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CDPとCRMの違いとは?扱うデータと役割の使い分けを解説

CDPとCRMの違いは、扱うデータの範囲と目的にある。CDPは匿名の訪問者を含む行動データを自動で集めて統合プロファイルを作り、CRMは営業担当者が記録する既知の顧客との商談を管理する。両者の役割の差、比較表、連携のしかた、導入の順序までを解説する。

Kazuki Ohta Kazuki Ohta 1 min read

CDP(カスタマーデータプラットフォーム)とCRM(顧客関係管理システム)の違いは、扱うデータの範囲と、そのデータを何に使うかにある。CDPは匿名の訪問者を含むあらゆる接点から行動データと取引データを自動で集めて統合プロファイルを作り、CRMは営業やサポートの担当者が記録した既知の顧客とのやり取りと商談を管理する。 両者は置き換え合う製品ではない。CDPが顧客の行動を横断的に把握し、CRMがその顧客との関係を進める業務を回す。多くの企業は両方を運用し、CDPで拡充した行動データをCRMへ渡すことで、営業担当者がフォーム送信という一点だけでなく、そこに至る検討の流れまで見える状態を作っている。

CRMとCDPが扱うデータの範囲

CRMが管理するもの

CRMは、既知の連絡先との関係を進めるための業務ツールである。保持するデータは次のようなものだ。

  • 連絡先情報(氏名、メールアドレス、電話番号、会社名)
  • 商談の進捗と売上予測
  • 営業活動の記録(架電、商談、メール)
  • 問い合わせ対応やサポートの履歴
  • 営業担当者が手動で入力したメモ

人が動かすプロセス、つまり商談管理、タスクの割り当て、予測、チーム間の情報共有を整理することにCRMは向いている。代表的な製品としては、Salesforce Sales Cloud、Microsoft Dynamics 365、HubSpotなどが挙げられる。

CDPが集めるもの

CDPは、デジタルとオフラインの双方の接点からデータを自動的に取り込む。

  • Webサイトでの行動(ページ閲覧、セッション、商品の閲覧)
  • メールの反応(開封、クリック、配信停止)
  • モバイルアプリの利用状況とアプリ内イベント
  • EC上の購買とカート放棄
  • 広告の表示、クリック、コンバージョン
  • オフラインデータ(店舗POS、コールセンター、ロイヤリティプログラム)
  • アンケートや設定画面から得られるファーストパーティデータ

CDPはこれらを名寄せによってつなぎ合わせ、匿名のセッションと既知のプロファイルを一人の顧客像としてまとめる。既知の連絡先しか持てないCRMと異なり、CDPは顧客がコンバージョンする前の匿名の訪問者も捕捉する。最初の接触から購入までのカスタマージャーニー全体が見えるかどうかが、両者を分ける最も実務的な差である。

CDPとCRMの主な違い

観点CDPCRM
主な目的マーケティング活用のための顧客データ統合営業とサービス業務の管理
データの集め方イベント単位の自動収集担当者による手動入力が中心
対象となる顧客既知の顧客と匿名の訪問者既知の連絡先のみ
データの種類行動、取引、顧客の申告情報連絡先、商談、タスク、メモ
主な利用者マーケティング、プロダクト、分析営業、カスタマーサクセス、サポート
名寄せデバイスとチャネルをまたいで統合単一の連絡先レコード
更新のタイミングストリーミングによる逐次取り込みバッチ更新または手動入力
アクティベーション先メール、広告、Web接客、AIエージェント営業のアプローチ、問い合わせ対応

CDPとCRMをどう組み合わせるか

実務で組まれる連携は、次の4つに集約される。MarTechスタック全体での位置づけは英語版の解説記事で扱っている。

1. CDPがCRMに行動の文脈を渡す

見込み客がフォームを送信すると、CRMは連絡先情報を記録する。CDPはそこに行動データ、つまりどのページを見たか、どのメールを開いたか、どの商品を閲覧したかを付け加える。営業担当者は、フォームが送信されたという事実ではなく、そこに至る検討の流れを踏まえて話を始められる。

2. CRMの成約データがCDPに戻る

CRMで商談が成約すると、その取引データはCDPへ戻る。マーケティング側は商談の段階、顧客生涯価値(LTV)、契約中の製品といった軸でセグメントを作り、メール、広告、Web接客へそのままアクティベーションできる。

3. リードスコアリングと振り分け

CDPは、Webサイトでの回遊、メールのクリック、資料のダウンロードといった行動シグナルからリードスコアを算出する。スコアがしきい値を超えた時点で、CRM側にリードを作成または更新し、担当者へ割り当てる処理を起動する。

