One to Oneマーケティングとは？事例と実現に必要なデータ基盤

「顧客一人ひとりに合わせて」という言葉は、どの記事にも書かれています。ただ、実際に手を動かす段階になると、止まる場所はいつも同じです。誰にどのデータがあるのか分からない、統合すべきシステムが多すぎる、そして何より、続ける人がいない。

One to Oneマーケティング（ワントゥワンマーケティング、1to1マーケティング）があらためて語られているのは、従来のデジタルマーケティングの施策や配信メールが届かなくなり、顧客接点が分散したためです。

本記事では、定義と手法を整理したうえで、実現に必要なデータ基盤を「何をそろえるか」という要件のレベルで具体的に示します。 あわせて、データが完全に統合されていない状態からでも着手できる方法と、当社が公開している導入事例を紹介します。

✅この記事の要点

• One to Oneマーケティングとは、顧客一人ひとりの属性・行動・反応に応じて、対象者・内容・タイミング・頻度を調整する取り組みです。顧客ごとに完全に別のコンテンツを作ることではありません。
• 目的は、全員に違う情報を送ることではなく、必要な情報を届け、不要な情報を送らないことです。
• 本記事では、活用する顧客データを実務上扱いやすい4種類（識別子・属性・行動・反応）に整理します。欠けやすいのは識別子と反応です。
• 顧客データの完全統合は着手の前提ではありません。流入経路にもとづく自動タグ付けなら、会員IDとの連携がなくても出し分けを始められます。当社のミルボン事例がその実例です（※1）。
• 当社日本代表の猪股は、1to1マーケティングの成功には「戦略を企画し、それを実装し、継続的に運用し続けるリソースを確保する」という3ステップが欠かせないと述べています（※2）。止まる原因は、たいていツールではなく3つめの運用リソースです。

One to Oneマーケティングとは？

One to Oneマーケティングとは、顧客一人ひとりの属性・興味関心・行動履歴にもとづいて、届ける内容とタイミングを個別に調整するマーケティングの考え方です。

ここで最初に切り分けておきたい点があります。One to Oneマーケティングは、顧客ごとに完全に異なる広告やメッセージを作ることではありません。顧客の属性・行動・反応に応じて、対象者、内容、タイミング、頻度を調整する取り組みです。実務でも、一人ひとりに別の配信を作るのではなく、共通する属性や行動を持つグループに分けて内容とタイミングを最適化するのが一般的で、後述するセグメント配信やシナリオ配信もその手段に含まれます。

日本語では「ワントゥワンマーケティング」、省略形では「1to1マーケティング」と書かれることもありますが、3つの表記はすべて同じ概念を指しており、使い分けの決まりはありません。本記事でも同じ意味で扱います。

なぜ今あらためて必要になっている？

理由は2つあります。どちらも、企業側の意欲ではなく環境の変化によるものです。

1つめは、一斉配信のチャネルが物理的に届きにくくなったことです。

当社が公開しているミルボンの導入事例には、性質の異なる2つの課題が別々に記録されています。

1. 顧客側の設定：「会員の約50％がメール受信設定をオフに設定」していた
2. 配信環境の変化：「Gmailのロジック変更により一斉配信メールが迷惑メール扱いされ、届かないケースが増加」し、以前は高い開封率だったメールが「受信許諾顧客の6割程度にしか届かない」状況になった

受信許諾を取っている顧客にすら6割しか届かないのであれば、「全員に送る」という前提そのものが成り立ちません。届く相手が限られるほど、限られた枠を誰に使うかという判断、つまりOne to Oneの発想が必要になります。

2つめは、顧客接点がチャネルをまたいで分散したことです。

同じ人が広告を見て、サイトを回遊し、LINEで問い合わせ、店舗で買う。それぞれのチャネルに別々のデータが残り、つながっていません。One to Oneが難しいのは「一人ひとりを知ること」が難しいからではなく、「同じ一人だと分かること」が難しいからです。統合の手順はデータ統合とは？種類・メリット・仕組みから顧客データ活用まで完全ガイドで解説しています。本記事が扱うのは、手順ではなく「何がそろえば施策を始められるか」という要件の側です。

マスマーケティングやセグメント配信と何が違う？

実務上の境目は「直近の行動と反応が、次のコミュニケーションに反映されるかどうか」です。3か月前に設計した条件のまま同じ配信が流れ続けているなら、それはセグメント配信であってOne to Oneではありません。

