デジタルマーケティングの世界で急速に注目を集めている「ファーストパーティデータ」。
クッキーレス時代の到来により、従来の広告手法が大きな転換期を迎えるなか、自社で収集・管理する顧客データの重要性が増しています。

本記事では、ファーストパーティデータの基礎から活用方法、成功事例まで、マーケティング担当者の皆さんに役立つ情報を体系的にご紹介します。データドリブンなマーケティング戦略を構築し、競争優位性を獲得するための第一歩として、ぜひご活用ください。

ファーストパーティデータとは？基礎知識を整理！

ファーストパーティデータとは、企業が自社で直接収集した顧客データのことを指します。
具体的には、自社Webサイトの訪問履歴、会員登録情報、購買履歴、アプリの利用データ、顧客アンケートの回答など、自社のタッチポイントを通じて獲得したデータが該当します。

このファーストパーティデータの最大の特徴は「自社で収集した」という点にあります。
収集方法がオンラインかオフラインかは問わず、自社が直接入手した情報であり、収集場所や経緯が明確であることから、信頼性の高いデータといえます。

ファーストパーティデータがマーケティングで重要な理由とは？

ファーストパーティデータがマーケティングで注目を集める理由は複数あります。
主なポイントとして、プライバシー保護規制への対応、データの信頼性と低コスト、そして顧客理解の深化による投資対効果（ROI）の向上が挙げられます。それぞれの重要性について詳しく見ていきましょう。

Cookie規制・プライバシー保護の強化への対応が可能になる

近年、世界各国でプライバシー保護に関する規制が強化されています。

EUのGDPR（一般データ保護規則）、アメリカのCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）、そして日本でも2022年に改正個人情報保護法が施行されるなど、個人データの取り扱いに関する規制は厳格になる一方です。

このような状況下で、ブラウザ各社はユーザーのプライバシー保護を重視し、サードパーティCookieの廃止を進めています。
Safariや Firefoxではすでに制限が実施されており、Google Chromeも2025年までにサードパーティCookieのサポートを終了する予定です。

これまでのデジタルマーケティングでは、ユーザーの行動履歴を追跡するサードパーティCookieを活用することで、精度の高いターゲティング広告や効果測定を実現してきました。

しかし、この変化により、従来の手法は大きな転換を迫られています。
ファーストパーティデータは、自社と顧客との間で直接収集するデータであるため、同意取得のプロセスが明確です。プライバシーポリシーを適切に設計し、ユーザーから明示的な同意を得ることで、規制に準拠したデータ活用が可能になります。

これは、今後のマーケティング活動を継続的に行う上で非常に重要な点です。

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高い信頼性と精度

ファーストパーティデータの大きな特徴の一つが、その信頼性の高さです。
自社で直接収集するため、データの出所が明確であり、「いつ、どこで、誰から入手したものか」という関連情報も把握できます。
これにより、データの精度が高く、信頼性も担保されます。

一方、サードパーティデータは複数のプラットフォームから収集されることが多く、出所が不明確になりがちです。
その為、データの鮮度や正確性についても、提供元に依存するため不確実性が高まります。

コスト効率の向上

外部から購入するデータと異なり、一度収集の仕組みを構築すれば継続的にデータが蓄積されるため、長期的に見ればコスト効率が高くなります。
また、より精度の高いターゲティングにより、広告費用対効果の向上も期待できます。

顧客理解の深化によるマーケティングROI向上につながる

ファーストパーティデータの最も重要な価値は、顧客理解の深化を通じたマーケティングROIの向上につながる点です。
自社の顧客や見込み客から直接収集したデータは、ビジネスとの関連性が強く、顧客ニーズをより正確に把握することができます。

さらに、ウェブサイトの訪問履歴や問い合わせ内容を分析することで、顧客が抱える課題や関心事を深く理解することができます。

これらの洞察を基に、より顧客の課題解決に焦点を当てたコンテンツやサービスを提供することで、顧客満足度の向上やロイヤルティの強化につながります。

ファーストパーティデータと他のデータの違いとは？

マーケティング活動で活用するデータは、ファーストパーティデータだけではありません。
他にも、ゼロパーティデータ、セカンドパーティデータ、サードパーティデータなど、様々な種類があります。

