営業(顧客)データ分散課題解決｜CDP導入で解決

データドリブン営業を採り入れる企業が増える中、営業現場では、顧客情報が複数のシステムやツールに散在し、一元管理い課題を抱えている組織が数多く存在します。

一方で中小企業庁の調査によると、デジタル化の取組段階において、段階1～2（紙や口頭による業務が中心、またはアナログからデジタルへのシフトを始めた状態）の企業が4割以上を占めるのが現状となりデータドリブン営業の前段階といったフェーズの企業も国内では一般的であることがわかります。

[画像1：DXのフレームワーク図（中小企業庁）]

上図が示すように、多くの企業では「個別最適化」フェーズ、つまりITツールの導入段階にとどまっており、営業部門においても部分的なシステム導入が進む一方で、全体最適には至っていない状況が見受けられます。

[画像2：デジタル化のステップ図（IT Coordinators Association）]

営業活動では以下のような悩みからシステム導入を図る過程を踏みます。

• 顧客情報が営業担当者個人のメモや名刺で管理されている
• 過去の商談履歴や提案内容が共有されていない
• 見込み客の進捗状況が把握できない

顧客や商談管理システムの導入を進めたところで、新たな課題が発生します。

• 複数の営業チームが異なるシステムを使用している
• 顧客データが各部署に散在
• 各部署から同じ顧客に連絡し情報管理・セキュリティレベルの低さを疑われる
• 顧客満足度の低下
• 最終的には既存サービスの解約に発展

以上のように、部門間での情報連携が取れていないことによる弊害が発生してしまうのです。

これは、まさに上図の「個別最適」から「全体最適」への移行が必要なフェーズにあると言えるのではないでしょうか。

顧客データの管理取り扱いに関する課題は、企業として早急に解決すべき重要な経営課題となり得るということも忘れてはなりません。

出典：中小企業庁「令和4年版中小企業白書」

CRM導入だけでは解決できない？

多くの企業がCRM（顧客関係管理システム）を導入することで、顧客データの一元管理を図ろうとしています。一元管理も不可能ではありませんが、システム要件や連携するツール、汎用性、リアルタイム性などを補完するとなるとCRMだけでは難しい部分も出てきます。

しかし、企業規模や組織体制によって、CRMの導入だけでは根本的な課題解決に至らないケースも実はあります。

企業規模別やシステム要件に関する課題

中小企業でCRMが有効な条件

• 営業チームが単一で、統一されたプロセスで運用可能
• 既存顧客との関係維持が中心
• メール配信中心のマーケティング活動で十分
• 初期投資を抑えた段階的導入を希望

大企業でCRMだけでは厳しい理由

• 複数の事業部でそれぞれの営業部門が独立して運営され、別々の営業管理システムを使い顧客管理もそれぞれで行っている。
• Webサイト、SNS、展示会など多様なチャネルが事業部毎、チーム毎に複数存在している
• 既存のMA、SFA、基幹システムとの連携が必須
• 基幹システムと連携しいがシステム要件が不足しており開発スコープ範囲外となっている
• AIと連携したいがAIが情報を正しく読み込めるデータの下処理がCRMだけでは難しい
• リアルタイムでの営業戦略調整が必要

中小企業庁の調査によると、売上高の2％以上をIT投資に充てた企業においても、4割以上が業務効率化を実感していないという結果が出ています。これは、企業規模や組織体制に応じた適切なシステム選択の重要性を示しています。

出典：中小企業庁「令和4年版中小企業白書」

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）という新たな選択肢

前述したデータ活用・管理に関する課題を解決する新たなアプローチとして、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）の導入による解決策に注目が集まっています。CDPの仕組み自体は2020年代初期段階から既に存在しており、DWHやDMPに変わる、または併用可能なシステムとして一部のBtoCビジネスを展開する大手企業中心に導入されてきました。

しかしCDPシステム自体もそこから進化を重ねており、昨今生成AIやAIエージェントの台頭を受け再びその存在価値を高めています。

CDP本来の特徴である既存システムの運用を大幅に変更することなく、散在する顧客データを統合し、リアルタイムで一元管理・活用するためのプラットフォームとしての側面に加え、AIエージェントと連携することにより、データの整理統合といった機能価値を高めているのです。

