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名寄せとは?正確なデータ保持で信頼性の高い顧客管理を実現する


人とデータ


 蓄積された顧客データに基づいた判断をすることで、営業活動やマーケティングを合理的に進められます。しかし、顧客管理が正しくされておらず、データの重複が多発したり、古いデータが更新されていなかったりすると、業務に支障が出るおそれがあります。これを未然に防ぐのが、「名寄せ」です。今回は、名寄せの基本知識と必要性、実施のプロセスや注意点、作業を効率化するツールやサービスの活用について解説します。


顧客データの名寄せを行うためには、データのフォーマット等のばらつきやデータ品質の確保のためにデータクレンジングが必要となります。

データクレンジングの必要性やメリット、実際にデータクレンジングしていく際のツール選定のポイントなどをまとめたE-bookをご用意しておりますので、参考としてお役立てください。

※会社名、メールアドレス、ご担当者名など全5項目の入力でダウンロードが可能です。


 

名寄せとは

 

「名寄せ」の基本的な知識を解説します。


名寄せの概要


名寄せとは、顧客管理において同一の顧客を正確に特定し、重複したデータを統合するプロセスです。

顧客管理システムやデータベースには、同じ顧客に関連する情報が複数の場所に分散して保存されている場合があります。これらの重複したデータを検出し、ひとつの統合された顧客プロファイルにまとめることで、データの正確性と一貫性を確保でき、効率的な顧客管理が実現します。


名寄せの必要性


名寄せをしていない場合に起こりえる問題として、以下のことが考えられます。


重複したデータによる混乱


重複したデータが存在している場合、顧客の情報が不整合を起こし、混乱を招く可能性が高まります。

同じ顧客に対して複数の異なるIDが作成され、それぞれのIDに別々の情報が登録されていると、同一人物かそうでないかが不明確になります。

同じ顧客にさまざまな部署からアプローチがかかる、案内を重ねて送付するといった事態になりかねず、営業活動に支障が出たり、無駄なコストが発生したりする可能性があります。


データの正確性の低下


重複したデータや不整合があると、顧客管理全体の信頼性が低下します。正確性への信頼がないと、マーケティングキャンペーンやカスタマーサポート、営業活動を行う際の根拠が薄れます。また、誤った情報に基づいたアプローチにより客離れを起こすリスクが高まります。


顧客満足度の低下


顧客の過去の取引履歴や要望、苦情などが正確に把握されていないことで、対応が不十分になり顧客満足度が低下するおそれがあります。潜在するニーズをとらえきれないことによるビジネスチャンスの喪失も考えられます。


マーケティングにおける無駄の発生


重複したデータや誤った情報に基づいたマーケティングキャンペーンの展開により、ターゲットからずれた施策となる可能性があります。効果の薄いマーケティング活動の実施は、無駄な費用や時間を発生させる原因となりかねません。




 

名寄せを行うプロセス

 

 名寄せを行う場合の、一般的なプロセスを紹介します。


データ調査


最初に、顧客情報を含むデータベースやファイルを調査します。顧客名、住所、電話番号、メールアドレスなど、重複する可能性のある情報を含むデータ群について、データのソースや形式を確認し、名寄せ実施時の照合を円滑に行うための準備を整えます。


データ抽出


データベースやファイルから名寄せ作業に必要な項目を洗い出し、顧客情報を抽出します。対象とする顧客属性やデータの範囲を定め、取りこぼしのないよう作業を進めます。データベースごとに項目の名称が異なる場合は統合します。


データクレンジング


データクレンジングは、データの品質を向上させるために行われるプロセスです。重複や表記ゆれを見つけ、修正や削除を行います。また、データ内の欠損値、誤った情報、不正確な情報などを特定して修正、削除、または補完します。


データの整合性を高めるために、統一されたフォーマットに変換することも重要です。特に日本語の場合には漢字表記が多彩であり、平仮名・カタカナ表記もあるため、自社にとって使いやすいデータに整える必要があります。


データマッチング


複数のデータソースから収集した顧客情報を比較して、同じ顧客を特定するプロセスです。さまざま顧客属性(名前、住所、電話番号、メールアドレスなど)を利用して、顧客間の類似性を判定します。

顧客の属性が完全一致する場合は同じ顧客と見なし、名寄せの対象としてひとつの顧客プロファイルに統合し、個別のIDを付与します。


上記のうち、データ調査とデータ抽出は名寄せ作業の準備段階であり、データクレンジングとデータマッチングが名寄せを実際に行う主要な手順となります。




 