4. 一本化された顧客の時系列

双方向の同期ができていれば、マーケティングの接点(CDPが記録)と営業のやり取り(CRMが記録)が1本の時系列に並ぶ。片方のシステムしか見ていないことで生じる抜け漏れがなくなり、マーケティングから営業への引き継ぎが正確になる。

CDPが必要になる場面、CRMだけで足りる場面

CDPを導入する理由があるのは、次のような状況だ。

  • コンバージョン前の匿名の訪問者を追跡したい
  • メール、Web、広告をまたいでパーソナライズを実施している
  • EC、メール配信、解析、広告など複数のシステムのデータを統合する必要がある
  • リアルタイムの顧客文脈を必要とするAIエージェントを顧客対応に使っている
  • 基本的な属性を超えたセグメントをマーケティング側が求めている

反対に、営業プロセスが人手で完結していて自動化もパーソナライズも行っていない場合、追跡対象が既知の連絡先に限られる場合、データがCRMの中だけに存在しWebやアプリの計測を行っていない場合、そしてマーケティングが一斉配信のメールにとどまる場合は、CRMだけで足りる。判断の分かれ目は「どちらを買うか」ではなく、匿名の行動データを扱う必要があるかどうかにある。

CDPとCRMの機能が重なる領域

CRM側にCDPの機能を取り込む動きと、CDP側に営業向けの機能を取り込む動きが同時に進んでいる。Salesforce Data Cloudのように、CRMベンダーが顧客データ基盤を自社スイートへ組み込む例がその代表だ。呼び名がCDPかCRMかよりも、匿名データを含む統合プロファイルをリアルタイムで保持できるか、そのプロファイルを各チャネルへ送り出せるかを確認するほうが、選定を誤りにくい。

AIとアクティベーションを一体で備えたエージェンティックCDPは、この重なりの中では有利な位置にある。Tomasz Tunguzが AI’s Bundling Moment で論じているように、AIはデータの流れを端から端まで押さえたプラットフォームに有利に働く。CDP、CRM、AIを別々のベンダーで組み合わせると、ベンダーの境界ごとに遅延と連携の綻びが生まれるためである。

FAQ

CRM単体でCDPの役割を担えるのか

担えない。 CRMには、Webサイトやアプリ、広告プラットフォームから行動データをリアルタイムに取り込む仕組みがなく、匿名のセッションと既知の顧客を結びつける名寄せも行わない。マーケティングオートメーションを備えたCRMもあるが、現在のパーソナライズやAI意思決定が求める規模と速度でデータを統合することはできない。

CDPとCRMはどう連携させるのか

主要なCDPはCRM向けのコネクタを標準で備えており、双方向の同期が前提になる。 手順は、CRMからCDPへ連絡先と企業情報を同期する、CDPの行動データでCRMのレコードを拡充する、CDPが算出したスコアやセグメントでCRM側の業務を起動する、成約データをCRMからCDPへ戻す、の4つに整理できる。ウェアハウスを起点とする構成では、リバースETLでも同じ流れを組める。

CDPとCRMはどちらを先に導入すべきか

CRMが先になる場合がほとんどである。 商談と顧客対応の記録は事業の基本業務であり、規模を問わず必要になる。CDPが効いてくるのは、扱うチャネルが増え、匿名の行動データや複数システムのデータを統合しなければマーケティングが回らなくなった段階だ。すでにCRMを運用している企業では、CRMのデータをCDPの取り込み元の1つとして扱うことになる。

B2B企業でもCDPとCRMの併用は必要か

購買に関わる担当者が複数いて、Webサイトやイベントでの行動を追う必要があるなら必要になる。 B2BのCRMは商談と担当者を管理するが、匿名の企業内訪問者を捕捉したり、購買委員会の各担当者の行動を1つの企業に束ねたりする処理は扱えない。CDPはアカウントグラフによって個人と企業を結びつけ、アカウントベースドマーケティング(ABM)のためのセグメントを作る。

さらに詳しく:CDP、DMP、CRMの違いとは

Kazuki Ohta
Written by

Kazuki Ohta is Co-Founder & CEO of Treasure AI (formerly Treasure Data), which he co-founded in 2011. A co-developer of Fluentd, a CNCF graduated open-source project, he previously served as CTO of Preferred Infrastructure. Ohta graduated with honors in Computer Science from the University of Tokyo and conducted research in high-performance computing and large-scale data processing as a visiting researcher at Argonne National Laboratory. CDP.com is managed by Treasure AI as an educational resource.