今こそクリーンな環境を – Data Clean Room
もしあなたがマーケティング担当者なら、 この数ヶ月の間にData Clean Room（データクリーンルーム）の話題に少なくとも一度は触れているのでは無いでしょうか。しかも、大抵その会話の雰囲気は興奮しながらも少し困惑したものだったと思います。
みんなが話している、この奇妙で衛生的なデータの部屋とは何でしょうか？
データクリーンルームを「データのスイス」と呼ぶ人もいますが、中立的で安全な空間を提供することで、ファーストパーティのデータを共同活用できるため、その価値は認められています。データクリーンルームの環境では、2つの当事者がデータを安全に共有し、そのデータをいつ、どこで、どのように使用できるかを完全に制御して分析することができます。
このようにして、ブランドは、消費者のプライバシーを侵害することなく、規制に準拠した空間で、必要なデータにアクセスすることができるようになるのです。ユーザーレベルのデータはデータクリーンルームに入るが、集約されたインサイトはコホートと呼ばれる共同オーディエンスグループとして出力されます。
そこで、2022年に向けての準備を整えるために、データクリーンルームをテーマとした3つのブログシリーズで、未知の森と深い湖に囲まれたファーストパーティ・データの旅に皆さんをお連れしようと思います。
本ブログシリーズでは、データクリーンルームとは何か、どのように機能するのか、なぜデータクリーンルームが必要なのか、そして今後数年間でキャンペーンを評価する能力にどのような影響を与えるのか、そのすべてをお伝えします。
しかし、その前に、私たちがここまで辿り着くことになった物語から始めましょう。
既存の枠にとらわれず、進化し続ける
データクリーンルームは、ここ1年ほどの間に復活しましたが、インフラとしてのコンセプトは、実は数年前から存在していたのです。
Googleはこの言葉を最初に作ったわけではありませんが、データクリーンルームのソリューションを商業化した最初の企業であり、2017年にAds Data Hubを発表しました。CRM、CDP、イベントログなどのファーストパーティデータを、Googleのエコシステムに含まれるユーザーレベルのデータで拡張し、Googleキャンペーンに活用するための安全でプライベートな環境を構築することが目的でした。
そのわずか1カ月後、Facebookは顧客とデータを共有する目的で、独自のデータクリーンルームの提供を発表しました。偶然でしょうか？おそらく違うでしょう。
しかし、GDPRやAppleのIntelligent Tracking Prevention 2.0などの法律が新しいプライバシー保安官となり、ユーザープライバシー時代のスターターピストルを実際に鳴らしたのは2018年のことでした。
2019年に続いて、AmazonはAmazon Marketing Cloudと題したデータクリーンルームプラットフォームを立ち上げました。2020年初頭にはCCPAが施行され、2020年4月 – AppleがiOS 14でオプトイン機構の爆弾を落とし、モバイルアプリ全体のエコシステムが息を呑みました。（ATTについてはこちら）。
ユーザープライバシー法の制定やデータプライバシー基準の厳格化により、広告主やブランドが消費者データを収集・共有する方法は大きく変化しています。
Facebookは2021年10月、ユーザーレベルのキャンペーンデータを広告主に提供することを停止し、MMP（Mobile Measurement Partners(英語)）にのみ共有ことを発表しました。他のネットワークも近々同様の処置を取るする予定です。
AppleのATTフレームワーク、Facebookのユーザーレベルデータの決定、そして2023年に予定されているGoogleのサードパーティークッキーの廃止の間で、データ共有の規模と幅はますます制限され、キャンペーンの計測と最適化がこれまで以上に困難になってきています。
そのため、ブランドは現在、プライバシーに準拠した方法で有意義なマーケティングインサイトを得るための新しい方法を見つけることに躍起になっています。
2019年のデータ交換アライアンスのトレンドを皮切りに、DisneyがTarget社との協業を開始、UnileverがFacebook、Google、Twitterと手を組みクロスチャネル計測モードを実現、2020年にはITVがInfosumと提携、2021年にはTransUnionがBlockGraphとデータ連携を開始しました。
今後ますます増えることが予想される、豊富なデータ連携を可能にした結合要素とは？もちろん、データクリーンルームです。
そもそもデータクリーンルームって何？
データクリーンルームにより、マーケターはプライバシー規制を順守しながら、統合されたデータセットの力を活かすことができます。個々のユーザーの個人識別情報（PII）やアトリビューション制限されたデータは、関係する貢献者には一切公開されないため、ユニークな識別子でユーザーを特定することが不可能となります。
PIIおよびユーザーレベルデータは、さまざまな計測に利用できるように処理が施され、相互参照や他のソースのデータと組み合わせて使用することができる匿名化されたデータになります。
