データ分析プラットフォームはなぜ必要なのか？4つの機能と注意点も解説

「DMP」はマーケティング施策の立案に活用できることから注目を集めている手法ですが、具体的にはどのようなことを指しているのでしょうか。ここでは、DMPの概要から、なぜそれが多くの企業に必要とされているのか。また、特徴的な4つの機能と導入時の注意点などを解説していきます。

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データ分析プラットフォーム（DMP）とは

データ分析プラットフォーム（DMP）はData Management Platform（データ マネージメント プラットフォーム）の略で、これまで他のアプリなどに蓄積されていたデータを一元化し、分析することでマーケティングや意思決定に役立つ知見を得るためのプラットフォームです。

データ分析のプラットフォームで実現できること

DMPは、データを取り扱うさまざまなアクションを一貫して実行できる環境です。では、そのような環境で実現できることはなんでしょうか。

一貫したシステム連携によるデータ分析

DMPを活用することで、データ分析に必要な「収集」「蓄積」「分析用に加工」「可視化し分析」が可能になります。これにより、各組織を横断したデータ分析が行え、既存にはない複合的な観点で分析を実現できます。

安全にデータを一元管理

徹底したデータ管理は難易度が高く、特に扱うデータ量の増加に伴って、個々のデータの所在、時系列での管理、送受信履歴などが散在しがちです。しかし、DMPを活用することで、個々のデータを必要に応じて迅速に、確実なものを探しやすい状態で管理が可能になります。

導入規模に応じたカスタマイズ

DMPは単一機能製品ではなく、組み合わせ可能な集合体としての製品です。そのため、導入企業ごとに、予算やニーズに合った規模へカスタマイズが可能です。これにより、導入による莫大なコストの発生を防げるだけでなく、長期的な利用もしやすい仕組みになっています。

データ分析プラットフォームはなぜ必要？

近年では、MA（Marketing Automation：マーケティング・オートメーション）を導入する企業は増加の一途を辿っており、データを活用したユーザー行動の把握や、詳細なニーズの掘り下げは自動化されつつあります。以下では、それらを実現するDMPがなぜ必要なのかを解説します。

複雑化するユーザー行動を把握するため

マーケティング戦略の立案において、ターゲットユーザーの行動傾向を把握することは非常に重要です。特にスマートフォンが普及した現代では、機能の多様化などから、ユーザー行動は複雑化の一途にあります。これに対応するためにも、DMPを活用した最適・高精度なデータ活用が求められています。

高精度のターゲティングが求められているため

ターゲティングは言い換えると「勝負する市場を選ぶ」ことです。データ活用を「高精度のターゲティング」に繋げることで効果的な施策を打ちましょう。DMPを活用することで、自社内のコンテンツや商品のレコメンドにとどまらず、枠を越えたターゲティングが実現できます。また、従来よりきめの細かいターゲティングを行うことで、素早いピポットも可能です。

マーケティング把握が重要なため

マーケティングは「売れる仕組みづくり」だと言えます。マーケティングを適切に把握することは企業の業績や利益に直結し、これを自動化・デジタル化することで得られる効果は大きいです。DMPによって集約されたデータから、現行のマーケティングの成果度合いを把握したり、リアルタイムにマーケティングを追跡できる点も期待できる。

データ分析プラットフォームの4つの機能

DMPを活用すれば、自社がこれまでに蓄積してきた膨大なデータから新しい価値を生み出すことができます。では、DMPを使ったデータ活用は具体的にどのような手順で進んでいくのでしょうか。

1.データを収集

DMPはWebサービス・Webサイト・アプリなど、異なる場所に保管されているデータを一箇所に集約できます。データの分析には素材となるデータが必須であるため、それを収集する機能も搭載されています。

2.データを蓄積（データレイク）

収集したデータを大容量の保管場所（データレイク）へ保管する機能も搭載されています。蓄積可能なデータ形式にはエクセル、CSVだけではなく、音声やログなど画像さまざまはものがあるため、多様なデータを扱えます。また、データレイクを構成するサービスにはオンプレミス型とクラウド型の2種類あります。