名寄せを行う際の注意点

 

 名寄せを行う際は、以下のことに注意する必要があります。


データセキュリティとプライバシー保護


顧客情報は機密性が高く、データの取り扱いには厳密なセキュリティ対策を必要とします。名寄せにおいても、個人情報の保護に最大限の注意を払い、データ漏えいや不正アクセスを防止する対策を施すことが重要です。


厳格な顧客特定


名寄せを行う際には、同一の顧客を正確に特定することが求められます。重複排除に目が向くあまり、誤って異なる顧客を同一視するといったミスが起こらないようにしなければなりません。データマッチングの際に顧客を判別するアルゴリズムやルールを慎重に設定し、誤りを回避することが大切です。


人手による検証


自動化された名寄せツールやアルゴリズムを使用する場合でも、人手による最終的な検証が必要です。特に、名寄せの結果に不確実な部分や疑問がある場合には、あやふやにせず、調査を徹底することで確実性を高めます。


正確な属性の選択

データマッチングにおいて重要なのが、顧客情報を特定するための属性(名前、住所、電話番号、メールアドレスなど)の選択です。名寄せのプロセスを正確に実施するためには、どの属性に着目するかを検討し、誤ったマッチングが起こらないように図る必要があります。


定期的な更新と監視


顧客データは日々増加、更新されるため、名寄せを定期的に実施しないと、古いデータとなってしまいます。データの品質と名寄せ結果の精度を監視し、必要に応じて再評価することで、データの正確性を常に維持する体制が求められます




 

名寄せをサポートするツール・サービスの活用

 

 膨大な顧客情報を保有し、多数のデータベースを活用している場合、Excelなどを使った手作業では限界があります。専用のツール・サービスを活用することで、以下のようなメリットが期待できます。


効率的な名寄せ処理


自動化により、大量のデータを高速かつ正確に処理することが可能となります。見落としなく、短時間での業務遂行が実現します。


データ品質の向上


名寄せツールはデータクレンジングの機能を組み込んでいることが多く、重複したデータの削除や不正確な情報の修正など、データ品質を向上させる効果が期待できます。


顧客情報の統合


顧客が複数のアカウントやプロファイルを持っている場合、名寄せツールではそれらをひとつの統合された顧客IDにまとめることができます。これにより、顧客情報の一貫性を確保し、全体像を把握しやすくなります。


法令遵守


名寄せツールはデータプライバシーとセキュリティに配慮して設計されている場合が多く、個人情報の保護に関する法令や規制を遵守することが容易です。


また、外部サービスを利用して名寄せ処理することで、ツールを導入せずに作業を行うことも可能です。


NTTタウンページでは保有する豊富なデータから、お客様のニーズに合わせて「今欲しい情報」をご提供しています。同サービスでは、顧客マスタのメンテナンスに最適な「データクレンジング」および「データクレンジング・マッチング」サービスも行っています。状況に応じたデータのメンテナンス処理(削除・修正・追加等)を代行するサービスのことで、以下のような対応が可能です。


・最新データへのアップデート

・表記ゆれ、重複データの判別

・実在性の確認

・文字列の補正(半角⇒全角化)や不要な文字列の削除


企業データは日々変動しており、こまめな対応が必要です。手持ちの企業データに欠損、表記ゆれなどが含まれたままでは、正しい分析結果が得られません。データクレンジングサービスを上手に活用することで、社内の負担を軽減しながら常に鮮度の高いデータ群を事業に活用することが可能となります。





 

情報の鮮度を維持するためには名寄せの実施が不可欠

 

 名寄せは、営業活動に必要不可欠な顧客データの精度を高める作業です。マーケティングや営業活動の拠り所となる顧客情報に誤りがあっては、トラブルや失敗の原因となりかねません。統一性のある正しい情報を共有することで、全社的に齟齬(そご)のない事業推進が可能となります。


変化の早い時代にあっては、最新の顧客情報(企業情報)へのアップデートを重ねながら、スピード感のある事業展開を図る姿勢が求められます。必要に応じてツールやサービスを活用することで高品質の顧客情報を保持し、顧客満足度の強化やマーケティングの最適化につなげましょう。



2023年9月執筆



 

データクレンジングは顧客管理する上で重要な手段です。

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『失敗しないデータ活用のはじめかた



 

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