それぞれにどのような違いがあるのか、特徴を理解することで、効果的なデータ活用の戦略を立てられるようになります。

ゼロパーティデータとの違いを理解する

ゼロパーティデータは、比較的新しい概念であり、「顧客が意図的かつ積極的に企業と共有するデータ」を指します。
例えば、顧客が自ら回答するアンケート調査、プロフィール設定、商品のレビューやフィードバック、趣味・嗜好に関する情報などが含まれます。

ファーストパーティデータとゼロパーティデータの最大の違いは、データの収集における顧客の意図性にあります。

顧客は企業に自分のことをもっと知ってほしい、理解してほしいという意識を持って情報を提供するため、ゼロパーティデータは非常に価値が高いと言えます。

また、顧客の明確な意思表示に基づくデータであるため、プライバシーの観点からも透明性が高く、信頼関係の構築にも貢献します。

セカンドパーティ・サードパーティデータとの使い分けを知る

セカンドパーティデータとサードパーティデータは、ファーストパーティデータとは収集方法や信頼性、活用方法において大きく異なります。それぞれの特徴を理解し、適切に使い分けることが重要です。

下記の表をもとに違いを理解しておきましょう。

ファーストパーティデータを収集する具体的な方法は？

ファーストパーティデータの価値を最大化するためには、効果的な収集方法を理解し、自社のビジネスに適した形で実践することが重要です。ここでは、ファーストパーティデータを収集するための主要な方法について詳しく説明します。

自社サイト・アプリの訪問履歴や行動データを取得する

ウェブサイトやアプリは、ファーストパーティデータを収集する最も一般的なチャネルです。
ユーザーがどのページを閲覧したか、どの商品に関心を持ったか、どのボタンをクリックしたかなど、さまざまな行動データを収集することができます。

フォームやアンケートによる顧客情報の直接収集を行う

フォームやアンケートは、ユーザーから直接情報を収集する有効な手段です。
特に、ゼロパーティデータの収集にも役立ちます。

作成する際は、目的を明確化し、ユーザーが短時間で回答出来るよう、簡潔で分かりやすい質問を設計しましょう。

CRM・CDP・DMPなどマーケティングツールを活用する

ファーストパーティデータを効率的に収集・管理するためには、適切なマーケティングツールの導入が不可欠です。
ここでは、主要なデータ管理・活用ツールについて紹介します。

CRM（Customer Relationship Management）

CRMは顧客情報を一元管理し、顧客との関係性を強化するためのツールです。
主に以下のようなデータを管理します：

• 顧客の基本情報（氏名、連絡先情報など）
• 購買履歴
• 商談履歴
• 問い合わせ履歴
• メールやSNSでのコミュニケーション履歴

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CDP（Customer Data Platform）

CDPは、さまざまなチャネルから収集した顧客データを統合し、一元的な顧客プロファイルを構築するためのプラットフォームです。CDPの主な特徴は以下の通りです：

• 複数のデータソースからのデータ統合
• リアルタイムでのデータ更新
• 顧客IDの統合・管理
• セグメント作成と活用
• 他のマーケティングツールとの連携

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DMP（Data Management Platform）

DMPは、主に広告配信の最適化を目的としたデータ管理プラットフォームです。
DMPには「プライベートDMP」と「パブリックDMP」の2種類があります。

• プライベートDMP：自社で収集したファーストパーティデータを管理・活用するためのプラットフォーム
• パブリックDMP：サードパーティデータを中心に扱うプラットフォーム

DMPの主な機能は以下の通りです：

• オーディエンスセグメントの作成
• 広告配信プラットフォームとの連携
• 類似オーディエンスの作成
• 広告効果の測定・分析

これらのツールを効果的に活用するためのポイントは、自社のビジネス目的や顧客戦略に合わせて適切なツールを選定し、必要に応じて複数のツールを連携させることです。

ファーストパーティデータをマーケティング施策に活用する方法とは？

収集したファーストパーティデータを効果的に活用することで、マーケティング施策の精度と効率を大幅に向上させることができます。

ここでは、具体的な活用方法について詳しく説明します。

1．顧客セグメンテーションで効率的な施策展開を可能にする

ファーストパーティデータを活用した顧客セグメンテーションは、マーケティング施策の効率と効果を高める基本的かつ重要な施策です。

顧客の状態に応じたセグメントごとに、最適化されたメッセージやコンテンツを配信することで、施策の効率化や顧客満足度を向上させていきます。

セグメンテーションの精度を高めるためには、定期的にデータを更新し、セグメントの有効性を検証することが重要です。
また、初めは大まかなセグメントから始め、徐々に細分化していくアプローチも有効です。

