Data Cloud
by Kotaro Asa
1. 強み
1.1. データモデル
1.1.1. 独自のデータモデルをそのまま利用できる
1.1.2. 中間テーブルが乱立しない(属人化しない)
1.2. GUI操作
1.2.1. 業務部門(マーケ・CSなど)が欲しい情報を自由に取り出せる
1.2.2. データモデルへのつなぎこみもGUIでできる
1.2.3. データを元にしたスコアリング
1.3. 業務アプリとの連携
1.3.1. Tableau
1.3.1.1. 統合されたデータの分析
1.3.1.2. AIによるインサイト
1.3.1.3. MAへのシームレスな連携
1.3.2. Marketing Cloud
1.3.2.1. 自由なセグメント生成
1.3.2.2. 広告配信へのCRM活用
1.3.2.3. Googleアフィニティとの連携
1.3.3. Core
1.3.3.1. 複数Orgの統合
1.3.3.2. チャネル横断の顧客接点の把握
1.3.3.3. 生成AI
2. 市場
2.1. ユーザー・用途
2.1.1. BtoC
2.1.1.1. toC向けのマーケティング用途
2.1.1.1.1. 1srパーティーデータ活用の広告配信
2.1.1.1.2. マーケティングオートメーション
2.1.1.1.3. WEB接客・レコメンデーション
2.1.2. BtoB
2.1.2.1. 顧客接点の拡大に伴う統合文脈で利用拡大
2.1.2.1.1. CRM統合
2.1.2.1.2. BtoBマーケティングの高度化
2.1.2.1.3. 外部データを用いた1stパーティデータのリッチ化
2.2. 背景
2.2.1. 顧客接点の拡大=データ量の増大
2.2.2. 法規制
3. 競合 / 類似製品
3.1. Datalake
3.1.1. Amazon S3
3.1.2. GCS
3.1.3. Snowflake
3.2. DWH
3.2.1. Red Shift
3.2.2. BigQuery
3.3. CDP
3.3.1. Treasure Data
3.3.2. Tealium
3.3.3. b-dash