認知を広げる段階ではマスが効率的ですし、セグメント配信だけでも十分な成果が得られる場合があります。目的と運用体制に合わせて段階的に進めてください。設定手順はLINEセグメント配信とは？基本の仕組みから設定手順・活用事例まで完全解説をご覧ください。

実現にはどんなデータが必要？

ここが本題です。本記事では、One to Oneマーケティングに活用する顧客データを、実務上扱いやすい4種類に整理します。

③と④は境界が重なりやすいため、「顧客が自分から起こしたこと」を行動、「企業の働きかけに対して起こしたこと」を反応として切り分けています。同じクリックでも、商品ページを自分で見に来たのなら行動、配信のリンクを押したのなら反応です。

4つのうち、実務でとくに欠けているのは①識別子と④反応です。②属性と③行動は、会員システムやGA4にすでに存在していることが多い一方で、①がないためにつながらず、④は取得していても施策に戻されていないケースが目立ちます。

①識別子：LINEの識別子は「取得できる」とは限りません

会員IDやメールアドレスに加え、LINE上のユーザー識別子も顧客を判別するための情報になります。ただし、LINE側の識別子と自社システムの会員IDをひも付けるには、ログイン、会員登録、外部システム連携などの設計が必要です。管理画面を開けば自動的に取得できるものではありません。

④反応：「送らない判断」に使います

開封率やクリック率は、配信結果の成績表としてだけのデータではありません。一定期間反応がない顧客への配信頻度を下げる、あるいは送らないという判断にも使えます。「何を送るか」と同時に「誰に送らないか」を設計することが、顧客体験を損なわずに精度を上げる近道です。

統合基盤の選び方や導入手順は、CDPとは？マーケティング活用・ツールの選び方から導入ステップ・LINE連携まで完全ガイドとCRMの機能からCRMマーケティングの施策・導入事例まで完全ガイドで扱っています。

着手の順番：5つの段階に分けます

4種類をすべてそろえてから始めるのではなく、段階を分けます。

第1段階には新しいデータも新しいツールも要りません。それでも意味があるのは、One to Oneの半分が「送らない判断」だからです。第5段階まで行かないと始められないと考えているうちは、いつまでも始まりません。

LINEではどんな手法が使える？

チャネルとしてのLINEは、個人の識別子が安定していること、反応が短時間に集まること、双方向であることから、One to Oneとの相性が良いチャネルです。

このうち、属性を条件にした絞り込み配信までは標準のLINE公式アカウントでも実施できます。 一方で、サイト行動を取り込んだ出し分け、反応履歴にもとづく自動的な配信抑制、購買履歴を使った個別レコメンドは、外部ツールやシステム連携が前提になります。

カート離脱配信は、LINEだけでは完結しません 実施するには、Webサイト側での行動計測、その行動とLINEユーザーのひも付け、購入済みかどうかを判定する仕組みの3つが必要です。表の「サイト側の計測」はこの意味です。

最初に着手して効果が見えやすいのは配信抑制です（当社の見解）。新しいデータが要らず、ブロック率の改善という形で数字に出ます。

シナリオ設計の作り方はオートマチックジャーニーの解説記事、優良顧客の抽出はRFM分析とは？やり方からLTV向上・CRM活用まで徹底解説を参照してください。

実際の事例は？

当社が公開している事例から、使っているデータの種類が異なる3社を紹介します。いずれも数値には算定条件の記載が限定的なため、自社の想定値としての利用は避けてください。

ミルボン：流入経路をもとに不要な配信を抑制

株式会社ミルボンは、美容室向けヘアケア製品のメーカーで、美容室が出店するプラットフォーム型ECサイト「milbon:iD」を運営しています（※1）。

注目すべきなのは、届ける設計ではなく届けない設計です。事例には「取扱ブランドが美容室ごとに異なるという業界特性に合わせ、美容室が推奨しないブランド情報は配信しないルールを徹底」し、「間違ったブランド案内が "別美容室への乗り換え" を誘発するリスクを防止」していると記載されています（※1）。つまりこの配信抑制は、顧客体験のためだけでなく、取引先の美容室から顧客が離れることを防ぐ事業上の要件として設計されています。

なお同事例の「有効会員の１割にあたる10万人のID連携を目標」は、今後の展望として挙げられた目標値であり、達成済みの成果ではありません（※1）。

この事例から学べること：配信内容の個別化だけでなく、配信対象から除外する条件の設計もOne to Oneの一部です。何を送るかと同じ重さで、何を送らないかを決めてください。