多くの場合、データクリーンルームから得られるのは集計レベルのデータのみです。たとえば、「アクションXを実行したユーザー（特定のユーザーではなく複数のユーザー）にはYが提供される」などです。ただし、ユーザーレベルの情報の提供が可能なのは、関連する当事者全員の完全な同意が得られている場合のみであることは覚えておく必要があります。
データクリーンルームが信頼性の高いプラットフォームになっている重要な要因として、データガバナンスは信頼できるデータクリーンルームプロバイダーが行っていると同時に、データへのアクセス、利用可能性、使用についてデータクリーンルームに関わるすべての当事者の合意が取れているという事実があります。
このフレームワークでは、ある当事者が他の当事者のデータにアクセスできないようになっています。これにより、個人データやユーザーレベルのデータを、同意なく異なる企業間で共有することはできないという基本原則が守られます。
たとえば、あるブランドがMacy’sとデータを共有したいと考えたとします。例えば、リーチとエンゲージメント頻度、オーディエンスの重複、クロスプラットフォームのプランニングと配信、購買行動、人口統計など、共通のオーディエンスについて相手が既に知っていることを確認するためです。
データクリーンルームは、キャンペーンのパフォーマンスを計測するための中間的な手段としても使用できます。ブランドは、オーディエンスに関するインサイトを推測で見積もるのではなく、プライバシーをしっかりと保護した状態で、AmazonやGoogleのファーストパーティデータの内容を正確に知ることができます。
それに対して広告主は、セグメンテーションおよび類似のオーディエンスを含み、個人の識別情報を伴わない、集計された出力情報を得ることができます。この情報をパブリッシャー、アドネットワーク(英語)またはDSP(英語)と共有して、キャンペーンに役立てることができます。あるいは、例えばアドネットワークを持つ小売業であれば、広告を購入する際にこのアウトプットを活用することができます。
データクリーンルームの仕組みとは？
データクリーンルームの運用は、4つのパートで構成されています。
1 – データの取り込み
最初の段階では、ファーストパーティのデータ（CRM、サイト/アプリ、アトリビューションなど）、または協力者（ブランド、パートナー、アドネットワーク(英語)、パブリッシャーなど）からのセカンドパーティのデータは、データクリーンルームに流し込まれます。
2 – データの連携と拡充
そして、ユーザーレベルでデータセットをマッチングさせ、サードパーティのデータエンリッチメントなどのツールを使って、お互いのデータを補完します。
3 – 分析
このステージで、データの分析が行われます。
- 共通部分と重複
- 計測とアトリビューション
- 近似値のスコアリング
4 – マーケティングへの応用
データクリーンルームの最終段階として、集計されたデータの出力により、マーケティング担当者は以下のことが可能になります。
- より適切なオーディエンスを構築
- 顧客体験の最適化とA/Bテスト
- クロスプラットフォームプランニングとアトリビューションの実行
- リーチとエンゲージメント計測を行う
- より深いキャンペーン分析の実行
さて、ここまでで「方法」を説明しましたが、では実際にどのようにデータをマッチングさせるのでしょうか。
データクリーンルームを利用すると、広告主側と媒体側でEメール、住所、氏名、携帯電話IDなどの識別子が一致するため、双方のデータソースをうまくマッチングさせることができるようになります。
そのような識別子が存在しない場合は、機械学習や確率的モデリングなどの高度なツールを適用して、照合機能を強化することができます。
なぜマーケティング担当者にデータクリーンルームが必要なのか？
まず第一に、データプライバシーに関する監視の目が厳しくなっていることです。
個人情報保護規制やプライバシー保護への取り組み（詳細は後述）により、広告主やパブリッシャーがデータを収集、保存、分析、共有することはますます複雑になってきています。
第二の理由は、当事者間の商業的信頼の欠如でしょう。よく知られているように、貴重な第1者データをデータクリーンルームの外で渡すことは、法的にも商業的にもリスクが高いのです。
最後に、非効率的なデータ合成プロセスです。別々のデータセット間のデータ相関は、データサイエンティス（BIチームによる）による非常に重い作業を必要とし、コストと時間のかかる作業です。
データクリーンルームが救いの手を差し伸べます！
データのプライバシーに関して言えば、データクリーンルーム内のすべての関係者は、処理を通して完全に暗号化されたデータを完全にコントロールすることができます。データクリーンルームでは、各当事者が自分のデータに何をどのようにアクセスし、使用するかを定義し、厳格なガバナンスとパーミッションが含まれます。
また、上記の課題を解決するために、特定のインプレッションやクリック、アクティビティを特定のユーザーに紐付けることを不可能にする差分プライバシーも重要なポイントです。
