Marketing CloudのCDP連携とは？データ統合の方法や活用戦略を分かりやすく解説

2025.09.08

#Marketing Cloud #CDP連携 #データ統合

Marketing CloudとCDPの連携は、単なるデータ統合にとどまらず、顧客理解や施策の高度化に大きく貢献します。

本記事では、Salesforce CDPや外部DMPとの連携により実現できるマーケティングの可能性と、その具体的なアプローチについて解説します。

CDPとMarketing Cloudを連携する3つの目的

CDPとMarketing Cloudをつなぐことで、マーケティング活動はより実態に沿ったものに進化します。

ここでは、実務上よく語られる3つの目的にしぼって見ていきましょう。

顧客データの統合で「全体像」を把握するため

あの人は、何を買って、どこで悩んで、どう動いたのか──。そうした“顧客の輪郭”を把握するには、データをひとつにまとめることが欠かせません。

現場ではよく、「閲覧履歴はWebチーム、購入履歴は営業、問い合わせ対応はCSでバラバラ」という状況がありますよね。

CDPでそれらの情報をまとめて、Marketing Cloudとつなぐことで、顧客一人ひとりの動きがようやく一本線で見えてきます。こうなると、打ち手の精度も自然と上がっていきます。

リアルタイムなセグメント連携で施策の即応性を高めるため

今日見た商品について、明日の朝にメールが届く──それでも悪くはありませんが、もしその場でリマインドできていたら、結果は違っていたかもしれません。

CDPとの連携により、行動データをMarketing Cloudに即時反映できれば、「今まさに検討中」というタイミングに合わせてアプローチすることも可能になります。

反応率やCVに直結する話なので、スピード感にこだわりたい企業には欠かせない仕組みです。

組織横断でのデータ活用体制を構築するため

ツールの連携は、データ活用の“はじまり”にすぎません。本当に目指すべきは、営業やCS、経営企画なども巻き込んだ全社横断の体制です。

Marketing Cloudが「誰が何に反応したか」を見える化することで、マーケティング部門だけでなく、他部署も共通言語で顧客を語れるようになります。こうしたデータ共有の文化が根づけば、自然と組織全体が顧客起点で動けるようになっていきます。

データ統合を成功させるための5ステップ

CDPとMarketing Cloudの連携は、単純な設定作業ではありません。むしろ“どんな目的でどう使いたいのか”を見据えて設計できるかがカギです。

ここでは、スムーズに導入・運用するための5つのステップを整理しました。

現状のデータ資産と統合対象を整理する

最初にすべきは、社内にどんなデータがあるかを棚卸しすることです。CRM、DMP、MA、Web解析ツールなど、ソースは多岐にわたりますが、それぞれにどんな情報が入っているか、どこまで信頼できるかを見極めることが重要です。

「どのデータを、誰が、どんな目的で使いたいのか」が整理されていないと、統合しても活用されずに終わるケースは少なくありません。

目的に沿ったユースケースを定義する

次に考えるべきは、「この連携で何を実現したいのか」です。よくあるのは、「とにかく全部つなげよう」というアプローチですが、それでは現場が使いこなせず、宝の持ち腐れになってしまいます。

たとえば「休眠顧客の再活性化」や「初回購入後30日以内の再購入促進」といった具体的な施策単位で、CDPとMarketing Cloudをどう使うかを定義しておくと、運用フェーズでの迷いが少なくなります。

CDPからのデータ連携方式を選定する（API・バッチ・Data Cloud）

CDPとMarketing Cloudをどうつなぐかは、活用シーンによって変わります。リアルタイム性を重視するならAPI、定期的な一括処理ならバッチ連携、Salesforce製品群を活かすならData Cloudが有力候補です。

特にData Cloudは、ネイティブ連携ならではの柔軟性と拡張性があり、構築・運用の手間を抑えつつ複雑なシナリオにも対応できる点が魅力です。

Marketing Cloud上での活用設計（セグメント・パーソナライズ）

データを連携した後は、それをどう使うかが問われます。セグメントをどの軸で切るのか、どのシナリオに組み込むのか、パーソナライズの粒度はどこまで求めるのか。

これらの設計次第で、施策の成果は大きく変わってきます。なんとなくセグメントを増やすだけでは運用が破綻するため、最初に「何を判断したいのか」に立ち返る視点が欠かせません。

