CDPとCRMの違いとは？導入メリットや活用事例をご紹介
CDPとは、見込み客を含む幅広い顧客データを統合・分析するプラットフォームです。CRMは既存顧客との関係管理に特化したシステムで、それぞれ異なる目的と機能をもちます。
本記事では、CDPとCRMの基本概念から機能の違いについて解説します。導入メリットや活用事例もまとめているため、ぜひ参考にしてみてください。
CDPとは
CDPは顧客データ基盤として、あらゆるシステムから個人情報を一元管理できるプラットフォームです。企業が持つ会員情報や購買履歴、アンケート結果などを個人単位のIDで統合し、リアルタイムで分析や活用を可能とします。
実際の顧客情報を集めて分析し、他のマーケティングツールと連携させることで、より効果的なマーケティング活動ができる点が強みです。CDPを導入すると、バラバラだったデータを1つにまとめられて、部署間の情報共有がスムーズになります。
企業はCDPの活用によって、的確な分析と施策実行、顧客体験の向上を目指せます。
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CRMとは
CRMは顧客関係管理システムとして、既存顧客との継続的な絆づくりやサービス向上を担う仕組みです。顧客の氏名や購買履歴、問い合わせ履歴などを一元管理し、営業やカスタマーサポート部門で活用されます。
顧客ごとの属性や取引情報をもとに、最適な対応やタイミングのよい提案、リピート施策を進めて信頼関係を強化できる点が強みです。CRMによる管理で顧客対応が的確になり、満足度の向上や収益の安定化が期待できます。
企業はCRMの活用を通じて、長期的な顧客ロイヤルティと安定した成長基盤を作り上げています。
CDPとCRMの違い
CDPとCRMの両システムは顧客データを扱う点で共通していますが、データの範囲や活用方法、目的において大きく異なります。活用方法を正しく理解するためには、根本的な役割や目標設定の違いを把握することが重要です。
以下で役割と導入目的の違いについて、以下の項目別で具体的に解説していきます。
- それぞれの役割
- 導入する目的
それぞれの役割
CDPは潜在的な顧客インサイトを抽出し、長期的な企業価値創出の基盤構築に焦点をあてています。一方、CRMは現在の顧客関係を効率的に管理し、短期間での営業成果向上を実現するのが主な役割です。
両システムが担う具体的な役割の違いは、以下の通りです。
| システム | 主な役割 | データ範囲 | 活用目的 |
| CDP | 包括的なデータ統合と分析 | ・全チャネル ・全接点データ | ・マーケティングROI最大化 ・インサイト抽出 |
| CRM | 既存顧客の関係管理と維持 | ・購買履歴 ・問い合わせ ・対応記録 | ・営業効率化 ・顧客満足度向上 |
CDPでは複数システムの分散データを統合し、単一の顧客IDで一元管理することでチャネル横断の分析を可能にします。企業は現在と未来の両方の視点から、データドリブンな顧客戦略を展開できるようになります。
導入する目的
CDPとCRMは導入する目的においても明確な違いがあり、解決したい課題や目標設定が異なります。CDPは全社的なデジタルトランスフォーメーションや、データドリブン経営実現という戦略的目標に向けて導入されます。
CRMは、特定部門の業務改善と顧客対応品質向上を目的とした実用的なシステムです。
それぞれの導入目的の違いは以下の通りです。
| システム | 導入目的 | 対象範囲 | 期待する成果 |
| CRM | ・営業 ・カスタマーサービス効率化 | 特定部門中心 | ・リピート促進 ・顧客満足度向上 |
| CDP | ・企業全体のDX推進 ・データ活用高度化 | 全社横断 | ・競争力強化 ・新たな価値創出 |
顧客属性と行動履歴の統合により、ニーズを深く理解してバーティカルメディア収益化を実現している企業も存在します。このようにCDPは、企業全体の競争力強化と持続的成長を目的とした基盤として機能しています。