最後になりましたが、データクリーンルームは、プライバシーを重視したコンピューティング、クエリ、目的に応じた集計レポートなどを提供し、データセットをつなぎ合わせられるようにします。
データクリーンルームの種類
これまで、データクリーンルームを作るに至ったビジネス、技術、法的な要求について述べてきました。では、実際に存在するデータクリーンルームの品種をハイレベルに分解してみましょう。
ウォールドガーデン – ビッグテックのプラットフォーム
このグループは、技術プロバイダーがハードウェア、アプリケーション、またはコンテンツを大幅に制御するクローズドエコシステムで構成されています。
ウォールドガーデン(英語)は、Google、Amazon、Facebookがファーストパーティーデータを安全に商業化し、ライバルから広告費を獲得するために導入したものです。
ウォールドガーデンの利点は、イベントレベルのデータでファーストパーティのデータセットを充実させることができることです。しかし、その欠点は、硬直したアーキテクチャ、データのクロスプラットフォーム活性化（マルチタッチアトリビューション）の欠如、企業間データ連携の欠如、厳格なクエリ機能などです。
マルチプラットフォームまたはニュートラルプレイヤー
このタイプのデータクリーンルームには3つのサブグループがあり、それぞれに長所と短所がある。
多角化
これらは主に、マーケティング・アプリケーションやクラウド・データ・ストレージなど、隣接する産業で事業を展開している レガシー・ビジネスです。多様なプロバイダーが、規制を遵守した方法でシグナルを収集するためのデータ連携メカニズムを組織に提供します。
壁で囲まれたデータへのアクセスは制限されていますが、アーキテクチャの柔軟性、データの種類や分析レベルに関する独自のガバナンスコントロールによって、そのバランスが保たれています。
ピュアプレイヤー
これらは、新しくて小規模なデータクリーンルームのプロバイダーです。柔軟性はあるものの、ファーストパーティーのデータ粒度は限られており、データ取り込みはサードパーティーのインフラに依存することが多く、ダウンストリームの連携オプションも限られています。
MMP
SRNにはいくつかの制限がありますが、モバイル計測のパートナーは、ユーザーレベルおよびクロスチャネルデータの粒度、リアルタイムのコンバージョンデータ、モバイルアプリのビジネスロジック向けに構築されたクラス最高の分析、柔軟な統合オプション、最高品質の集計レポートを提供することができます。
お客様に最適なデータクリーンルームプロバイダーを評価するためには、お客様のメインチャネル（モバイル、アプリ、ウェブ）、ビジネス規模、マーケティングのニーズ、データ構造、社内リソースを考慮する必要があります。
市場はどこに向かっているのか？
ファーストパーティーのデータ収集はすでに高度で戦略的なミッションとなっており、この軌跡は今後ますます加速していくでしょう。このトレンドに後押しされ、ウォールドガーデンを越えてプライバシーを保護するデータコラボレーションへの関心が高まり、中立的なデータクリーンルームプロバイダーが急増しているのです。
実際、ガートナー社は、メディア予算が10億ドルを超えるマーケターの80%が、2023年までにデータクリーンルームを導入すると予測しています。
なぜなら、選択肢が増えれば増えるほど、企業はそれぞれのニーズに合った最適なデータクリーンルームのプラットフォームを容易に採用することができるからです。
また、データクリーンルームのような規制された中間データの場で企業が協力すればするほど、マーケティング担当者はキャンペーンの計測、アトリビューション、最適化を容易に行うことができるようになります。
重要なポイント
- データクリーンルームは、透明性の高い環境で2つ以上のパーティーが保有するデータの突合をサポートし、複数当事者によるデータ連携の技術的・法的障害を解決する、安全かつ高度に保護された環境です。
- データクリーンルームが信頼性の高いプラットフォームになっている重要な要因として、データガバナンスは信頼できるデータクリーンルームプロバイダーが行っていると同時に、データへのアクセス、利用可能性、使用についてデータクリーンルームに関わるすべての当事者の合意が取れているという事実があります。
- データクリーンルームの種類には、Google、Amazon、Facebookなどの大手企業が提供するウォールドガーデンや、アーキテクチャ、データガバナンス、統合オプションに関する柔軟性を提供するマルチプラットフォームやニュートラルプレイヤーが含まれます。
- データクリーンルームソリューションの各サブグループは、ビジネスとデータのさまざまなニーズを満たすように設計され、独自の利点と欠点を提供します。
- キャンペーン計測のためにファーストパーティーのデータを求める声が高まり、データクリーンルームプロバイダーが急増しています。データクリーンルームを利用した企業のコラボレーションが進めば進むほど、マーケティング担当者はキャンペーンのモニターやアトリビューション分析、最適化を容易に行えるようになるでしょう。