フィッツコーポレーション：アンケートと流入経路で顧客像を把握

株式会社フィッツコーポレーションは、「「香り」を軸とした事業を展開する商社兼メーカー」です（※4）。

事例には、同社の顧客層が「購入者層37.5%、ブランド関心層62.5%」という構成だったこと、タグ運用の結果「97%という高いタグ保持コンタクト率（タグが付与されたアクティブな友だちの割合）を実現」したことが記載されています（※4）。

なお、37.5%／62.5%には母数と分類方法の記載がなく、97%にも比較期間の記載はありません。 定義が明示されているのは97%のみ（分母はアクティブな友だち）です。当社の事例ですが、他社の数値に測定条件を求める以上、自社にも同じ基準を適用してお伝えします。

この事例から学べること：判断材料のない顧客が母集団に混ざっているほど、One to Oneは成立しにくくなります。アンケートや流入経路など、取得しやすい情報から顧客像を埋めていくのが現実的な順序です。

なぜ多くの企業で続かない？

ツールを入れたのに一斉配信に戻ってしまう。原因はデータや機能の不足ではなく、施策を改善し続ける体制が整っていないことにあります。運用を続けるために、次の3点を先に決めておいてください（当社の見解）。

1. 確認する指標を絞る。 目的に直結するものだけにします。配信の最適化が目的なら、開封率やクリック率に加えて「一定期間反応がない顧客の割合」と「ブロック率」を見ると、判断が「誰に送るのをやめるか」に集約され、意思決定が速くなります（LINE公式アカウントのブロック率を下げるには？）。
2. 運用体制に合った改善頻度を設定する。 理想の頻度よりも、確実に継続できる頻度を選びます。担当者が兼務なら月次から始めて構いません。
3. 条件と対応をルール化する。 「一定期間反応がなければ配信頻度を下げる」のように、条件と対応をセットで文書化します。担当者が変わっても同じ基準で運用できます。

データを判断につなげる考え方はデータドリブンマーケティングとは？メリット・始め方・LINE活用方法を解説で扱っています。

MAAC・DAACはどこを担う？

前述した4種類のデータで整理すると、それぞれのツールが担う範囲は次のようになります。

クレッシェンドラボが提供するMAAC（マーク）は、製品ページで「AIマーケティング自動化ツール」と位置づけられており、LINEを中心に、メールやSMSを含むマルチチャネルでの配信を扱います（※3）。リード文は「LINE・SMS・Webを横断して売上を最大化」、機能としては「顧客データ統合」「360度顧客プロファイル」「AIによる商品レコメンド」が挙げられています（※3）。

4種類のデータとの対応で言えば、MAACが担うのは次の部分です。

• ① 識別子：顧客単位で行動と配信反応をまとめて管理する
• ② 属性：会員情報やアンケート回答を配信条件として使う
• ③ 行動：サイト閲覧やカート投入をシナリオ配信の起点にする（連携先としてGoogle Analytics 4、Shopify、Salesforce、ZOHOが掲載されています）
• ④ 反応：開封・クリックの履歴を次の配信条件と分析に戻す

つまりMAACは、データを「ためる」のではなく「配信に戻す」側のツールです。

DAAC（ダーク）は、当社が2025年12月に発表した自律型AIソリューションで、正式名称は発表資料の本文表記で「Data Analytical and Automation Cloud」です（※2）。オンラインの行動データとオフラインを含む顧客データを統合し、AIが分析と提案までを行うと説明されています（※2）。同資料はMAAC・CAACとの役割分担を「MAACは、LINEやSMSで1対複数のパーソナライズコミュニケーションを実現し、CAACは、1対1のセールス/サポートを効率化させるプラットフォームです。」と整理しています（※2）。

読者の立場で整理すると、DAACが「気づいて提案する」側、MAACとCAACが「動く」側です。まずはMAACの領域から検討していただき、データの統合と分析まで踏み込む段階でDAACをご覧ください。

他社ツールとの比較検討をされている場合は比較ページもご用意しています。

まとめ

• One to Oneマーケティング（ワントゥワンマーケティング、1to1マーケティング）は、顧客の属性・行動・反応に応じて、対象者・内容・タイミング・頻度を調整する取り組みです。顧客ごとに完全に別のコンテンツを作ることではありません。
• 目的は、必要な情報を届け、不要な情報を送らないことです。「何を送るか」と同じ重さで「誰に送らないか」を設計してください。
• 活用データは識別子・属性・行動・反応の4種類に整理できます。実務で欠けやすいのは識別子と反応です。
• 完全なデータ統合は着手の前提ではありません。反応データによる配信抑制、流入経路の自動タグ付け、追加直後のアンケートから始められます。
• 続かない原因は多くの場合ツールではなく、運用リソースの不在です。見る指標を絞り、守れる頻度を決め、条件と対応を先に文書化してください。