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CDPが近年注目されている背景
近年のデジタル技術の急速な発展により、企業と顧客の接点が飛躍的に増加しています。一方で、従来のマーケティング手法や単一システムでの顧客管理では、変化する市場環境に対応するのが困難です。
このような背景の中で、データを統合・活用できるCDPが多くの企業から注目を集めています。ここでは、以下の項目別でCDPが注目されている背景について具体的に解説します。
- データドリブン経営への移行と深い顧客理解の必要性
- サードパーティCookie規制への対応
データドリブン経営への移行と深い顧客理解の必要性
情報化により顧客のライフスタイルや好みが多様化し、従来のマスマーケティングでは競合優位性の確保が困難になっています。企業は勘や経験に頼らず、データに基づいた的確な意思決定であるデータドリブン経営への転換が不可欠です。
CDPは多様なデータを統合・分析すれば、LTV高い顧客層の共通点や解約リスク高い顧客層の抽出を可能にします。深い顧客理解にもとづいて、個々に合わせたパーソナライズされたマーケティング施策実行がCDPの主要目的です。
データドリブンな意思決定により、企業は迅速かつ正確な判断が可能となり、マーケティング効果の最大化が期待されます。従来手法では対応できない複雑な顧客ニーズの把握と対応には、CDP活用が欠かせません。
サードパーティCookie規制への対応
近年、世界的にプライバシー保護の動きが加速し、各ブラウザでサードパーティCookie利用制限が進んでいます。これまでのデジタルマーケティングはサードパーティCookieに大きく依存していたため、新たなデータ活用基盤の構築が課題です。
CDPは、顧客から直接得られるデータや、顧客が自発的に提供するデータを中心に据えたデータ活用基盤の構築に適しています。そのため、将来のプライバシー規制にも対応可能な、持続性のあるマーケティング戦略を実現する点で注目されています。
外部データへの依存を減らし、独自の顧客データ資産を構築することで、競争上の優位性を確立することが可能です。これにより、規制への対応と同時に顧客理解の正確性と詳細さが増し、マーケティングの精度向上にもつながります。
出典：既存のMA・CRMツールとComposable CDPをどう連携させるか？実践的な統合戦略
CDPを導入するメリット
CDPを活用することで、企業は異なるチャネルやシステムに分散していた顧客情報を一括で管理できるようになります。具体的なメリットをまとめると以下の通りです。
- 顧客情報を統合・可視化できる
- 顧客の購買傾向やニーズを深く知ることができる
- 分析からアクションまでが早くなる
- 部門をまたいだ情報連携が円滑になる
詳しく解説します。
顧客情報を統合・可視化できる
CDPにより企業はウェブサイトや店舗、SNSなど異なるチャネルから取得した顧客データを一元的に管理できます。これまで点在していたデータをひとつにまとめ、同一顧客の属性や行動履歴を正確に把握することが可能です。
顧客ごとの詳細なプロファイルを作成できることでマーケティング施策のターゲティング精度が大幅に向上します。一元化された情報をもとに、顧客ごとに最適なサービス・商品提案ができ、満足度向上につなげられる点もメリットです。
顧客の購買傾向やニーズを深く知ることができる
CDPは、顧客の過去の購買履歴やサイト・店舗での行動データなどを蓄積し、分析の精度を高めます。個々の顧客がどの商品やサービスに関心を示しているか、行動データから詳細に把握しやすくなります。
多様なデータを統合すれば、ニーズの変化や消費スタイルの違いまで迅速に見極めることが可能です。これまで見えなかった潜在的なインサイトも浮き彫りになり、パーソナライズされた施策の設計に役立ちます。
分析からアクションまでが早くなる
CDPの導入により、収集した顧客データの分析から施策立案・実行までの流れが大幅にスピードアップします。リアルタイムで必要なデータを抽出でき、分析結果をすぐにマーケティングや営業活動に反映できます。
