ファーストパーティデータとは？活用方法や使用する際の注意点

データコンプライアンスが重視される現在は、個人データやプライバシーを保護する動きが世界的に強まっており、第三者のドメインから発行されるサードパーティCookie（クッキー）の利用規制もますます厳しくなってきています。

これまで外部に頼っていたデータ収集が難しくなってきていることから、自社で収集するファーストパーティデータの重要性が急速に高まっています。

この記事では、ファーストパーティデータの定義と重要性、活用方法や注意点を整理し、Cookieレス時代の指針を解説します。顧客情報収集の透明性を高めたい企業や、データをより効果的に活用したい企業はぜひ参考にしてください。

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とは、自社のウェブサイトやアプリ、実店舗などを通じて顧客から直接収集・保有する顧客データのことです。

第三者を介さないため、情報の鮮度と信頼性が高く、顧客のリアルな行動や興味を細部まで把握できます。購入履歴や閲覧行動、検索クエリ、問い合わせ内容など、顧客の真の興味や行動の背景まで読み取れる点が大きな特徴です。

ファーストパーティデータの主な収集経路と種類には以下のようなものがあります。

• ウェブサイトやアプリでの行動分析データ：閲覧ページ、滞在時間、サイト内検索キーワード
• 購入履歴や注文履歴：注文日時、商品名、金額
• 顧客アカウント：メールアドレス、電話番号、配送先住所
• メールマガジンやリワードプログラム：メール開封率、クリック履歴、参加状況
• カスタマーサポートや資料請求：問い合わせのメールや入力フォーム内容
• モバイルアプリ：プッシュ通知への反応や位置情報
• SNS上でのやり取り：投稿内容やコメント
• CRM（顧客関係管理）：販売品目、価格、支払い方法、日時、店舗や場所
• 展示会やイベント：名刺交換やアンケート
• 店舗内：購買履歴、会員登録やカード発行等の内容

ファーストパーティデータは、サードパーティデータのように本人の知らないところで収集されるものではなく、ブランドとの直接的な接点で取得する情報です。それだけに透明性が高く、顧客との信頼関係を損なわずに顧客のニーズを深堀りできる点が強みです。

ファーストパーティデータが重要な理由

• Cookieの利用規制やプライバシー保護対策が強化されている
• 低コストで信頼性の高いデータを取得できる
• 顧客の主体性を確保し法令を順守しやすい
• ブランドロイヤルティが高まる
• 顧客データを自社で保有できる
• より正確なマーケティング施策につながる

Cookieの利用規制やプライバシー保護対策が強化されている

Cookieとは、ユーザーがウェブサイトを訪問する際に、ブラウザにダウンロードされる少量の情報を意味し、ユーザーのウェブサイト操作を向上させたり、行動追跡や広告配信のために使用されたりします。

近年では、個人情報保護への意識が高まっており、このCookie利用に関する法規制やプライバシー対策が世界中で強化されてきています。なかでもサードパーティCookieは、ユーザーが意図しない場所でもウェブサイトを横断して行動履歴を収集していることもあるため、問題視されるようになってきています。

日本では、2022年4月に「改正個人情報保護法」が制定され、サードパーティCookieの規制が厳格化されています。また、2023年6月には「電気通信事業法」が改正され、ウェブサイトやアプリを利用する際、ユーザーの認識なしにCookieを含むユーザー情報が第三者に送信される「外部送信」に対しての規律が設けられました。

こうした背景から、ファーストパーティCookieであれば、顧客本人にデータ収集の意図を理解してもらったうえで、プライバシーを保護しながらデータを収集できるため、ファーストパーティデータが重視されるようになってきています。

低コストで信頼性の高いデータを取得できる

ファーストパーティデータは、他社に費用を払って取得するサードパーティデータとは異なり、自社で収集するため低コストに抑えられます。また、顧客から直接入手した一次情報であるため、情報の出所が明確で信頼性が高く、データの精度も高いのが特徴です。

サードパーティデータは、他社から購入する場合はもちろん、最新のデータを取得するたびにコストが発生しますが、ファーストパーティデータは自社で収集し、保持するためデータ購入費などが必要ありません。一度収集の仕組みを構築すれば、継続的に鮮度の高いデータを蓄積できるため長期的に見てもコストを抑えられます。