関連記事としてCDPとは？マーケティング活用・ツールの選び方から導入ステップ・LINE連携まで、LTVとは？計算方法・3つの計算式と最大化の施策を完全ガイドもあわせてご覧ください。

自社の保有データでどこまで個別化できるかのご相談は、お問い合わせからご連絡ください。各種お役立ち資料も無料でご覧いただけます。

よくある質問

Q1. One to Oneマーケティング、ワントゥワンマーケティング、1to1マーケティングに違いはありますか？

基本的な意味は同じです。英語表記の「One to One」、カタカナ表記の「ワントゥワン」、数字を使った「1to1」は、いずれも顧客一人ひとりに合わせたマーケティングを指し、使い分けの決まりはありません。当社でも、製品ページでは「One to Oneコミュニケーション」、発表資料では「1to1マーケティング」と両方の表記を使っています。

Q2. One to Oneマーケティングとパーソナライズの違いは何ですか？

パーソナライズは、コンテンツや体験を個別化する行為そのものを指します。One to Oneマーケティングは、パーソナライズを含めて、顧客ごとのデータ取得、施策の実行、効果検証までを継続的に行う取り組み全体を指す場合が一般的です。なおパーソナライズは「氏名を差し込む」程度の軽い個別化にも使われる言葉なので、社内で議論する際はどの粒度の話かを確認しておくとよいでしょう。

Q3. CDPやCRMを導入しないと始められませんか？

始められます。統合基盤があれば精度は上がりますが、着手の前提条件ではありません。当社の導入事例でも、会員IDとの連携がない状態で、流入経路にもとづくタグ付けによって出し分けを実現しているケースがあります。1つのチャネルで完結する範囲から始め、成果と課題を確認してから統合の範囲を広げるほうが現実的です。

Q4. LINE公式アカウントの標準機能ではどこまでできますか？

属性などを条件にした絞り込み配信は、標準機能でも実施できます。一方で、Webサイト上の行動データを取り込んだ出し分け、反応履歴にもとづく自動的な配信抑制、購買履歴を使った個別レコメンドは、外部ツールやシステム連携が必要になります。まず標準機能で運用を始め、手作業が回らなくなった段階で検討するのが順当です。

Q5. 成果はどの指標で確認すればよいですか？

施策の目的によって異なります。配信ごとの開封率だけを追うと、送る回数を増やす方向に判断が寄りがちです。開封・閲覧などの反応に加えて、反応がない顧客の割合、ブロック率、継続率、LTVを見ることをおすすめします（当社の見解）。単発の配信結果ではなく、顧客との関係が中長期で改善しているかを確認してください。

Q6. 最初に何から着手すればよいですか？

既存の反応データを使い、一定期間反応がない顧客への配信頻度を見直すところからです。新しいデータの取得もツールの導入も不要です。そのうえで、友だち追加の入口を分けて流入経路をタグ付けし、追加直後のアンケートで本人申告の条件を取得する、という順序で進めると、投資を増やさずに精度を上げられます。

出典

• ※1 クレッシェンドラボ「【ミルボン導入事例｜BtoC編】メール離れ時代の顧客接点をLINE×MAACで再構築」（2025年6月30日）
• ※2 クレッシェンドラボ「台湾発クレッシェンドラボ、次世代の1to1マーケティングを実現する 自律型AIエージェント『DAAC（ダーク）』を発表」（2025年12月2日）
• ※3 クレッシェンドラボ「LINE CRM・マーケティング自動化ツール｜MAAC」
• ※4 クレッシェンドラボ「【FITS 導入事例】配信中心から脱却、MAACでデータドリブンなLINE戦略へ」（2025年6月26日）
• ※5 クレッシェンドラボ「LINE 配信開封率 66%、ブロック率 11% 台へ。多慶屋が挑んだ「ユーザー興味の可視化×再来店施策」戦略の全貌とは？」（2025年6月26日）

本記事はクレッシェンドラボが作成しています。記事内では当社製品であるMAAC・DAAC・CAACを紹介していますが、属性にもとづく絞り込み配信はLINE公式アカウントの標準機能でも始められます。事実に関する記述は上記の当社公開ページの記載にもとづいており、当社の見解にあたる部分はその旨を明記しています。掲載事例の数値は、いずれも算定条件の記載が限定的なため、自社の想定値としての利用は避けてください。