構造化データとは、あらかじめ定義されたデータのことで、スプレッドシート、テーブル、データベースにおいて、各データポイントにフィールドが割り当てられていることを意味します。 フィールドの典型的な例としては、誰かの名前、住所、電話番号、収入、取引履歴、趣味などが挙げられます。 データを構造化するためには、ある時点でエンタープライズアーキテクトのような人がデータモデルを作成し、どのタイプのデータがどのフィールドに入るかを決定します。
構造化データのメリットとは？
構造化されたデータは、すべてのデータの最終目標です。 構造化されていればいるほど、さまざまな人や用途に応じた価値や有用性を発揮します。 構造化されたデータは、データ入力の観点から簡単に入力でき、より効果的に検索でき、フィールドを同様のフィールドにマッピングすることで他のデータと変更・統合することができます。
カスタマーデータプラットフォーム（CDP）は構造化データをどう使うか？
CDPは構造化データの理想的なプラットフォームであり、そのデータを使って個々の顧客の統一されたプロファイルを作成することができるからです。 企業は、これらの統一されたプロフィールを、マーケティングや販売のための単一の真実のソースとして使用することができます。 CDPは、人口統計からファームグラフィック、 行動からトランザクションまで、あらゆる形態の構造化データを取り込みます。
構造化データの種類は？
デモグラフィック・データ
デモグラフィック・データとは、個人的・地理的属性に関連するデータのことです：
- 年齢
- 現在地
- 電子メール
- 郵送先住所
- 名称
- 電話番号
ファーマグラフィックデータ
ファーマグラフィックデータとは、企業に関するデータのことです。 ファームグラフィックデータは、アカウントベースマーケティング（ABM）キャンペーンに役立つもので、以下のようなデータが含まれます：
- 会社住所
- 会社名
- 産業分野
- 従業員数
- 売上高
ビヘイビアデータ
行動データは 、顧客に対するより深い洞察に関連するデータです。 これにより、ブランドはより効果的なオーディエンスのセグメンテーションとターゲティングを行うことができるようになりました。
- メールの開封率
- 製品・サービスの利用パターン
- 購入パターン
- ソーシャルメディア・エンゲージメント
- 視聴した動画やコンテンツ
- ウェブ活動履歴
トランザクションデータ
トランザクションデータとは、顧客があなたのビジネスとどのように取引を行ったかに関連するもので、以下のようなインサイトが含まれます：
- クレジットカード決済
- 保険金請求
- インボイス
- 発注書
- セールスオーダー
- 出荷書類
