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データ管理プラットフォーム（DMP ）は、データの収集と管理に使用されるソフトウェアプラットフォームです。DMPを使用すると、企業はオーディエンスセグメントを特定でき、オンライン広告キャンペーンで特定のユーザーやコンテキストをターゲットにすることができます。DMPは、さまざまなソースからのユーザーに関する大規模なデータセットを処理および分析するために、ビッグデータと人工知能アルゴリズムを使用する場合があります。 [ 1 ] DMPを使用する利点には、データの整理、オーディエンスと市場に関する洞察の向上、より効果的な広告予算編成などがあります。[ 2 ]一方、DMPは、サードパーティのソフトウェアと個人データの統合により、プライバシーの問題に対処する必要があることがよくあります。このテクノロジーは、ニールセンやオラクルなどのグローバル企業によって継続的に開発されています。[ 3 ]
より一般的に言えば、データプラットフォームという用語は、データの収集と管理に使用されるあらゆるソフトウェアプラットフォームを指します。これは統合ソリューションであり、2010年代以降、例えばデータレイク、データウェアハウス、データハブなどの機能を組み合わせ、ビジネスインテリジェンスの目的で利用できるようになりました。しかし、この記事では、特にデジタルマーケティング目的でのデータ収集と管理に使用されるこうしたテクノロジープラットフォームの利用について論じます。
DMPとは、マーケター、パブリッシャー、その他の企業が有用な情報を活用できるよう、データの収集、保存、整理を管理するあらゆる種類のソフトウェアのことです。保存されるデータには、顧客情報、人口統計情報、モバイル識別子、Cookie IDなどが含まれる場合があり、DMPはこれらを分析して、企業が広告のターゲティングセグメントを作成できるようにします。DMPは、ブランドが顧客セグメントについてより深く理解し、顧客獲得戦略に役立て、売上を増加させるのに役立ちます。また、企業が広告キャンペーンの効果を測定することもできます。[ 4 ]
1950年代、コンピュータの計算速度が遅く、結果を出すのに多大な労力が必要だったため、データ管理は企業にとって問題となった。企業はまずデータを倉庫に保管することから始めた。初期のプログラムはバイナリと10進数で記述されており、これは絶対機械語として知られ、後に第一世代プログラミング言語と呼ばれるようになった。[ 5 ]
その後、第二世代プログラミング言語として知られるようになったアセンブリ言語が登場しました。この記号的な機械語は、プログラマーがアルファベット文字を使ってコーディングできるようになったため、プログラマーの間で人気を博しました。これにより、プログラムのエラーが減り、コードの可読性が向上しました。[ 5 ]
1960年代から1970年代にかけて、技術が進歩し、プログラマーがコンピュータとの関わりを深めるにつれて、第一世代および第二世代のプログラミング言語は高水準言語（HLL）へと進化しました。これらの言語は人間が読みやすいことで知られており、使用するコンピュータの種類に依存しない汎用プログラムを作成できるという点で重要でした。HLLはメモリとデータ管理を重視していることで知られており、この時代に登場した多くの言語（COBOL、C、C++など）は今日でも広く使用されています。[ 5 ]
オンライン取引はすぐに多くの業界で重要な役割を果たすようになりました。これはオンラインデータ管理システムによって可能になったものです。これらのシステムは情報を迅速に分析でき、プログラムが情報を読み取り、更新し、ユーザーに送信することを可能にします。
1970年代、エドガー・F・コッドは、英語のコマンドを持つ習得しやすい言語である構造化照会言語（SQL ）を開発しました。この言語はリレーショナルデータベースを扱い、データ処理を改善し、重複データを削減しました。このリレーショナルモデルにより、大量のデータを迅速に処理できるようになり、並列処理、クライアント/サーバーコンピューティング、グラフィカルユーザーインターフェースが改善され、複数のユーザーが同時にやり取りできるようになりました。[ 5 ]
ビッグデータの処理と研究に対応するために、NoSQLが誕生しました。NoSQLの最大の強みは、膨大な量のデータを保存できることです。NoSQLは1998年には既に存在していましたが、開発者の間で人気が高まったのは2005年以降です。[ 5 ]
