企業にいま【CDP】が求められているワケとは？

更新日：2025.08.21　/　データ活用/CDP

企業の抱える課題

金融・保険、不動産業界、人材。これらの企業にはある共通点があります。

それは、複数の顧客接点を持ち、そのデータ量は膨大且つ情報の更新性が高く複雑。つまり、それらのデータを収集統合し管理、分析するCDP（顧客データ基盤）が必要な業界であるということです。

顧客との接点が多様化し、営業やマーケティング活動などで取り扱うデータ量が急激に増加した結果、従来の営業管理手法では対応しきれない課題が浮き彫りになってきています。

営業・マーケティングチームが抱える3つの共通課題

課題1：属人化による情報の囲い込み

「あの顧客のことは田中さんしか知らない」「山田さんが辞めたら、重要な取引先の情報が分からなくなった」「同じメールアドレスで複数の顧客リストが存在している」

担当者個人の経験や人脈に依存する属人化が慢性的な課題であり、ベテラン営業担当者の退職と共に貴重な顧客情報が失われるリスクが常につきまといます。

課題2：SFA・CRM登録作業の負担増

「営業活動よりもデータ入力に時間を取られている」「同じ情報を複数のシステムに入力するのは非効率」

DX推進で導入したSFA（営業支援システム）やCRM（顧客管理システム）の顧客情報の入力項目が多く、本来の営業活動に集中できない。

課題3：ツール間の連携不足による機会損失

「Webサイトからの問い合わせ情報がマーケティングや営業部に届くまで時間がかかる」「マーケティング部門と営業部門で顧客情報が分断され共有されていない」

各部門が異なるツールを使用しているため、顧客情報が分散し、迅速な対応ができていない。

これは特に競合他社に差を付けられる要因ともなり得ます。

経営層が直面する投資判断の難しさ

経営層にとって、「どのツールに投資すべきか」「投資対効果はどの程度見込めるのか」という判断は非常に困難です。

実際に各部署のニーズに経営層が応える形で、名刺管理、SFA、CRM、MAなどを様々なツールを多用し、1つの顧客企業の確認だけでも様々なツールにログインして確認している企業が多い。

解決の鍵は「データ統合」にある

これらの課題を根本的に解決するのが、CDP（顧客データ基盤）やDWHによる顧客データの統合です。それぞれの部署が今まで通りのツールを運用しながら、経営チームが一つの画面ですべての情報を突合して確認できる環境を構築することで、組織全体の生産性向上と、経営層が求める明確な投資対効果の測定が可能になります。

次章では、CDPとはなにか？の解説と、その基本機能を営業現場の具体的な業務に照らし合わせて詳しく解説していきます。

CDP基本解説：組織が知るべき3つの機能

CDPとは？

CDP（Customer Data Platform：顧客データ基盤）とは、MA、SFA、CRM、名刺管理ツール等々企業活動で収集蓄積される様々な顧客情報を集約・整理・統合し、分析可能にするプラットフォームです。

従来、営業やマーケティングチームでは商談管理やオンラインやオフラインのイベント、名刺交換、電話対応、メール履歴、商談記録、Webサイトでの行動履歴などを別々のツールで管理していました。

CDPは、これらの分散した顧客情報を統合し、営業担当者が一つのダッシュボード画面で顧客の全体像を把握できる環境を提供します。

従来の部分的連携から全情報統合への進化

これまでは部分的な連携（名刺管理ツールとSFAや帳簿データとSFAなど）が主でしたが、CDPではすべての顧客との接点に関する様々な情報を収集・整理・統合し、各種グラフでグラフィカルに可視化しながらマーケティングや営業、カスタマーサポートなどに活かせる点が注目されています。

さらに、単なるデータベースと違って、各ツールとCDPを連携させることで、自社に特化したAIの回答にカスタマイズできる点も注目されています。

CDPの情報をAIが取り込み学習した上で質問に回答することで、一般的で汎用的な回答から、自社の事業にカスタマイズした活きた回答になるのです。

組織が知るべきCDPの3つの核心機能

機能1：データ収集機能

「顧客がいつ、どこで、何をしたか」のカスタマージャーニーを自動で記録

Webサイト訪問、資料ダウンロード、セミナー参加、電話問い合わせ、商談参加などの行動データを自動的に収集します。

手動入力負担を軽減し、リアルタイムで顧客の動向を把握できます。

機能2：データ統合機能

「バラバラの情報を一人の顧客として紐づける」

同一顧客が複数のチャネルで接触した場合でも、顧客IDをキーとして情報を統合します。

例えば、Webサイトで資料請求した「株式会社●● 田中様」と、後日電話で問い合わせをして来られた同じ電話番号の「田中様」、展示会で名刺交換した「田中様」、更にリアル店舗で商品Aを購入をした「田中様」を同一人物として認識し、一連の行動履歴として管理できます。