ここではCDPの基本機能や他の類似システムとの違いについて説明していきます。

CDPとCRMとの違い

CRMが主に既存顧客との関係構築や管理に特化しているのに対し、CDPは営業責任者やマーケティング担当者、経営層が求める包括的なデータ活用を実現します。

CDPの核となる機能

• 包括的なデータ統合：Webサイト、SNS、メール、営業活動など、あらゆるチャネルからのデータを統合
• リアルタイム処理：データの収集から分析、活用まで即座に実行
• 他ツール連携前提の設計：既存のCRM、MA、SFA、基幹システムなどとAPI連携
• 顧客の全体像把握：見込み客段階から購入後まで、顧客ジャーニー全体を可視化
• データ分析可視化：BIダッシュボード機能を搭載しリアルタイム且つ可読性を高めた状態でデータ分析

これらの機能を活用することにより、営業チームだけでなく会社全体の生産性向上と、より精度の高いデータドリブン営業も可能になります。

CRMとCDPとの違い

CRMが顧客サポート機能に特化しているのに対し、CDPは各ツールとのデータ連携・整理・統合管理だけでなくBIダッシュボードを活用したインサイト領域まで包括的に対応することが可能です。CDPは文字通り「データのハブ」として機能します。

投資対効果の観点から見るCDPの価値

CDPの導入には連携するツールやデータ量、要件によっては年数百万円から数千万規模となることもありますが、多くの企業では貴重なデジタル人材が複数のCRMやMAツールからデータを収集したり、SQLを組んで各部門や経営層が求める状態にデータを成形しアウトプットするなど、データ集計係状態になっているのが実態ではないでしょうか。

こうした貴重な人材を本来の業務に専念させることができない機会損失と、CDPは24時間稼働し、ヒューマンエラーが発生しないという点を加味すると、そういった導入費用は決して非現実的ではなく、貴重なデジタル人材を数人専任で配置する場合の採用コストや機会費用を含めて考えれば、費用対効果の高い選択肢とも言えます。

更に企業活動により日々収集蓄積できているデータを活用していないことによる機会損失、価値喪失換算は数千万規模以上に昇るのではないでしょうか。

その価値や損失に気づいていない企業が圧倒的に多いのが国内産業の現状ともいえます。

営業生産性を左右するCDPとCRMの使い分け

企業の成長段階や営業戦略に応じた適切な選択が重要です。

以下の機能比較を参考に、自社の状況に最適な選択を行うことが重要です。

[画像3：CDPとCRMの機能比較図]

比較項目	CRM（顧客関係管理）	CDP（カスタマーデータプラットフォーム）
主な目的	既存顧客との関係維持・深化	見込み客から既存顧客まで包括的に管理
データ処理	バッチ処理中心	リアルタイムデータ処理
メール機能	充実したメール配信機能	他ツールとの連携による配信
システム連携	単体での運用が可能	他システムとの連携が前提
導入コスト	比較的低コスト	中〜高コスト
分析機能	基本的なレポート機能	高度な分析・予測機能

企業の成長段階別の選択指針

[画像4：企業成長段階別の選択フローチャート]

成長初期段階でCRMが適している場合

• 営業チームが単一で、統一されたプロセスで運用可能
• 既存顧客との関係強化が主目的
• 比較的シンプルな営業プロセス
• 初期投資を抑えた段階的導入を希望

成長拡大期でCDPが選択肢に入る場合

• 複数部門が異なるシステムを使用している
• 見込み客の獲得・育成が重要な戦略要素
• 複数チャネルでの顧客接点がある
• データドリブンな営業戦略を全社で推進したい

これらの判断基準により、企業の成長段階に応じた最適な投資判断が可能になります。

営業活動でのCDP活用による成果向上事例

CDPを活用することで、企業規模を問わず営業活動でよくある悩みを解決し、具体的な成果を上げることが可能です。

営業活動での活用シーン例

営業成果の向上を目指す企業にとって、CDPは以下のような場面で威力を発揮します：

• 複数システムの統合による効率化：営業活動でよくある悩みである情報の分散を解消
• リード獲得の最適化：最も成約可能性の高い見込み客を特定し、営業リソースを効率的に配分
• 顧客ニーズの先読み：過去の購買パターンと現在の行動データを分析し、プロアクティブな提案が可能
• 営業プロセスの標準化：成功パターンをデータ化し、営業活動でよくある悩みである属人化を解消
• デジタル人材の有効活用：手作業でのデータ集計から解放し、より戦略的な分析業務に専念

