ファーストパーティデータとは? 活用方法や収集方法などを解説

ファーストパーティデータとは
ファーストパーティデータに関連する主な用語
ファーストパーティデータが重視される理由
ファーストパーティデータの収集方法
ファーストパーティデータの活用方法
ファーストパーティデータの利用のメリット
ファーストパーティデータ活用のポイント
まとめ

ファーストパーティデータとは

ファーストパーティデータ（1st Party Data）とは、第三者を介さずに収集し、保有する顧客や社内のデータです。例として挙げられるのは、自社顧客の住所、氏名といった情報や購買履歴、自社が行ったアンケート結果や自社のWEBサイト閲覧履歴、顧客のコメントなどです。問い合わせ情報や、SNSでのやりとりが含まれる場合もあります。独自に収集したデータであるため、信頼性が高い点が特徴です。自社が収集・管理することが重要であるため、入手方法がオンラインかオフラインかは問題ではありません。

ファーストパーティデータに関連する主な用語

ゼロパーティデータ、セカンドパーティデータなどは、ファーストパーティデータに関連する用語です。それぞれの用語の意味を理解しましょう。

ゼロパーティデータ

ゼロパーティデータ（zero party data）は、顧客が意図的かつ積極的に企業と共有するデータであり、近年注目されるようになりました。ゼロパーティデータは、ファーストパーティデータの一種ですが、相違点は顧客の同意を得て収集されることです。例として挙げられるのは、顧客の趣味や購買行動についてのデータなどです。顧客が自由意思で回答をするアンケートや、接客時に行うヒアリング結果、クイズの回答や投票結果などが含まれます。顧客はデータ収集や共有について理解しており、企業に自身のことを知ってほしい、理解してほしいというモチベーションを持ってデータを提供します。協力的な姿勢で顧客自身が回答するため、価値が高い点が特徴です。

セカンドパーティデータ

セカンドパーティデータ（2nd Party Data）は、他社が収集して保有するデータです。そのため、パートナー企業となってデータを共有する、データを購入するなどの方法で入手できます。広告主やメディア事業関連企業などからの入手も可能です。セカンドパーティデータは自社では入手困難なデータであり、例としては他社のWEBサイトの閲覧履歴や購入履歴、顧客の属性データやSNSなどの行動履歴などが挙げられます。

サードパーティデータ

サードパーティデータ（3rd Party Data）は、専門性が高い第三者機関が提供するデータです。データの入手元として、リサーチ会社、国や地方自治体などのWEBページなどが挙げられます。データの例は、公表されている人口統計情報などの大規模調査のデータや企業情報などです。公表されていないデータは、リサーチ会社などから購入しましょう。入手したデータを利用する前に、データや入手元の信頼性について確認が必要です。ファーストパーティデータだけでは得られない情報を入手するために購入される場合が多いです。取得したデータは、自社の顧客とは異なるターゲット層へのアプローチに活用できます。

Cookie

Cookieとは、WEBサイトにおけるユーザーの行動を一時保存するシステムです。WEBサービスやSNSに登録後、再ログイン時にパスワードなどの入力が不要な場合があります。また、オンラインショッピングのサイトで、購入を検討している商品が一定期間カートに入ったままになっている場合があります。それは、IDやパスワード、カートに入れた商品の情報などをCookieが取得・保存しているからです。Cookieによって収集された顧客情報は、ニーズや関心の傾向の把握に役立ちます。 Cookieには閲覧したWEBサイトの運営者から発行されるファーストパーティCookieと、第三者によって発行されるサードパーティCookieがあります。WEBサイトのIDやカートの商品情報などがファーストパーティCookieとして保存され、閲覧履歴をもとに表示されるリターゲティング広告などがサードパーティCookieによる機能です。サードパーティCookieは個人の行動履歴を横断的に追跡可能であるため、プライバシー保護の点から問題視されるようになりました。 Google Chromeでは、2024年にサードパーティCookieの段階的な廃止をすることを決定しています。時期については今後変更になる可能性はありますが、この決定は企業のデータ取得にさまざまな影響を与えるはずです。

Cookieの発行には、タグの設置が必要です。タグとはWEBサイトを構成する指示や命令文であり、タグによってWEBでの行動や情報を保存できます。広告に関連するタグとして挙げられるのは、リターゲティングタグとコンバージョンタグの2つです。リターゲティングタグによって一度WEBサイトを閲覧したユーザーを識別し、ユーザーが別のWEBサイトを閲覧した時に広告を表示できます。コンバージョンタグを設置すれば、商品の購入や問い合わせ数といったWEBサイト運営の指標について、効果の測定が可能です。