機能3：データ分析機能

「次にどんなアプローチをすべきか」を可視化

連携・統合されたデータを基に、顧客の購買可能性や最適なアプローチタイミングを分析します。ダッシュボード形式で表示されるため、営業担当者は直感的に顧客の状況を理解できます。

類似システムとの違い

CRM（顧客管理システム）との違いCRMは主に既存顧客の管理に特化していますが、CDPは見込み客から既存顧客まで、すべての段階の顧客データを統合管理できます。SFA（営業支援システム）との違いSFAは営業プロセスの管理が中心ですが、CDPは顧客行動の分析に重点を置いています。両者を連携させることで、より効果的な営業活動が可能になります。MA（マーケティングオートメーション）との違いMAはマーケティング施策の自動化が目的ですが、CDPはデータ統合と分析が主機能です。CDPで分析した結果をMAに活用することで、より精度の高いマーケティング活動を実現できます。DMP（データ管理プラットフォーム）との違いDMPは第三者データ（サードパーティデータ）を中心とした匿名データを扱い広告効果の改善を主な目的としていますが、CDPは自社で収集した実名データ（ファーストパーティデータ）と代理店やパートナー企業などが収集したセカンドパーティデータ、更にサードパーティデータが収集した非構造化データまでを統合し、匿名データを実名データと突合できたりもします。

営業活動では顧客の実名と具体的な行動履歴が重要なため、CDPの方が営業現場に適しています。

ERP（企業資源計画システム）との違いERPは企業内部の人・モノ・金の管理が目的ですが、CDPは顧客との関係性とデータの管理・分析に特化しています。

ERPが「業務プロセスの効率化と標準化」なら、CDPは「顧客理解の深化」を目指すシステムです。

営業現場での実践価値

顧客理解の深化

分断され断片的であった情報が統合され、顧客の真のニーズが見えるアプローチの最適化データに基づいた効果的なタイミングでの営業活動業務効率の向上複数ツールへの重複入力作業からの解放既存ツールの継続利用部署ごとのツールを変更しなくても、各ツールとCDPを連携することで情報の統合が可能

次章では、これらの機能を活用したCDP導入による営業活用の具体例について解説していきます。

CDPツールの活用シーン

広告・マーケティング、小売・EC、金融・保険、メーカー（消費財）、不動産業界に導入されるこれらの業界で共通して見られるCDPツールの3つの営業活用事例をご紹介します。

パターン1：反響営業精度の向上

個別最適化された営業アプローチ

CDPで収集した顧客データから、一人ひとりの関心度や購買段階、ライフスタイルの変化やいま置かれている状況を分析し、最適なタイミングで最適な提案を行えます。

例えば、Webサイトで特定の商品ページを複数回閲覧した見込み客に対して、匿名データと来店履歴などから得られた実名データとを突合することで顧客の状況に合わせ商品に関連する詳細資料を自動送付したり、営業担当者が適切なタイミングで電話フォローを行うことが可能です。

オムニチャネル営業の統合管理

電話、メール、Web問い合わせ、展示会での名刺交換など、複数の接点での顧客行動を統合して把握できるため、どのチャネルからアプローチしても一人の顧客に対して一貫した営業活動を展開できます。