また、ファーストパーティデータは自社のウェブサイトやアプリ、実店舗、メールマガジンなどを通じて得たデータのため、自社との関連性が強いうえに、顧客のリアルな行動や興味を細部まで把握できます。

顧客の主体性を確保し法令を順守しやすい

近年では、消費者は自身のデータを誰が所有しているか、どのように利用されているかに強い関心を持っているため、データ利用規約の同意を得ることは重要です。

ファーストパーティデータは利用目的や収集する情報を明確に示し、顧客の同意を得たうえで提供してもらうデータです。そのため、顧客は個人情報をどのように提供したいか主体的に選択できます。

また、2005年4月には、個人情報の有用性に配慮しながら、個人の権利や利益を守ることを目的に「個人情報保護法」が全面施行されています。

個人情報保護法には、データの取り扱いにおいて主に以下のような基本ルールがあります。

• 取得したデータは利用目的を特定して、その範囲内で利用する。
• 利用目的を通知、または公表する。
• データ漏洩等が生じないように、安全に管理する。
• 第三者に提供する場合は、あらかじめ本人から同意を得る。

ファーストパーティデータを利用すれば、自社で情報管理を行えるため、こういった法令を順守できます。消費者が安心してデータを提供できる環境を整え、個人情報について顧客が主体的に選択できることで、ブランドへの信頼感も高まります。

ブランドロイヤルティが高まる

ファーストパーティデータは、顧客が同意したうえで自社ブランドに直接提供されるものです。顧客は情報提供することでよりよい顧客体験を期待するため、その期待に応える形でパーソナライズされた体験を提供することで、次のような成果が期待できます。

• パーソナライズされた商品提案による平均注文額（AOV）の向上
• 顧客体験の向上によるブランドロイヤルティの向上
• パーソナライズされた購買体験による顧客維持の改善

顧客データを自社で保有できる　

ファーストパーティデータは、規制が強化されてきている外部データとは異なり、顧客の明確な同意を得たうえで収集される自社固有の資産といえます。また、自社が所有するチャネルで直接収集したデータのため、SNSなどの第三者プラットフォーム上で収集されるデータと異なり、仕様変更などでデータが失われることもありません。

一度取得したファーストパーティデータは、複数のマーケティングチャネル間で柔軟に活用できることも、自社保有データの強みです。

より正確なマーケティング施策につながる

ファーストパーティデータを活用することで、単なる属性ではない実際の興味関心に基づいた細やかで正確なパーソナライズドマーケティングが行えます。

例えば、閲覧履歴や購入履歴に基づいて、次のような施策を実施できます。

• 商品レコメンド：顧客に関連性の高い商品を提案する。
• メールマーケティング：パーソナライズドメールを配信する。
• カスタマーサポート：過去の問い合わせ内容も把握したうえで対応する。
• SNS広告：より精度の高いターゲットオーディエンスを構築する。
• コンテンツマーケティング：表示するコンテンツや商品情報を関連性の高いものにする。

また、詳細な取引データを含むファーストパーティデータは、高い精度で顧客予測分析ができます。優良顧客とそうでない顧客を可視化できるため、注力すべき顧客に対し効率的なマーケティングが行えるようになります。

ファーストパーティデータの8つの活用例

1. 離脱した顧客との接点を再構築する
2. レビューデータを活用して信頼性を高める
3. キャンペーンの関連性を高める
4. カスタマージャーニーを把握する
5. マーケティング施策の効果を正確に把握する
6. オムニチャネル施策の効果測定を改善する
7. 正確な顧客データを作成する
8. 新市場を開拓する

1. 離脱した顧客との接点を再構築する

2025年に行われた調査によると、ECサイトの平均カゴ落ち率は62.9％で、多くの売上機会が失われていることがわかります。

ファーストパーティデータを活用すれば、購入を迷っている顧客を特定し、再び購入行動へと導くことができます。例えば、商品を閲覧したものの、購入に至らなかった顧客に対して購入を促すリマインドメールを送ったり、割引コードを送ったりすることでリターゲティングを実施できます。

2. レビューデータを活用して信頼性を高める

日本のオンライン購入者の約76％が購入前にレビューを確認し、90％以上が口コミにより購入した経験があるというデータもあるように、顧客レビューも重要なファーストパーティデータの一つです。