ファーストパーティデータが重視される理由

上述のサードパーティCookieの規制によって、ファーストパーティデータのニーズが高まっています。サードパーティCookieはマーケティングに多用されてきましたが、近年では個人情報漏洩やデータから個人が識別されるなどのリスクが問題視されるようになりました。世界各国で個人情報の保護にかかわる規制や法整備が進んでいます。EU圏ではGDPR（General Data Protection Regulation、一般データ保護規則）が2018年に施行され、アメリカ合衆国ではCCPA（California Consumer Privacy Act、カリフォルニア州消費者プライバシー法）が2020年に施行されました。

それぞれの法律ではCookieなどで収集されるデータを個人情報とみなしており、収集や第三者へのデータ販売について事前に同意を得ることを義務化しています。前述したGoogle ChromeやSafariなどのブラウザでCookieの廃止について発表し、規制の流れが進んでいます。Firefoxでは、ブラウザでCookieの保存ブロック設定が可能です。Cookie情報を保有するブラウザが規制をすれば、Cookieの利用はできません。多数のユーザーが利用するブラウザの場合は、広範囲に影響が及びます。
日本でも2022年に改正個人情報保護法が施行されました。Cookieなどで収集されたデータは個人関連情報（個人情報ではないが、個人に関連する情報）とされる可能性があります。該当する場合には、外国にある第三者へのデータ提供などにおいて、本人の同意に加えて第三者の所在国の名称や第三者が行っている個人情報保護措置などの情報提供も必要になりました。さらに、企業が命令違反や虚偽報告をした際の罰則が強化され、個人の権利や情報を保護する措置が整備されています。今後も個人情報の厳重な取り扱いが必要であるため、ファーストパーティデータの重要性はますます増大するはずです。

ファーストパーティデータの収集方法

ファーストパーティデータは、さまざまな方法で収集可能です。以下に解説するWEBトラッキングやオフライン取得などの方法から、目的に応じて最適な方法を選びましょう。

WEBトラッキング

WEBトラッキングとは、WEBサイトを閲覧したユーザーの行動を分析し、追跡する手法です。ユーザーがWEBサイトを閲覧する時間や頻度、アクセス情報の詳細やSNSの投稿などを収集可能です。どこから来たユーザーであり、滞在時間はどれくらいなのかといったデータを分析しましょう。WEBトラッキングによって、自社のWEB広告の効果を測定できます。分析結果や測定結果に基づき、改善点や効果的なマーケティングを考えられます。 WEBトラッキングによって、効率的なデータ収集が可能です。

オフラインでの取得

前述の通り、オフラインで取得したデータもファーストパーティデータに含まれます。イベントなどでアンケートに回答してもらう、商品購入時に住所氏名などの顧客情報を記入してもらうなどの方法で収集可能です。また、店舗での顧客の傾向や行動について記録するなどの方法も有効です。取得したい情報が変化した場合でも、アンケートに項目を追加するなどして柔軟に対応し、着実にデータを収集できます。

CDPの利用

CDP（Customer Data Platform、カスタマーデータプラットフォーム）は、データを収集し、分析するためのシステムです。企業は商品やサービスを利用・購入した顧客のデータを収集し、顧客ごとのデータを蓄積・統合できます。顧客の属性分析や、商品への関心度の計測が可能になるためそれぞれの顧客に適したアプローチを行えます。

DMPの利用

DMP（Data Management Platform、データマネジメントプラットフォーム）とは、WEB上に蓄積される多様なデータを一元管理するシステムです。 DMPではCookieやIPアドレスなどを通してデータを収集し、属性や行動ごとに分類可能です。DMPには、サードパーティデータを管理するオープンDMPと、ファーストパーティデータを管理するプライベートDMPがあります。 CDPと同様に、DMPによるデータ分析によって顧客に応じたマーケティング対策を実施可能です。

CRMの利用

CRM（Customer Relationship Management、カスタマーリレーションシップマネジメント）は顧客情報や顧客とのやりとりによって得られたデータの収集や管理を行えるシステムです。顧客の氏名や購入履歴などの情報だけでなく、電話や電子メール、チャットやSNSなどのやり取りを保存し、蓄積できます。顧客属性データに加えて、コミュニケーションを通して取得したデータに基づきマーケティングを行えるため、顧客満足度を向上させられます。「Yappli CRM」は、アプリで簡単に顧客管理できるCRMツールです。行動データも把握でき、操作性に優れ外部連携も可能です。

参照記事：
「CRMをマーケティングに活用するメリットとは？具体的な施策を解説」

ファーストパーティデータの活用方法

ファーストパーティデータは、見込み顧客を呼び込む、サービス向上に役立てるなどの活用方法があります。データを利用して何ができるのか、効果的な活用ポイントを押さえましょう。