3.データを加工（データウェアハウス）

分析に必要なデータを必要な分だけ取り出し、分析しやすい状態に加工する機能も搭載されています。具体的には、サイズの最適化や表記の統一など、さまざまなデータを構造化できます。またこのステップは「データレイクからデータを移す」と「データマートを作成する」の二つの工程に分けられる。

4.データを可視化し分析（データマート）

ここまでの工程で作成されたデータマートをグラフやチャートといった形に可視化します。データ分析の結果は、そのままの状態ではただの数字の羅列になってしまうため、このステップでは「BIツール」と呼ばれるデータ分析の結果を企業の意思決定に役立てるためのツールを活用します。BIツールについての詳細は以下の記事で解説しています。

データ分析プラットフォームの注意点

DMPを導入することで、膨大なデータの管理や運用が可能になり、マーケティングの効率は大きく向上します。しかし一方で、導入するまでにはデータの整備や既存システムとの連携など、さまざまな障害もあります。そのため、DMPの導入を検討する際にはあらかじめ導入前の課題を把握しておきましょう。

データ分析プラットフォームの失敗しない選び方

現在、市場にはさまざまなベンダーからDMPが販売されているため、ほとんどの場合で自社で構築する必要はありません。以下ではDMPを選択する際のポイントを紹介します。

複数名で活用できる

システムが属人的ではなく、常に複数の担当者が活用できる仕組みになっているものを選びましょう。多機能なビジネスツールの運用における落とし穴には「運用業務の属人化」があります。担当者が交代する際にも業務が滞らないようにするには、複数人での運用を見越したツールが必要です。

オールインワン機能

データ分析においては、データの収集・加工・保管・分析まで一貫して行えることが大きなメリットになります。他の手段も併用せざるを得ない場合、データ分析の効率低下や予期せぬエラー発生などのリスクが生じるため、想定される必要機能がすべて入ったデータ分析基盤の選択が望ましいです。

日常データも扱える

エクセルやCSVだけではなく、さまざまな形式のファイルが取り扱えるかも大切です。日常では音声や画像などさまざまな形式のものを取り扱い、プラットフォームによってはこれらの形式に対応しておらず、分析できないものも存在します。不要な手間を省くためにも日常取り扱うデータ形式に対応しているプラットフォームを選択しましょう。

フレキシブルに使える

プラットフォームがフレキシブルに運用できるかも重要なポイントです。社会的なニーズの変化や、業務内容の変化に対応できるように後からリソース（動作資源）を追加しやすいプラットフォームを選ぶと長期的な運用が楽になります。同時に、フレキシブルに使えるものでなければ、継続して活用することも難しいため、この点は重視しましょう。

データ分析のプラットフォームは「UMWELT」がおすすめ！

データ分析が簡単にできるプラットフォームをお探しの場合、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTがおすすめです。

操作が簡単で使いやすい

UMWELTはドラッグ＆ドロップの操作だけで、簡単に「高度な」アルゴリズムが構築可能で、DX化に必要な機能を簡単に運用できます。UMWELTにはデータクレンジングやデータ結合・変換など、データ活用を促進する機能や、機械学習や需要予測など、AIモデリング・解析を可能にする機能が搭載されています。

低コストかつ短期間で始められる

DMPの導入にはコストが課題となることも少なくありません。しかし「UMWELT」はAIを活用した類似のシステムと比較し低コスト・短期間から導入できます。サブスクリプション方式を採用しており、自社のニーズに合った範囲の機能の幅でプランが選べます。また、利用人数によっての利用料金が変わらず。2021 IT導入補助金へも対応しています（費用の1/2、最大450万円の補助）。

多彩なアルゴリズムを提供

データ分析の効率はとても大切です。「UMWELT」は数多くのアルゴリズムを組み合わせて最適なアルゴリズムを構築できるため、自社の目的や収集されたデータの種類に対応した分析方法を素早く実行できます。

まとめ

効率的なマーケティングにはデータの活用が不可欠です。中でも、収集したデータを分析することで新しい知見を得ることは、自社を成長させるための強力な味方になります。この記事では、DMPフォームの必要性や機能について解説しました。ぜひこれを参考に、自社にあった製品を選んでみてください。

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