優れたレビューを顧客の推薦コメントとしてマーケティングに活用するリファラルマーケティングは非常に効果的で、多くの小売企業がウェブサイトやSNSで活用しています。実際の顧客の声は、まだ購入経験のない見込み顧客とブランドとの信頼関係を築くための強力な手段です。

3. キャンペーンの関連性を高める

ファーストパーティデータは、自社が保有する顧客情報の中で最も正確かつ最新性の高いデータです。そのため、顧客ごとの興味や関心、行動履歴に基づいて、より関連性の高いメッセージを届けることができます。

例えば、新しいランニングシューズを発売する際に、メールリスト全体へ同じ内容を一斉配信する必要はありません。まずは、ファーストパーティデータを活用して、次のように正確な顧客セグメンテーションを行います。

• 過去にランニングシューズを購入した顧客（買い替え時期も推測可能）
• ランニング用品を頻繁に閲覧している顧客
• ランニング関連コンテンツに反応している顧客
• 特定の価格帯で購入する傾向のある顧客

こうした情報を基に、顧客セグメントごとに内容を変えるセグメント配信を行うことで、より効果的なキャンペーンを展開できます。

4. カスタマージャーニーを把握する

顧客を購入へと導くには、顧客がどのような経路から入り、購入に至るのかを理解することが重要です。

ウェブサイトやアプリでの行動データや購入履歴などのファーストパーティデータを活用すれば、顧客がブランドを認知し、購入に至り、その後、他者へ推奨するまでの一連のプロセスやLTV（顧客生涯価値）を分析できます。

その結果、セールスファネルの各段階において、適切なタイミングでメッセージを届けられるようになり、ブランドとの関わりを深めることができます。

また、顧客の反応を基に既存のカスタマージャーニーを継続的に見直し、改善することも可能です。こうした検証は一度で終わるものではなく、新たなファーストパーティデータが蓄積されるたびに繰り返し行うことが重要です。

5. マーケティング施策の効果を正確に把握する

ファーストパーティデータを活用することで、どのマーケティング施策が効果を発揮しているのかを理解できます。自社の複数チャネルでの顧客行動を分析することで、異なるメッセージやキャンペーンがそれぞれどのように売り上げに結び付いているかを追跡できます。

また、オンラインでの行動と実店舗での購入を結び付けて分析できるため、マーケティング活動全体の成果をより正確に評価できます。

こういった分析により、オンラインと実店舗の両方を含む全体のマーケティング予算を最適に配分し、投資利益率（ROI）を高めることもできます。

6. オムニチャネル施策の効果測定を改善する

従来のオムニチャネル分析では、ECサイトのウェブ解析、POSデータ、マーケティングツールなど、それぞれ別のシステムや外部データから集めたものを後からつなぎ合わせていました。その結果、データの欠落や重複が発生し、どの施策が成果につながったのかが不透明になるなどの課題がありました。

統合されたファーストパーティデータ基盤を構築することで、オムニチャネル施策の正確なKPI測定が可能になり、より精度の高い施策改善につなげやすくなります。

例えば、次のようなことが可能になります。

• 全チャネルの購買データを統合し、一元的に把握する
• Web広告が店舗購入につながったかなど、チャネルを横断した売り上げへの貢献度を分析する
• データの重複や見落としを防ぎ、各チャネルの実際の成果を測定する
• オムニチャネル施策のROIを正確に算出する

7. 正確な顧客データを作成する

顧客を深く理解するには、あらゆる接点で得た顧客情報を統合した単一の顧客プロファイルが必要です。統合される情報の例としては、次のようなものがあります。

• オンラインストア、実店舗、マーケットプレイスを含む購入履歴
• ウェブサイトの閲覧履歴やエンゲージメントデータ
• メールやSMSなどのマーケティング施策への反応
• カスタマーサポートの対応履歴
• ロイヤルティプログラムの利用状況
• 顧客の嗜好や行動傾向

ファーストパーティデータを利用して最初からすべてのデータを一元管理できるようにすれば、顧客の購買行動全体を把握し、一人ひとりに適した体験を提供できるようになります。

8. 新市場を開拓する

ウェブサイト訪問者、SNSフォロワー、メルマガ購読者などのデータを分析することで、自社商品に関心を持つ新たなターゲット市場を特定できます。

「なぜ自社の商品が選ばれているのか」を分析し、強みであるUSPを活かせる新たな市場や、既存の顧客層と属性が似ている潜在顧客を特定し、ピンポイントで広告配信などを行うことで、効率良く新市場が開拓できます。また、ニッチ市場を開拓すれば、他社との差別化を図ることも可能です。

