データクレンジングとは？
自社の顧客データをマーケティングや営業活動に活用する企業が増えてきています。
BtoBビジネスを展開されている企業において、SFA（営業支援システム）やCRM（顧客管理システム）、MAツール（マーケティングオートメーション）といった顧客データを活用するツールが一般的になった昨今、ベースとなるデータ品質の重要性が高まっています。
今回は、データベースの価値を高める「データクレンジング」について紹介します。
Data（情報）をCleansing（洗浄）する。
みなさんはデータクレンジングと聞いてどんなイメージを持たれたでしょうか。
データクレンジングとは、データベースにあるデータに一定の基準やルールを定めた上で、編集・統合・補正などの調整を施し、データの適正化を行うことを指しています。
例えば
「（株）」（特定法人格略称）と「株式会社」（正式法人格）表記の違い
企業名で「NTTタウンページ株式会社 データ事業本部」（スペース有）と「NTTタウンページ株式会社データ事業本部」（スペースなし）の違い
電話番号の「03-6275-6875」（半角表記）と「０３－６２７５－６８７５」（全角表記）の違い
住所情報で「東京都港区虎ノ門３丁目８番地８号」と「東京都港区虎ノ門３－８－８」のように住所末尾表記の違い
これらは全て意味は同じですが、コンピュータはデータを処理する時に、これらを別々のデータとして認識してしまいます。
こういった表記揺れを見つけて統一することで、扱いやすいデータに適正化することがデータクレンジングです。
このようにデータクレンジングにより、誤記や重複、表記揺れを探し出し、データの最新化や情報の拡充を行うことで、データベースの精度・品質を高めることができます。
では、いったいなぜデータの適正化を行いデータ品質を高める必要があるのでしょうか
なぜデータクレンジングが必要なの？
データを活用する際に、最も重要なものが分析の元となる「データ」です。
多くの企業では様々な方法によって蓄積したデータを利用されています。
その蓄積されたデータもそのままだと活用するのが難しい場合があります。
データは企業内の複数にまたがる部署で、複数のシステムやツールで管理されていることが多く、データの粒度やフォーマットが統一されていないケースが多くあります。
データが整理されていなければ、どんなことがおこるのでしょうか。
例えば、メールマーケティングを実施している企業が、重複データが整理されていないデータを使った場合、同じ会社に複数の同じ内容のメールが配信されてしまいます。
メールを受け取った企業の担当に「情報管理は大丈夫なのか」といった不安を与えてしまい、せっかく実施したマーケティング活動が信頼性を低下させる結果となってしまいます。
ダイレクトメールによるマーケティングを実施している企業が、データの整理を行わずに不正確な情報が含まれているデータを使った場合、ダイレクトメールの不達率があがり、配達コスト増や機会損失につながってしまいます。
このように重複していたり、不正確なデータを元にしてマーケティングを実施しても、期待した成果を得られずにデータ活用自体を諦めてしまう結果になるかもしれません。
このような問題が起こらないように、データクレンジングで蓄積したデータに処理を施して、本当の意味で活用できるデータに整える必要があるのです。
さらにデータの品質を保つためには、継続的な改善が必要であり、そのための手段としてもデータクレンジングは活用されています。
データクレンジングで期待できるベネフィット
データクレンジングによるデータ最適化によって、次のような効果が期待できます。
業務の効率化
データクレンジングによりデータを最適化しておけば、必要なデータをすぐに探し出すことができます。 またデータの修正や整理にかかる時間がなくなるため、企業全体の業務効率化につながります。
コストの削減
保有するデータが不正確な場合、データ修正のための作業に時間がかかり、結果として人的コストの増大を招いてしまいます。
データクレンジングによりデータの品質が向上されていれば、修正にかかる人的コストの削減につながります。
スムーズな意思決定
企業が意思決定をするためには、鮮度の高い正確なデータが必要です。
データクレンジングにより、品質の高いデータが活用できれば、分析の精度やスピードがあがり、意思決定もスムーズに行うことができます。
このようにデータクレンジングを行うことは、データベースの品質を向上させ、エラーの低減や顧客管理作業の業務効率化といった様々なプラスの効果をもたらすのです。
保有データをチェックしましょう
データ社会の現代において、データの活用が企業の成長や競争を生き抜く鍵となっています。
自社のマーケティング戦略や営業活動などに活用されるデータについて、重要な項目に抜けがないか、情報が古くないか、重複していないかといったことをあらためてチェックされることをお勧めします。
もし自社のデータ品質に課題があれば、データクレンジングによってデータをアップデートすることが、データ品質の向上に有効です。
保有するデータは定期的なメンテナンスを実施して、精度の高い状態で活用しましょう。
コラム筆者：中嶋 良輔
NTTタウンページでは、タウンページデータベースを活用したデータクレンジングソリューションを行っております。
使えるデータへの最新化だけでなく、顧客データに業種を付与することによる顧客の傾向分析や、アンマッチデータを活用した新規開拓データ提供など、データベース活用による課題解決提案を行っております。
データクレンジングソリューションの詳細はこちら
https://www.ntttp-db.com/datacleansing
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