2．マーケティングオートメーション（MA）による施策効率化を図る

マーケティングオートメーション（MA）は、ファーストパーティデータを活用して、マーケティング施策の自動化と効率化を実現するためのツールです。
顧客の行動や属性に基づいて、適切なタイミングで最適なコミュニケーションを自動的に行うことができます。

MAを効果的に活用するためのポイントは、単なる自動化だけでなく、顧客視点でのコミュニケーション設計を心がけましょう。
頻度や内容が適切でないと、かえって顧客の不信感を招く恐れがあります。

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3．広告配信の最適化によるコスト削減を実現する

ファーストパーティデータを活用した広告配信の最適化は、広告効果の向上とコスト削減を同時に実現できる効果的な施策です。

次のような方法で、広告配信を最適化することが出来ます。

1. カスタムオーディエンスの作成： 自社の顧客データをもとに、広告プラットフォーム上でカスタムオーディエンスを作成
2. 類似オーディエンスの活用： 優良顧客のデータをもとに、広告プラットフォームが類似した特性を持つ新規ユーザーを自動的に特定する「類似オーディエンス」機能を活用することで、効率的な新規顧客獲得が可能

特に、サードパーティCookieの廃止が進む中、自社で収集したデータを広告配信に活用する重要性が高まっています。

4．プロダクト改善・新サービス開発のためのデータ活用を推進する

ファーストパーティデータの活用は、マーケティングコミュニケーションだけでなく、製品やサービスの改善・開発にも大きく貢献します。

ユーザー行動やフィードバックを収集・分析することで、顧客の不満点や改善点を把握することが可能になります。

また、市場ニーズの特定や購買パターンの分析から、潜在的なニーズの特定や、クロスセル・アップセル機会を導き出すことができます。

ファーストパーティデータ活用の具体的な手順

ファーストパーティデータを効果的に活用するためには、明確な手順に沿って取り組むことが重要です。

ここでは、ファーストパーティデータ活用の基本的な流れを4つのステップに分けて解説します。

手順1：ファーストパーティデータ活用の目的を明確化する

ファーストパーティデータ活用の第一歩は、「なぜデータを収集・活用するのか」という目的の明確化です。
漠然と「データを活用したい」というだけでは、効果的な施策につながりません。

目的設定のポイント

1. ビジネス課題の特定： 現在のビジネス上の課題や改善したい点を明確にする
2. KPIの設定： 目標達成を測定するための具体的な指標（KPI）を設定する

目的設定では、社内の関係者（マーケティング、営業、商品開発、経営層など）と十分に議論し、共通理解を形成しましょう。

手順2：データ収集方法・ツールを選定し導入する

目的が明確になったら、次はその目的に適したデータ収集方法とツールを選定・導入します。
この段階では、どのようなデータをどのように収集するかの具体的な計画を立て、必要なツールやシステムを整備していきます。

データ収集方法の選定

1. 必要なデータの特定： 設定した目的を達成するために必要なデータを特定
2. 収集チャネルの選定： データを収集するチャネル（Webサイト、モバイルアプリ、店舗、コールセンターなど）を選定
3. データプライバシーへの配慮： 個人情報保護法やGDPRなどの法規制に準拠したデータ収集方法を検討
   ユーザーからの同意取得方法や、プライバシーポリシーの整備も重要です。

手順3：データを活用した施策を実行する

適切なデータ収集の仕組みが整ったら、次はそのデータを活用した具体的な施策を実行するフェーズです。
この段階では、収集したデータを分析し、インサイトを抽出した上で、具体的なアクションにつなげていきます。

データ分析とインサイト抽出

1. データの統合と整理： 異なるソースから収集したデータを統合し、分析しやすい形に整理した上で、目的に応じた適切な分析手法を選択
2. インサイトの抽出： データ分析の結果から、ビジネスアクションにつながる洞察（インサイト）を抽出する