ファーストパーティデータ戦略を成功させるための注意点

• 活用方法や目標など明確な計画を立てる
• データを確実に活用する
• データ取得の理由を明確にし、必要最低限の情報を収集する
• 顧客との信頼関係を構築する

活用方法や目標など明確な計画を立てる

ファーストパーティデータは、明確な計画がないままデータを集めると、活用方法がわからない大量のデータだけが蓄積されることになりかねません。計画には、収集するデータの種類、分析方法、各チャネルやシステムでの活用方法といった内容を含めましょう。

さらに、「顧客が商品を簡単に見つけられるようにしたい」「平均注文額（AOV）を向上させたい」というように、ファーストパーティデータ活用による目標を設定し、部門やチャネル間で共通認識を持つことが重要です。

具体的な計画を基に統合的なアプローチを実施することで、顧客に過度な負担をかけることなく、必要なデータを効率的に収集して活用できるようになります。

データを確実に活用する

ファーストパーティデータの収集は比較的容易ですが、その価値を最大限に引き出すことは容易ではありません。データは、鮮度が高いうちに迅速に活用することが重要です。

データベースを眠らせておくのではなく、ターゲティングメール、パーソナライズされた商品レコメンド、パートナー企業との協業施策などに迅速に反映することで、顧客エンゲージメントやロイヤルティの向上につなげられます。

Shopify（ショッピファイ）には、ファーストパーティデータを最大限活用し顧客体験や広告戦略に即座に反映するためのツールが複数あります。

• Shopify Segmentation：購入行動や住所などに基づいてセグメント化し、パーソナライズした体験の提供をサポートします。
• Shopify Collective：信頼できるブランドパートナーとの共同販売やデータ共有ができ、新たな顧客層にリーチできます。
• Shopify Collabs：ブランドに合ったクリエイターを見つけ、パフォーマンスを追跡できるインフルエンサーマーケティングが行えます。

データ取得の理由を明確にし、必要最低限の情報を収集する

ファーストパーティデータの活用では、「できるだけ多く集める」ことではなく、「顧客に価値を提供しながら必要な情報を適切に収集し活用する」ことが重要です。

近年では、企業にデータ最小化の取り組みが求められています。データ最小化とは、組織がデータを無闇に蓄積するのではなく、必要不可欠なデータのみを収集し、その目的が適切に達成されたら、責任を持って処分するというものです。

また、企業はデータ取得の目的や利用方法を明確にすることも求められています。例えば、生年月日を尋ねるときは、「お誕生日クーポンを差し上げます」などデータの利用目的を明示することで、顧客の不信感を軽減できます。

顧客との信頼関係を構築する

データを責任を持って管理していることを示し、情報提供によって顧客にも利益があることを伝えて、顧客との信頼関係を築くことが重要です。

信頼関係を築くうえで重要なのが、プライバシーの配慮です。個人情報保護法などの関連法令を順守しているかを定期的に確認しましょう。

さらに、同意の管理を適切に行うことは、法令順守のためだけではなく、企業が顧客の利益を第一に考えていることを示すためでもあります。そのため、ECサイトやアプリで、データ利用への顧客の同意を取得する仕組みを整えることが不可欠です。

データ管理に対する運用方針やルールなどを企業全体で定め、これらを監視し、評価することで、データ活用による効果を最大化し、リスクを最小化させます。

顧客情報を安全に保護しながら活用することが、顧客との長期的な信頼関係の構築につながります。

まとめ

個人情報保護の規制強化やサードパーティCookie廃止が進むなか、ファーストパーティデータの活用が主流になりつつあります。

ファーストパーティデータを適切かつ効果的に活用することで、顧客理解の深化やよりパーソナライズされた顧客体験の提供、ターゲティング精度の向上、マーケティングROIの改善、顧客ロイヤルティの向上など、さまざまな成果が期待されます。

Shopifyには、顧客セグメンテーションが簡単に行えるツールやテンプレートが用意されています。マーケティングツールも豊富なため、初心者でもファーストパーティデータに基づいた施策をスムーズに実行できます。