パターン2：オフライン、オンラインを問わない、追客活動の自動化と効率化

カスタマージャーニーに基づいた段階的アプローチ

顧客の購買プロセスに応じて、最適な情報提供や営業アクションを実行できます。

資料請求後の自動フォローメール配信、一定期間経過後の営業担当者からの電話フォロー、関心度が高まったタイミングでの商談提案などを、データに基づいて自動化できます。

また既にAという商品を購入した顧客には同じ商品の広告を見せないなどのきめ細かい対応も可能になったりもします。

広告によって顧客満足度を下げるといったことがないように適切なマーケティング活動を行える下地形成をCDPツールの活用によって実現することができるのです。

長期的な関係構築の仕組み化

従来は営業担当者の経験や勘に頼っていた長期的な顧客育成を、データドリブンで実現できます。

顧客の業界動向や企業の成長段階に合わせた情報提供により、将来的な商談機会を創出します。

パターン3：営業生産性の大幅向上

優先度の高い見込み客の自動選別

CDPで整理統合されたデータを元にMAでスコアリングすることで、成約可能性の高い見込み客を自動的に特定できます。

Webサイトでの行動履歴、資料ダウンロード回数、メール開封率、問い合わせ内容などを総合的に分析し、営業担当者が優先的にアプローチすべき顧客を明確にします。

データクレンジング作業の削減

従来は人が手動で行っていた顧客情報の収集・統合や名寄せなどデータクレンジング作業が自動化されるため、本来の業務により多くの時間を割けるようになります。

単一ツールとCDPツールの決定的な違い

SFAやCRMの場合、営業プロセス管理が中心で、顧客の行動データや広告活動で得られた匿名データなどの利用や活用範囲は限定的です。

CRM単体の場合

既存顧客の管理が中心で、見込み客の行動分析や活用範囲は不十分

MA単体の場合

ファーストパーティデータを活用したマーケティング施策の自動化が中心で、セカンドパーティデータやサードパーティデータの活用、営業活動で得られた情報との連携が困難

CDPツール活用による統合集約効果

これらすべてのデータを統合し、見込み客になる前のクッキーやIPアドレスなどの匿名データからWebや展示会など様々なチャネルで接点の取れた実名の見込み客情報、更に営業活動で収集された顧客毎の商談履歴や受注取引開始後のカスタマーサポート情報まで一気通貫した顧客理解を実現。

各ツールの情報を組み合わせることで、単体では見えない顧客の全体像把握とその情報を活かした最適なアプローチタイミングが明確になります。

業界別の特徴的な活用方法

広告・マーケティング業界

クライアントの広告効果データと営業活動を連携し、提案の精度向上

小売・EC業界

オンライン行動とオフライン購買を統合した顧客理解の深化

金融・保険業界

ライフイベントに応じた最適なタイミングでの商品提案

メーカー（消費財業界）

販売店経由の消費者データと直接営業の統合

不動産業界

物件閲覧履歴と顧客の購買意欲の相関分析による効果的な営業活動

成功のカギは既存ツールやAIとの連携

これらの活用パターンを実現するためには、CDPツールと既存の営業支援ツール・マーケティングツール（SFA・CRM・MA等）やAI（エージェント）との連携により効果を最大化させる必要があります。

CDPで蓄積、整理（下処理）をした統合データを営業現場やマーケティング活動で活用するためには、各部門担当者が日常的に使用するSFAやCRM、MAとシームレスに連携できる環境の構築がスムーズです。

次章では、CDP導入を成功させるための具体的な選び方と、導入の実践ポイントについて詳しく解説していきます。

CDP導入成功の実践ポイント

営業現場で失敗しないCDP導入の3つの鉄則

CDP導入を成功させるためには、営業現場の実情を踏まえた計画的なアプローチが不可欠です。多くの企業が陥りがちな失敗例を避け、成果を上げる実践ポイントをご紹介します。

鉄則1：導入前準備で成否の8割が決まる

営業課題の明確化と優先順位付け

CDP導入前に、自社の営業課題を具体的に洗い出し、優先順位を明確にすることが重要です。

属人化解消

営業担当者の行動パターンや顧客情報の共有方法に焦点

鉄則2：部門横断の運用体制構築

データ提供部門との連携体制確立CDPで収集するデータは複数部門に分散しているため、各部門からのデータ提供を円滑に進める体制を構築する必要があります。

マーケティング部門Web行動データ、キャンペーン反応データ営業部門商談履歴、顧客対応記録カスタマーサポート部門問い合わせ履歴、満足度データ経理部門取引履歴、支払い状況利用部門の要件整理CDPを活用する部門は営業だけではありません。各部門の要件を事前にヒアリングし、全社的な活用方針を策定します。