迅速な意思決定を支える基盤が整えば、競合他社よりも早いレスポンスで市場変化へ対応することが可能です。データ分析をもとにした施策は、仮説検証のサイクルを短縮し、成果の最大化につながりやすくなります。
部門をまたいだ情報連携が円滑になる
CDP導入によって、社内の各部署間で顧客情報をリアルタイムで共有できる環境が整います。分散管理だったデータを1つのプラットフォームで結び付け、部署ごとの連携漏れを防ぐことが可能です。
情報共有の効率化は、部門横断的な施策立案やサービス改善の質向上につながります。マーケティング・営業・カスタマーサポートなど、全体で一貫した顧客対応が実現します。
CDP（カスタマーデータプラットフォーム）とは？意味・メリット・選び方
CDP搭載型のCRMならGENIEE
GENIEE SFA/CRMではAPIを活用する事ができるため、多様な外部データとの連携を実現します。たとえば顧客データの収集・統合で一元管理を可能にし多様なサービスとのシームレスな連携を有効にします。
GENIEE SFA/CRMのようなCDP機能を備えたCRMはBIやAIとの柔軟な連携を通じて、データ分析や施策の自動化を促進します。さらに、AIを活用すればCRM内のデータ自動格納・分析、議事録の要点抽出、音声データとの連携といった高度な活用が実現可能です。
オンラインの顧客データも統合して多角的な分析を行うことで、的確なマーケティング施策を容易に実行できます。CDP搭載型のCRMをお探しであれば、ぜひ導入をご検討ください。
| DX根本課題を解決するCDPとは？DMPとの違いや使い分け~AIエージェント連携データ統合事例~ |
| DXを阻むデータのサイロ化・属人化を解決【CDPツール】とは？ |
| 【CDP活用】営業活動でよくある悩みを解決する顧客プロファイル構築法とは？ |
CDPを実際に導入した活用事例
CDPを活用する企業が増える中、実際にどのような成果を得ているかを知ることは導入検討において重要な判断材料となります。この章では、以下の代表的な企業事例を通してCDP導入の具体的な課題解決手法や効果について詳しく解説します。
- 顧客データの分散課題を解消し、収益化を実現
- 顧客データの一元化でパーソナライズ体験を実現
顧客データの分散課題を解消し、収益化を実現
株式会社朝日新聞社は、顧客の属性・行動履歴・購買履歴が複数システムに分散しており、個々のニーズを深く理解できない課題を抱えていました。 CDP導入により、さまざまな顧客データを一元的に統合し、広告を顧客ニーズに合わせて最適化する施策を実行しました。
統合されたデータ分析によって、顧客の興味や関心に沿った記事配信や属性・行動に基づく広告配信を行えるようになっています。これらの施策展開により、バーティカルメディアの利用者数増加を実現し、効果的な収益化につなげることができました。
データの分散から統合への転換により、顧客一人ひとりに対する理解が深まり、適切なアプローチが実現された事例です。
顧客データの一元化でパーソナライズ体験を実現
株式会社パルコでは顧客データが分散し、分析が不十分なため一人ひとりのニーズを深く把握できない状況が続いていました。CDP活用により顧客データを効果的に統合し、個々の行動履歴や嗜好を詳細に理解した施策実行が可能となりました。
統合されたデータを基盤として、顧客ごとにパーソナライズされた体験を提供し、顧客満足度の大幅な向上を実現しています。今後はIoTデータなどを活用した新たな施策にも取り組み、さらなる顧客体験価値の向上を目指しています。
AI技術との連携により効率的なデータ成形・アウトプットの仕組みを構築し、より高度な分析や迅速な意思決定を可能にした事例です。
CDP×AIで業務効率を最大化させるGENIEEソリューション
CDPとCRMは異なる役割と目的を持つシステムですが、どちらも顧客データを活用した企業価値創出において重要な存在です。 企業の課題や目標に応じて適切なシステムを選択し、データドリブンな経営基盤を構築することが競争力向上の鍵となります。