見込み顧客を呼び込む

現在の顧客に加えて、見込み顧客を獲得できれば市場拡大や売り上げ向上が望めます。ファーストパーティデータの分析によって、見込み顧客の獲得につなげられるかもしれません。自社のWEBサイトに蓄積した行動履歴などのデータを分析し、現在の顧客と似たような顧客を見込み顧客として設定しましょう。見込み顧客について、年齢や特徴、傾向などを適切に定義する必要があります。そのうえで、アプローチする時期やタイミング、行動予測などを決めるとよいです。自社の商品やサービスに魅力を感じる可能性が高い見込み顧客に対して、適切なアプローチを行いましょう。高精度のデータを分析することで、新規顧客の獲得・拡大につなげられるはずです。

サービス向上に役立てる

データ分析によって得た顧客の情報を活かし、商品やサービスの品質向上につなげましょう。自社の商品を購入する顧客の属性や傾向を把握すれば、顧客への理解が深まります。購入理由などのデータから、自社の商品やサービスの良さの再確認もできます。取得したデータをもとにして、顧客が求める商品やサービス、顧客満足度向上のために必要な対策を考えましょう。データから浮き彫りになった業務の課題を改善すれば、業務効率化や生産性向上につなげられるかもしれません。適切なデータ分析によって、それぞれの顧客に合った商品やサービスの創出や提供が可能になります。

効率的な広告を行う

ファーストパーティデータの分析に基づき、効率的な広告表示・配信が可能です。何も考えずに広告を配信しても費用が無駄になるだけであり、効果は上げられません。ファーストパーティデータを分析して、どの時期にどのような顧客に対して広告配信すればよいのかを明らかにしましょう。購入履歴などのデータから、商品の購入が増える時期を割り出せます。さらに、それぞれの顧客に合った広告内容の表示や、適切な広告媒体の選定が可能です。購買意欲を刺激する時期、ターゲットを絞って広告配信することで、費用を抑えられます。

ファーストパーティデータの利用のメリット

ファーストパーティデータを利用すれば、さまざまなメリットを得られます。信頼性がある、データ利用のコスト低減といったメリットについて、以下に解説します。

信頼性が高い

他社から取得したデータは収集方法が不明確な場合があり、改ざんの恐れもあります。複数のデータを統合している場合、データの出所を解明するのは困難です。信頼性が低いデータを利用しても、適切なマーケティングを実施できません。自社が収集したファーストパーティデータならば出所は明らかであり、データ収集の日時や場所、方法の詳細も分かります。顧客の属性や傾向の正確な把握も可能であり、改ざんの心配もありません。そのため、データの信頼性や精度が高い点が特徴です。自社が展開するビジネスの顧客ニーズを正確に把握することで、有効なマーケティング戦略を打ち出せるはずです。

データ利用のコストを抑えられる

通常、他社のデータを取得したい場合は、購入費用やアクセス料金などが発生します。データが古くなった場合には更新が必要であり、最新のデータを取得するには何度も購入しなければなりません。多くのデータを他社から購入すれば、膨大なコストがかかり続けるため非効率的です。データを自社で収集・保有すれば、他社からデータを購入する必要はありません。基本的に自社のデータは無料でアクセスできるため、大幅にコストを抑えられます。データ購入費用をマーケティングや人件費などに回せば、有効活用できます。自社のWEBサイトを通してアンケートをとるなど、簡易にデータ収集できる場合も多いです。さらに、一度システムを構築すれば継続的にデータを収集できるため、最新のデータを容易に入手可能です。

プライバシー侵害のリスクが低い

デジタル化が急速に進む中で、プライバシー保護の重要性が高まっています。自社で収集したデータでは、プライバシー侵害リスクを低減可能です。企業において、プライバシーガバナンス（経営者がプライバシー問題の適切なリスク管理と信頼確保に取り組み、組織として体制を構築し機能させること）の実現が求められるようになりました。総務省・経済産業省の「DX時代における企業のプライバシーガバナンスガイドブック」では、企業がデータの収集・処理や拡散において、プライバシー侵害リスクを洗い出したうえで問題発生の抑止に努めるべきということが示されています。前述の通り、自社で収集・管理するデータはデータの出所や収集方法が明確です。自社が策定したプライバシーポリシーに沿い、顧客の同意を得たデータ収集や活用がなされるため、プライバシー侵害のリスクは最低限に抑えられるはずです。