施策の立案と実行

1. 施策立案： 抽出したインサイトに基づいて、具体的な施策を立案
2. 小規模テストの実施： 大規模な実行の前に、小規模なテストを行うことで、効果を検証し、リスクを最小化することが可能
3. 全面的な施策実行： テスト結果を踏まえて、必要な調整を行った上で、本格的な施策を実行

施策実行の際には、単一の大規模な施策よりも、複数の小～中規模施策を並行して実施し、効果を比較検証することが有効です。

手順4：効果測定を行い、施策を改善する

ファーストパーティデータ活用の最終ステップは、実施した施策の効果を測定し、継続的に改善していくことです。
PDCAサイクル（Plan-Do-Check-Action）を回し、データ活用の効果を最大化していきます。

効果測定と振り返りの実施

1. KPIの追跡： あらかじめ設定したKPIを定期的に測定し、目標に対する進捗状況を把握する
2. 多角的な効果分析： 直接的なKPIだけでなく、関連する指標も含めて多角的に効果を分析する
3. 定性的フィードバックの収集： 数値データだけでなく、顧客や第一線の社員からの定性的なフィードバックも収集し、施策の効果や課題理解する
4. 施策の最適化：特定した課題や改善点に基づいて、施策を修正・最適化する
5. 継続的な改善プロセスの確立：一時的な改善ではなく、継続的に効果測定と改善を繰り返す文化とプロセスを組織に根付かせる

効果測定と改善のサイクルを回す際には、短期的な成果だけでなく、中長期的な視点も持つことが重要です。

ファーストパーティデータ活用の成功事例を紹介！

ファーストパーティデータの活用は、多くの企業で具体的な成果を生み出しています。

実際のビジネスにおいて、どのようにファーストパーティデータが活用され、どのような成果が得られているのかを知ることは、自社での取り組みの参考になるでしょう。

ここでは、さまざまな業界におけるファーストパーティデータ活用の成功事例を紹介します。

事例1：ハイネケンU.K.のターゲティング最適化

グローバルビール大手のハイネケンU.K.は、若年層のテレビ離れによりターゲティングに課題を抱えていました。
そこで、顧客の携帯電話から収集したファーストパーティデータを活用し、年齢と位置情報に基づいた精緻なターゲティングを実施しました。

特に革新的だったのは、以下の条件を満たすとき自動でプロモーションメッセージを配信する仕組みの構築です：

• 気温が18℃以上である
• キャンペーン参加可能な店舗の近くにユーザーがいる

この施策により、メッセージ受信後5日以内に15%のユーザーがスーパーで特典を利用し、全受信者の10%がパブで特典を利用するという高い成果を上げました。業界平均と比較して20%高いクリック率を達成したことも特筆すべき点です。

事例2：NTTドコモ dゲームのROI向上

NTTドコモが提供するdゲームでは、ファーストパーティデータの分析から発見した「マジックナンバー」を活用した施策実行により、ROI（投資収益率）を152%向上させることに成功しました。

従来は手作業による分析が多く、ユーザー行動の深掘りや効果的な施策の検討に十分な時間を割けずにいました。そこで、行動分析ツールAmplitudeを導入し、データの可視化と分析を効率化。これにより、ユーザー行動の傾向からマジックナンバー（特定の行動回数や頻度を超えると急激にロイヤルティが高まる指標）を特定することができました。

この発見を活かした施策の結果、キャンペーンに参加したユーザーのLTV（顧客生涯価値）が大幅に向上し、新規ユーザーの課金額は未参加者と比較して約6倍に増加しました。また、データ分析の工数も96%削減され、効率的なマーケティング運用を実現しています。

自社でファーストパーティデータの活用を検討する際は、これらの成功事例を参考にしながら、自社の課題と目的に合わせた戦略を構築することが重要です。

まとめ｜ファーストパーティデータの活用でマーケティング成果を高めよう！

ファーストパーティデータは、クッキーレス時代を迎え、これからのマーケティング戦略における重要な柱となります。

自社で直接収集した高品質なデータを活用することで、プライバシー規制に対応しながら、より効果的なマーケティング施策を展開することが可能です。
今から着実に準備を進め、データドリブンな意思決定の文化を組織に根付かせることが、将来的な競争優位性の確立につながります。

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