GENIEEならCDP機能を標準搭載し、複数のデータソースを統合して一元管理できるため、営業・マーケティング両面で効果を発揮します。AI技術との連携により広告入稿・効果測定・施策改善を高速化するため、限られた予算でも最大限の成果を実現可能です。
議事録の自動要点抽出やCRMデータの自動格納など、業務効率化と精度向上を同時に実現するスマートな機能も充実しています。 データ統合から分析・施策実行まで一貫したマーケティングDXを実現したい企業様は、GENIEEをぜひご活用ください。
CDPとAIエージェント連携で広告代理店の業務効率化を劇的に改善した事例2選
昨今特に競争が激しくAI活用による業務効率化が必須課題となっている広告代理店業界におけるAIエージェント×CDPの活用事例を紹介します。
事例１：株式会社ピアラ
株式会社ピアラは中堅中小企業を中心に設立以来20年間にわたり、1000社以上のクライアントに対し、YahooやGoogleのWEB広告などの他、認知から理解・共感、購入、そしてファン化に至るまで、ダイレクトマーケティングを中心とした包括的なマーケティング支援を提供してきた中堅の広告代理店となります。
同社では多岐にわたる業種やジャンル、ターゲット、顧客の悩み、媒体、クリエイティブなど、独自のタグ付けを行った多岐にわたるデータを大量に蓄積しており、それに基づいてクライアントのニーズに最適な広告戦略を日々行ってきましたが、これらの大量且つバリエーション豊富なデータは、広告運用の精度を高めるための貴重な資産である一方で同社内だけではうまく活用しきれていないといった課題も同時に抱えていました。
そこで同社は株式会社ジーニーのグループ企業となる株式会社JAPAN AIが提供するAIエージェントサービスとGENIEE CDPを連携し活用することで、広告レポート作成の他クライアント向けに従来大半を手作業行っていたクライアント支援業務を大幅に効率化することを実現しました。
これにより、同社は人的リソースをコンサルティングなどより戦略的な業務に集中できる体制を実現し収益構造の転換を図っています。
さらに、どのクリエイティブが最も費用対効果が高いかをAIが自動で分析し、その要素を言語化して、新しいクリエイティブを生成することで、クリエイティブ制作のスピードと質を飛躍的に向上させる取り組みも同時に進めています。
自動生成したクリエイティブを直接各媒体プラットフォーム（Meta、Google、Yahoo!、LINE等）へ入稿し、運用結果を再び広告レポートとして自動生成することで、PDCAサイクルを効率的かつ効果的に実行できるようになります。
それにより、同社が支援するクライアントはWEB広告の費用対効果を最大化し、新規顧客の獲得を加速させることが可能となるのです。
AIによるリアルタイムな効果測定と分析に基づき、迅速な改善策を講じることで、PDCAサイクルを高速化し、継続的な効果向上と限られた予算で最大の効果を引き出し、CPAの改善、ROASの向上に貢献するといった取り組みを開始し業界内外からも高い注目を集めている事例となります。
今後は更にCDP×AIエージェントの連携を深化させることより、広告運用の自動化と効率化、ターゲティングとパーソナライズの精緻化、高速PDCAサイクルの実現を通じて、クライアントに対してより高い価値を提供するだけでなく、業務効率の向上により、クライアントはより迅速かつ効果的なマーケティングを展開することが可能となり、ビジネスの成長を加速させることが期待されています。
CDP×AIエージェント導入後効果検証
※同社公開済決算資料より抜粋
CDP×AIエージェントモデル導入開始は2024年12月。開発期間も考慮した導入後約半年となる2025年2025年5月15日に開示された第1四半期決算（2025年1月~3月）資料内でその効果を確認することができてます。
まず売上高は四半期ベースで過去最高額に到達し業務効率化だけでなくトップラインの向上が可視化されました。
