1. 競合製品
1.1. Treasure Date
1.1.1. 強み
1.1.1.1. 構造/非構造データに対応
1.1.1.2. コネクタの種類
1.1.2. 弱み
1.1.2.1. 単体だとコミュニュケーション基盤を持っていない
1.2. Tealium Customer Date Hub
1.2.1. 強み
1.2.1.1. リアルタイムのプロファイル作成/セグメンテーション
1.2.2. 弱み
1.2.2.1. 顧客イベント中心のデータ構造のためユースケースが限定的
1.3. Adobe Real-Time CDP
1.3.1. 強み
1.3.1.1. リアルタイム処理に対応
1.3.2. 弱み
1.3.2.1. 連携の際にインテグレーションが必要
1.4. Twilio Segment
1.4.1. 強み
1.4.1.1. コネクタが豊富
1.4.2. 弱み
1.4.2.1. イベントデータ中心のプロダクト設計になっているためユースケースが限定的
2. 市場
2.1. データ活用の民主化
2.1.1. 組織全体での顧客データのビジネス活用を実現
2.2. あらゆる顧客データの収集と統合
2.2.1. アプリのログ、サポートのログ、サイトでの行動データなどを収集し、他システムのデータも含め1つのプロファイルに統合
2.3. 業務オペレーションの効率化
2.3.1. 顧客データの整形・セグメント作成のための時間を削減
2.4. 一貫性がありパーソナライズされた顧客体験提供
2.4.1. 顧客の嗜好の変化に合わせてチャネルやデバイス問わず一貫した顧客体験提供
2.5. マーケティングコストの最適化
2.5.1. 投資対効果の高いセグメントのみ限定しキャンペーンやプログラムを実施することで、コスト効率を最適化する
3. 機能/特徴
3.1. データ管理
3.1.1. 収集
3.1.1.1. SQLなどクエリ言語知識が不要
3.1.2. 統合
3.1.2.1. 各種IDで名寄せをおこないプロファイルを統合
3.1.2.2. 標準モデルを活用することで、スキーマ設計/確認が不要
3.1.3. 活用
3.1.3.1. マルチチャネルで活用できる形にデータを構造化
3.1.3.2. 結果出力するDE定義やジョブ作成の手間が少ない
3.2. Platform
3.2.1. Core LightningのUI
3.2.2. CRM連携で新たなインサイトを取得し、よりパーソナライズさせれた顧客体験を提供
3.3. セグメンテーション
3.3.1. 複雑な条件もGUIベースで設定できるのでマーケター主動で作成できる
3.3.2. ビジネスに合わせた計算セグメントが作成可能
3.4. 連携
3.4.1. MA
3.4.1.1. Engagement
3.4.1.1.1. マルチチャネルでのメッセージ配信
3.4.1.2. Advertising
3.4.1.2.1. CRMデータを活用した広告運用
3.4.1.3. Personalization
3.4.1.3.1. リアルタイムでのパーソナライゼーション
3.4.2. データ分析
3.4.2.1. CRM Analytics
3.4.2.1.1. Nativeコネクタを利用してデータを分析、CRMにダッシュボードを埋め込んで活用
3.4.2.2. Tableau
3.4.2.2.1. ダッシュボードをCDP画面にに埋め込んでトレンド活用
3.4.2.3. Inteligence
3.4.2.3.1. マーケティングデータを統合したデータ分析
3.4.3. データ連携
3.4.3.1. Mule Soft
3.4.3.1.1. Mulesoft Connector、Ingestion APIを活用し、既存システムに保存されたデータをCDPに取り込み統合
3.4.4. Commerceサイト
3.4.4.1. Commerce Cloud
3.4.4.1.1. CDPセグメントをCC内のセグメントデータ、属性データと掛け合わせ利用し、パーソナライズされた顧客体験を提供
3.4.5. Customer Service
3.4.5.1. Service Cloud
3.4.5.1.1. 問い合わせ顧客の購入金額、興味関心等の顧客の特徴を把握し、アップセルにつなげる
3.4.6. ロイヤルティ管理
3.4.6.1. Loyalty Management
3.4.6.1.1. ロイヤリティプログラムへの参加状況、ポイントなどを確認し、顧客ランクに合わせた形でのコミュニケーションを実施