今日では、データ管理はローカルストレージからクラウドへと移行しています。1990年代後半から2000年代初頭にかけて、SalesforceとAmazonはインターネットベースのサービスという概念を普及させました。これは、社内でのメンテナンスコストを削減し、ビジネスニーズの変化に対する柔軟性を高めるため、顧客に好評でした。人工知能（AI）の普及に伴い、膨大なデータセットを保存および分類することがこれまで以上に容易になりました。この時代に、世界中の膨大な量のユーザーデータを処理してマーケティング目的で企業に提示できるようになったため、DMPが注目を集めるようになりました。[ 5 ]
DMPはまず生データの収集から始まります。これには、ウェブページの訪問やオンライン上の登録フォームなど、さまざまなソースからのデータ収集が必要です。さらに、利用可能なデータはコンピュータに限定されず、モバイルデバイス、ソーシャルネットワーク、スマートデバイスも生データの継続的なソースとして機能します。技術的な観点からは、 JavaScriptトラッカーとAPIを使用して、ユーザーが記録および保存すべきアクションを実行したときにサーバーに通知します。[ 4 ]
DMPはデータ収集後、その処理と統合に進みます。まず、不要なデータや欠損値をフィルタリングしてデータをクリーンアップします。次に、機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザー群全体にわたるパターンを見つけ、それらを広範囲にわたって整理します。これにより、360度顧客ビューが作成され、結果として、ファーストパーティ、セカンドパーティ、サードパーティのデータタイプを1つのデータベースに統合することができます。[ 4 ]
次に、データ管理フェーズに移ります。ここでは、DMPは、ユーザーデータを活用しようとしている他の企業であるクライアントがユーザープロファイルを作成するのを支援します。ユーザープロファイルは、特定の顧客層のセグメントであり、業界全体のパターンや傾向を視覚化するのに役立つことを目的としています。また、未発見の市場機会を明らかにするのにも役立ちます。[ 4 ]
このプロセスの最終段階は、アクティベーション段階です。すべてのデータが収集、処理され、適切に整理およびセグメント化された後、サーバーまたはDSPを介してマーケットプレイスで利用されます。ここから、広告主は他のサードパーティサービスを使用してDMPにアクセスし、ターゲットオーディエンスにターゲットを絞ったコンテンツを提供します。[ 4 ]
DMPは、デジタルマーケティングにおいてオンライン顧客のプロファイリング、分析、ターゲティングに使用されます。DMPは以下の分野で機能します。
データ管理プラットフォームを使用する主な利点は 6 つあります。データを一元的に収集すること、サードパーティのデータを使用して新しい市場を発見すること、オーディエンスのインサイトを得ること、顧客の全体像を作成すること、オーディエンスをターゲットにすること、マーケティング費用を効果的に予算化することです。[ 8 ]
データ管理プラットフォームは、行動を識別するためにCookie技術に大きく依存している。Apple、そして最近ではGoogleがサードパーティの広告Cookieをブロックする方向に動いており、これはデータ管理プラットフォームの価値提案を危うくする可能性がある。
さらに、組織の現状の環境下では、このようなプラットフォームの導入は困難な場合がある。なぜなら、データ集約技術は複雑であり、導入には適切な技術的知識が必要となるからである。
もう一つの懸念事項は、インポートされたデータの品質です。品質が低い場合、DMPは意味のある結果を提供できません。[ 8 ]
一般的に、データには大きく分けて3つの種類があります。
DMPが収集するデータには、主に3つの種類があります。
DMPは、サードパーティデータに基づいてデジタルマーケターが新しいオーディエンスを発見するのに役立つという利点があります。しかし、一般データ保護規則（GDPR）により、DMPがサードパーティデータを取得することが難しくなっています。以前は、DMPはCookieを通じてサードパーティデータを処理し、既存の法律ではそのようなデータ収集にユーザーの同意は必要ありませんでした。しかし、GDPRでは、Cookieの使用を通じて収集されたデータを含む個人データは、ユーザーの同意がある場合にのみ使用できると規定されています。今後、これは企業にとってサードパーティデータの収集がより困難になり、DMPがより大きな法的義務を負うことを意味します。その結果、将来のDMPは、ファーストパーティデータとセカンドパーティデータにさらに依存するようになる可能性があります。[ 5 ]