参照：総務省・経済産業省｜「DX時代における企業のプライバシーガバナンスガイドブックver1.2」

法改正に対応できる

自社でデータを収集・管理することで、法改正などの影響を受けにくくなります。上述の近年実施されたプライバシー保護に関連する法改正や規制は、データ収集やマーケティングに大きな影響を与えています。個人情報保護法の改正によってデータの利活用における個人情報やプライバシー保護の規制が強化されました。 Cookie規制によってサードパーティデータの利用が困難になり、これまで他社からデータを取得していた企業は、法改正や規制によってデータ収集や活用方針を大幅に変更しなければなりません。データの出所や収集方法が明確なファーストパーティデータはプライバシー侵害のリスクが低く、法改正や規制に柔軟に対応できるというメリットがあります。顧客の情報を守り、安全かつ適切なデータ活用が可能です。

ファーストパーティデータ活用のポイント

ファーストパーティデータをうまく利用するには、いくつかのポイントを押さえる必要があります。注意点などを含め、活用するために重要なことを理解してデータを効果的に活用しましょう。

目的を明確にする

漠然とした目的で収集したデータを利用しても、成果を上げることは難しいです。目的がないまま大量のデータを収集するだけでは意味がなく、データの分析や活用ができません。まずは、ファーストパーティデータを利用して何をしたいのかという目的を明確にしましょう。目的によって、収集すべきデータや収集方法、分析方法や利用するツールは異なります。目的実現のために最適な方法を選択できるはずです。商品開発や新規顧客獲得などの目的を決めたうえで、社員に周知させましょう。社員が目的を共有することによって、情報交換の活発化やモチベーションの向上につなげられるかもしれません。

管理する人材を準備する

目的を明確化したら、データを分析・管理する人材が必要です。データの適切な利用をするために、データ活用の基盤を整えなければなりません。ツールやシステムを導入しても社員に知識やノウハウがなければ有効活用できないため、優れた人材は不可欠です。マーケティングやデータ分析の専門的知識やスキルを持つ人材の確保が望ましいです。データ活用できる組織・体制の構築や人材採用を行い、データを用いたマーケティング専門の人材を担当部門に配置しましょう。専門性が高い人材の採用に加えて、自社での教育も視野に入れると長期的な人材の確保が可能です。

ツールを導入する

データ分析や活用のためには、有用なツールの導入が不可欠です。ツールによって、膨大な情報を効率的に収集・管理できます。さらに、自社におけるデータ活用やマーケティングに長けた人材の確保が難しい状況では、ツールの導入により不足を補えます。ツールによって、新規顧客獲得の自動化や顧客情報の分析、データの統合管理などが可能です。前述のCDPやDMP、CRMを目的に応じて活用しましょう。適切なツールの活用により、データ分析の成果を最大化できます。多くの企業がツールを提供しており、機能や価格もさまざまなので、見積もりをとって比較するとよいでしょう。自社の業務形態や組織編成を考慮し、連携するシステムに合ったツールを選びましょう。

PDCAを回す

目的を定めて人材を確保してツールを導入したら、PDCAを回す必要があります。PDCAはPlan（計画）、Do（実行）、Check（評価）、Action（改善）の頭文字を取ったものであり、計画から改善までのサイクルを繰り返すことで、業務改善や品質向上を促す概念です。
収集したデータを分析し、マーケティングを実施しても終わりではなく、さらなる向上を目指さなければなりません。変化し続ける顧客のニーズや市場動向に対応する必要があるためです。顧客に良い商品やサービスを提供するうえで、PDCAが役立ちます。目標を設定し、目標実現のために必要な計画を立てましょう。計画の実施後には、顧客の反応や売り上げなどを測定し、結果の評価や検証が必要です。うまくいかなかった場合は、どうすればよかったのか、なぜ失敗したのかを明らかにする必要があります。検証に基づき、業務内容や施策を変化させ、データの収集や管理の方法について修正を定期的に行いましょう。うまくいかなかったマーケティングでも検証と修正を繰り返すことで、少しずつ成功に近づけられるはずです。多くの企業が、PDCAを回して事業を成長させ続けています。

情報提供に対するメリットを用意する

データ収集において、顧客の協力は不可欠です。スムーズな情報提供のためには、顧客にデータの利用目的を示したうえでメリットを用意することが重要です。利用目的が分からないのに情報を提供することに対して、不信感を持つ顧客もいるはずです。提供するデータが何にどのように使われるのかを明示することで、顧客はデータ提供の必要性を理解できます。企業に対して信用や安心感を持てば、継続的な情報提供につながるかもしれません。さらに顧客が一方的に情報を与えるだけでなく、情報提供による見返りや価値を与えましょう。メリットの例としては、限定クーポンやノベルティの配布、キャンペーンや先行販売の通知、回答者に対する抽選プレゼントなどです。収集するデータの品質向上のためにも、顧客が安心して積極的に情報提供できる環境を整えましょう。