鉄則3：段階的導入とROI測定

5つのステップで確実な導入を実現ステップ1：基盤設計営業課題解決に必要なデータ項目と分析軸を明確化ステップ2：データ取得方法の決定API連携、バッチ連携など、既存システムに最適な連携方法を選択ステップ3：データ取り込み確認各データソースから正確にデータが取り込まれることを検証ステップ4：顧客統合データベース構築同一顧客の複数チャネルでの行動を統合し、360度顧客ビューを実現ステップ5：営業ツール連携確認SFAやCRMとの連携により、営業現場で実際に活用できることを確認

投資判断のためのROI計算基準

隠れた人件費コストの可視化多くの企業では、複数部署の様々なツールから必要な情報をピックアップし、経営者が一見して確認できる資料を毎週作成しているデータ統合業務担当者が存在します。

様々なツールを横断できる貴重なデジタル人材が、情報収集・統合作業のみに従事している機会損失と、そういった貴重なデジタル人材には年間500万円から600万円以上の人件費がかかっており、その人材には常に離職リスクがつきまとうという課題があります。

経済産業省の「我が国におけるIT人材の動向」（2021年2月）によると、デジタル関連業務に従事する人材の年収は、スキルレベルに応じて500万円から1,000万円以上の幅があり、特に複数システムを横断できる人材は高い処遇が必要とされています。

出典：経済産業省「我が国におけるIT人材の動向」（2021年2月）

CDPを導入することで、この人件費コストと離職リスクを解決できる可能性があります。定量的効果の測定指標営業効率向上データ入力や名寄せ時間の削減効果成約率改善スコアリング活用による成約率向上対応速度向上問い合わせから初回対応までの時間短縮人件費削減データ統合作業の自動化による人的リソースの最適化投資回収期間の目安一般的に、CDP導入の投資回収期間は12-18ヶ月とされています。営業チームの規模や扱う顧客数によって効果は変動しますが、月次でのROI測定により、投資効果を継続的に監視することが重要です。

継続的な改善サイクルの確立

データ分析と営業施策への反映導入後は定期的なデータ分析を行い、その結果を営業施策に反映させるPDCAサイクルを確立します。SQLやPythonなどの専門知識が不要なダッシュボード機能を活用することで、営業現場でも直感的にデータを活用できます。営業成果の継続的な測定分析結果を基にした営業施策の効果を測定し、継続的な改善を行います。これにより、顧客理解が深まり、より効果的な営業活動が可能になります。

成功の鍵：SFA・CRM・MAとの連携強化

CDP導入の成功には、既存のツール（SFA・CRM・MA等）との連携強化が不可欠です。CDPで分析した顧客インサイトを、営業担当者が日常的に使用するSFAやCRM、MAで活用できる環境を整備することで、DXが実現できます。

AX時代の最新データ活用戦略「CDP×AIエージェント」連携モデル

CDPツールは高精度なRAGを搭載した「AIエージェント」と連携することで、企業内外から収集蓄積した情報を整理・統合し、より精度の高い情報を効率的に利活用するといった新しいビジネスモデルを構築することが可能となっています。

その画期的な仕組みを実現するにあたり、いま国内外各業界から高い注目を集めているサービスがあります。

それが株式会社JAPAN AIが提供を開始したJAPAN AI CONSULTINGです。

JAPAN AIコンサルティング　AX（AIトランスフォーメーション）概要

※公式HPより抜粋

業界最高水準のAI開発技術と、AI AGENTプラットフォームを起点に御社の課題発掘から、AI利活用の起案、実用化・社内浸透まで一気通貫で支援するサービスです。

生成AIの活用が盛り上がる中、実際の導入段階において「なにからはじめたらいいかわからない」「現在のAI活用環境ではやりたいことが実現できない」と悩んでいるDX推進担当者は多いのが実情ではないでしょうか。

そんな企業様に、AI活用の好循環をインストールし、AIトランスフォーメーション（AX）の実現に伴走いたします。その仕組のパーツとしてCDPが介在するというビジネスモデルとなります。

これから企業は営業やマーケティングで収集蓄積した顧客情報だけでなく企業活動で得られる膨大なデータ資産をCDPを介在させることで収集整理統合し、精度の高いRAGを搭載したAIエージェントが自律的に考えデータを分析、活用し業務を高いレベルで実行する。このAI活用×データ利活用が企業の進化と生き残りを決めると言っても過言ではないのです。

しかし、いざ生成AIやAIエージェントを社内に導入するとなった際に、すぐに導入するにはいくつか超えるべき障壁や課題があります。

AI活用においてよくある課題感とGENIEE CDPによる解決策