運用と改善の体制を整備する

導入後こそ、チームの連携やレビュー体制が問われます。PDCAを回すためには、マーケだけでなく、IT、営業、データアナリストなど複数部門の連携が必要です。

誰がどの指標を見て、どこに改善余地があるかを明確にすることで、システムとしての連携ではなく、“組織としての連携”が形になっていきます。

CDP連携で見えてくる3つのマーケティング高度化

CDPとMarketing Cloudをつなぐと、目先の施策改善にとどまらず、マーケティングそのものの質が変わってきます。

ここでは、実際に現場で起きやすい“3つの変化”に注目してみましょう。

シナリオベースから「データドリブン施策」への進化

従来のシナリオ設計は、「こういう行動をしたら、こう反応する」といった仮説ベースの設計が中心でした。でもCDPを活用すれば、実際の顧客行動データに基づいて、セグメントやタイミングを柔軟に組み立てることができます。

たとえば、「購入頻度が高いが、最近アクションがない層」や「カート放棄率が上昇しているリピーター層」といった切り口も、精度高く抽出できるようになります。感覚ではなく、実データに裏付けられた施策が組めるようになるのです。

チャネル横断のパーソナライズが現実的に

CDPで一元化されたデータは、メールだけでなくSMS、LINE、アプリ通知など、複数のチャネルで活用できます。たとえば、「Webでは資料請求したけど、アプリでは閲覧していない」という行動のズレを拾って、アプリ通知で補うような動きも可能になります。

チャネルごとの対応ではなく、“顧客の体験全体”を設計できる点は、特にBtoC企業にとって大きな武器になります。

LTV視点でのKPI設計が可能に

これまではメールの開封率やクリック率といった“その場限りの指標”で施策を評価していたケースも多かったのではないでしょうか。

CDPの連携により、キャンペーンとLTV（顧客生涯価値）とのつながりをトラッキングできるようになると、指標の見方自体が変わってきます。

「この訴求が、半年後の売上につながっているか？」といった視点が加わることで、短期的な数値だけに振り回されず、長期的な成果を見据えた施策設計が可能になります。

運用で陥りやすい3つの落とし穴と回避策

CDPとMarketing Cloudの連携は、導入して終わりではありません。むしろ運用フェーズにこそ、現場のリアルな課題が出てきます。

ここでは、よくある3つのつまずきとその回避策を紹介します。

セグメントが乱立し管理できなくなる

CDPで高度なセグメントが作れるようになると、つい条件を細かくしすぎてしまうことがあります。結果として、どのセグメントを使っているのか分からなくなったり、似たような条件が重複していたりと、運用が複雑化してしまうケースも。

こうした事態を避けるには、セグメント作成時に「この条件はどの施策に使うのか」「誰が管理するのか」といった運用ルールを事前に設けておくことが大切です。タグ付けや命名ルールの徹底も、後々の混乱を防ぐ鍵になります。

部門ごとに目的が異なり、活用が分断される

マーケ部門はパーソナライズに注力したい、一方で営業部門はホットリードの抽出が優先──そんな風に、部門間で活用のゴールがズレていると、せっかくのデータ連携も効果を発揮しきれません。

解決のヒントは、「ユースケースのすり合わせ」と「指標の共通化」です。

たとえば、「キャンペーンで獲得したリードの質を、営業側でどれだけ評価できたか」など、部門をまたぐ評価軸を持つことで、全体としての成果につなげやすくなります。

「連携ありき」で進め、ユースケースが不明確

「CDPとMarketing Cloudがつながるから、活用できるはず」と思って導入を進めたものの、実際には何にどう使えばいいかが曖昧なまま、というケースも見かけます。

この状態では、現場での使いどころが見つからず、“つながっているだけのシステム”になってしまいがちです。だからこそ、導入前の段階で「誰に、どんな価値を届けたいのか」「どのタイミングで何を判断したいのか」をユースケースとして具体化しておくことが不可欠です。

まとめ

CDPとMarketing Cloudの連携は、単なるシステム間の橋渡しではありません。顧客理解を深め、リアルタイムでの反応を可能にし、チャネルをまたいだ体験設計を実現する──そんな、マーケティングの質そのものを引き上げる力を持っています。

ただし、それを最大限に活かすには、導入前の目的設計、データの整理、組織内のすり合わせなど、いくつもの下準備が欠かせません。運用が始まってからも、施策を振り返り、データをもとに改善していく柔軟さが求められます。

“つながっているだけ”で終わらせず、“成果につながる連携”にできるかどうか。それは、ツール以上に、組織や人の関わり方にかかっています。

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