能から価値を引き出せる可能性があります。

私たちは、データ サイエンスをマーケティング業務にしっかりと根付かせる必要があると考えています。 チームが持っている ML 機能の有用性を見つけられなかった場合は、間違ったチームまたは間違ったプロセスを使用していることになります。 チームに ML 機能がない場合は、マーケティング プロセスの最新化を支援できる専門家と協力してください。

さらに深く掘り下げる: CDP 導入の測定: 包括的なフレームワーク

コンポーザブル CDP を使用する前に考慮すべき重要な質問

コンポーザブル CDP にするかパッケージ CDP にするかの決定は非常に微妙です。 これらの違いは重複しており、ブランドのデータ ウェアハウス、補完テクノロジ (BI、機械学習など)、および望ましい使用例には特定の依存関係があります。

アプローチを決定する前に、ブランドは次のような質問を自問する必要があります。

• どのようなユースケースを解決しようとしているのでしょうか? サードパーティ Cookie の削除、リアルタイムの使用例の必要性、および既存のマーテック スタックへの接続に関する考慮事項を考慮する必要があります。
• すべての重要なデータがデータ ウェアハウスにすでに存在していますか? たとえば、電子メール、Web サイト、店舗やその他の所有チャネルからの重要なデータを顧客レベルで利用できるか? これらのデータセットを結合して、かなり信頼性の高い顧客ビューをすでに得ることができますか?
• 私のレポート機能と分析機能はどの程度成熟していますか? 構築しようとしているオーディエンス、導入しようとしているユースケース、およびこれらの取り組みに関連する ROI のレポートを簡単にサポートできますか?
• 視聴者の ML ベースの意思決定をサポートするために必要なツールはありますか?

CDP を導入している企業と協力する場合、私たちのチームは通常、ファーストパーティ データを大規模に導入するという組織的な取り組みを行っています。 この固有の取り組みが、CDP 導入の速度と成功に貢献しました。

リバース ETL ソリューションが自社の顧客データの大規模展開にどのような影響を与えるかについては、まだ明らかになっていません。 ただし、アプリケーションの価値実現までの時間が短縮され、データの常駐性とプライバシーの懸念を考慮できる機能の未来は明るいです。