重点戦略においてCDP×AIの活用を掲げ引き続き事業を推進していくと同時に、特に戦略③にある通り「CDP×AI」モデル開発が順調に進み、CDPに集約統合された各種データのAIによる学習が進むことで成果物のアウトプット精度の向上と業務効率化に効果をあげている点が確認できます。
CDP×AI活用による具体的な成果指標として業務時間200時間の削減が想定されています。
結果として業務の効率化のみならず成果向上によるトップラインの増加により同社として過去に例を見ない高い成長率を実現することができました。その背景には昨年末導入を開始したCDPとAI連携によるデータ活用が業務効率化と同時に成果物アウトプットの質向上が寄与している点は言うまでもありません。
参照元：https://www.piala.co.jp/ir/library/presentation
事例２：ブランディングテクノロジー株式会社
ブランディングテクノロジー株式会社は、中堅・中小企業のブランディングおよびデジタルマーケティングの広告代理店として長年事業展開をしてきました。同社の特徴は広告枠を売って終わりではなく、顧客に寄り添い伴走支援を行うことで長年信頼と実績を積み上げてきました。
しかし、同社の事業モデルは伴走型と言われるように大量のデータを収集分析し成果を産み出す労働集約型且つ工数の伴う一方で成果を出し続けるには社員が多くの時間を投下するビジネスモデルでありました。
近年、AIを用いた事業の効率化を経営上の重要施策として展開する中、CDPツールの導入と合わせ以下機能を有したAIエージェントを駆使することでコンサルティング業務の効率化だけでなく成果向上を持続的に図る事業モデルへの転換を図る意思決定を行いました。初期段階において以下の取り組みを開始しています。
導入するAIエージェント例
・広告バナーエージェント：ペルソナ策定から素案作成まで広告バナー作成の自動化
・競合/顧客分析エージェント：競合他社のHPやSNSの分析結果、顧客動向をレポートとして生成
・広告審査エージェント：法規制・ガイドライン遵守確認の自動化（審査時間を約75%削減）
・コンサルナレッジ検索エージェント：類似案件の抽出やベストプラクティスの提案
・ブランディング戦略エージェント：企業理念・価値観、市場トレンドを踏まえた戦略策定
・SEO最適化エージェント：SEO戦略の自動化・最適化支援
・ROI予測エージェント：施策ごとのリスク評価・シナリオ分析による投資効果予測
・顧客カテゴリ分析エージェント：顧客データの自動分析・最適セグメント化
「GENIEE CDP」では、基幹システムや業務系SaaS、各種広告媒体のデータを一元管理し、さらにWEB検索データや顧客の行動データまでをリアルタイムに統合することで、従来各所に分散していた様々なデータソースを統合し、より深い顧客理解と効果的なマーケティング施策の立案が可能になります。
「GENIEE CDP」で構築したデータ基盤と、JAPAN AIが提供する最先端のAIソリューション群の統合的なアプローチにより、データドリブンな意思決定とAIによる業務効率化を同時に実現し、より戦略的で効果的なコンサルティングサービスを提供することができるようになりました。
まとめ：CDPとAIの連携で持続可能な組織構築を実現する
現代はCDPによるデータ統合で、組織全体の情報活用力を底上げする時代となっています。分散していた顧客データを一元化し、部門横断でのデータ活用により競争力強化を実現することが可能です。
AIとの連携により高度な予測分析と自動化が実現し、マーケティングや営業の効率化だけでなく売上向上も期待できます。
これからは、CDPによるデータ統合で、組織全体の情報活用力を底上げする時代です。ぜひこの機会に、データの力で組織を根本から変えてみませんか。
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※お問い合わせの際に「CDP×AIエージェント関連記事」と添えて頂くと御社の業界の事例提供と合わせスムーズに相談をお受けすることが可能です。
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