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DMP(Data Management Platform)という言葉がバズワードとなり、各企業の取り組みが活発になって最早3年ほどでしょうか。導入事例もメーカーや通販企業を筆頭に、多く見聞きするようになってきました。私も現在はプライベートDMPを導入した企業の運用改善を担当しており、それに付随する分析を行っています。基本的なところでは施策ごとの効果検証、A/Bテストの結果検証、最適な閾値の決定などです。プライベートDMPのデータ統合から施策実施までは、およそ下記のような流れで行われます。

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各所に散らばったデータを統合DWH(データウェアハウス)に集約・統合

データマイニングエンジンを用いてマーケティング施策上有用な法則を自動演算

キャンペーンマネジメントや行動ターゲティング広告システムなどを用い、データマイニングエンジンで得られた法則に基づいて施策を実行する

各チャネルの反響データをDWHに取り込み、さらなる施策を検討、実行
施策の実行結果や反響、KPIなどはBI(ビジネスインテリジェンス)を用いてウォッチし、PDCAサイクルを実行していく
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データを統合管理し、分析してマーケティング施策に活用するためのプラットフォームがDMPであり、ビッグデータ時代のマーケティングには必要不可欠なシステムとなってきました。

PDCAサイクルを実行していくために、BIが活用されることが多いのですが、一方でそこから深掘りした仮説検証を行うためのアドホックな分析というのも必ず発生します。ところが、そのような場合にマーケターやアナリストがDWHのあるクラウド環境に容易にアクセスできなかったり、データを取り寄せるためにコストを割かれたりする問題は依然として存在していました。

そこで次なるツールとして、アドホックにビッグデータの分析が行える統計解析・データマイニングソフトウェアそのものをクラウド上に構築し、DMPと連携して分析を行うということが行われるようになってきました。施策実行のデータがすぐにDWHに連携され、BIをウォッチすることで気づいた課題や発見を、そのままクラウド環境上に統計解析ソフトウェアで行うことができれば、PDCAサイクルの実行も非常にスピーディです。また、クラウド環境にあることで社内外様々な環境からアクセスできることや、統計解析ソフトウェアから分析者がアドホックに分析したデータをDMPに出力していくということも容易に行えます。

DMPにかぎらず、ツールは運用してこそ価値が高まりますが、このようにクラウドで一気通貫した分析をスピーディに行えることはPDCAサイクル実行の高速化だけでなく、分析者の業務効率化にも大きく貢献できるものではないかと思います。

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