これらの活用により、営業チーム全体の生産性向上と、より戦略的な営業活動の実現が可能になります。

[画像5：CDP活用による営業プロセス改善図]

CDPツール×AI活用事例

CDPツールは企業内活動における様々な分野、業界で活用シーンが拡大しています。

これからは各企業が収集蓄積したデータをどう活かしていくかが重要な時代に突入しています。CDPツールの価値は、各業界が抱える特有の課題に対してどれだけ具体的な解決策を提供できるかが重要です。

ここでは主にトレンドとなるAIエージェントとCDPを連携させた最新の活用シーンをご紹介します。

広告代理店モデル

製造業提供モデル

バックオフィス・ヘルプデスク活用モデル

その他の業界では

不動産業界

反響営業において、サイトからの問い合わせ（MA）から初回面談までの期間短縮（SFA）、CRMのデータを一元管理することで顧客のライフスタイルに合わせた追客体制を自動化し、属人化解消と成約率向上を実現

広告・マーケティング業界

クライアント企業ごとに使用システムが異なる過去キャンペーン効果と担当者の嗜好を統合分析し、提案精度向上と案件管理の効率化を達成

小売・EC業界

店舗とオンラインの購買データを統合し、リピーター獲得戦略の立案と売上予測の精度向上を支援金融・保険業界コンプライアンス要件を満たしながら顧客のライフステージ変化を把握し、最適なタイミングでの商品提案を可能にする

メーカー（消費財）

販売店経由の売上データとエンドユーザーの反応を統合し、効果的な販促施策の立案と市場動向の先読みを実現

など最近ではAIとの連携により各業界の課題に合わせた柔軟なソリューションを提供することが可能となっています。

これらの機能により各部署各組織のデータ活用における各種作業、分析の時間が短縮されます。

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CDP×AIエージェント連携具体例

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。

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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。

事例３：某国内大手レジャー系グループ企業

まとめ

営業現場における顧客データの分散問題は、企業規模を問わず多くの企業が直面している課題です。

成長初期段階の企業では、CRMにより営業活動でよくある悩みを解決できる場合もありますが、CRM導入の先には、より包括的な顧客理解を実現するCDPという選択肢が存在します。

現在CRMで課題解決できている組織であっても、事業拡大に伴い複数チャネルでの顧客接点が増加した際には、より大きな顧客とのタッチポイントを統合的に理解するためのツールとして、CDPが重要な役割を果たします。

また、貴重なデジタル人材を手作業での集計業務から解放し、より戦略的な業務に専念させることで、人的リソースの最適化と投資対効果の向上も期待できます。

営業活動でよくある悩みを抱える企業にとって、CRMから始まり、将来的なCDPへの発展を見据えた段階的なシステム構築は、競争力強化と持続的な成長を実現する重要な投資となるでしょう。

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。

各ツールに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。

更に昨今、AIの進化が急激に加速しており、企業を取り巻く環境やデータ活用手法も劇的に変化しています。

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。

詳しくはこちらの問い合わせフォームからご相談ください。

※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。

本記事で使用した専門用語集

営業・ビジネス基本用語

属人化
特定の営業担当者だけが顧客情報や営業手法を持っている状態

見込み客
商品・サービス購入の可能性がある顧客

営業DX推進者
企業内でデジタル技術を活用した営業プロセス改革を主導する責任者

投資対効果
投資した金額に対してどれだけの効果や利益が得られるかを示す指標

機会損失
本来得られるはずだった利益や成果を逃してしまうこと

システム・IT用語

CRM（顧客関係管理システム）
Customer Relationship Managementの略。顧客情報を一元管理し、長期的な関係構築を支援するシステム

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）
既存システムの運用を変更することなく、散在する顧客データを統合し、リアルタイムで一元管理・活用するためのプラットフォーム

MAツール
マーケティングオートメーションツール。顧客の行動を自動追跡し、最適なタイミングでアプローチするシステム

API連携
異なるシステム間でデータを自動的に連携・共有する仕組み

データ統合
複数のシステムやツールに散在するデータを一つにまとめること

ヒューマンエラー
人間が作業を行う際に発生する間違いやミス

注：この用語集は、記事内で実際に使用されている用語を中心に構成しており、どなたでも理解できるよう平易な言葉で説明しています。