MA、メール配信でやっておきたいデータクレンジングの方法とは

 

MAやメール配信システムなどを使ってメルマガやメールマーケティングを行われている企業が多い中、やっておきたいことの一つとしてデータクレンジングがあります。

 

今回はMA、メール配信でやっておきたいデータクレンジングの方法についてご紹介いたします。

 

 

データクレンジングとは

 データクレンジングとは、データベースに保存されている各種データを整理したり、統一化することをいいます。中にはデータクリーニングと呼ばれることもあります。

 

顧客情報のデータベースは、企業のマーケティングや営業活動の基礎となる貴重な経営資源と言えるでしょう。

 

顧客情報は名刺交換、会員登録、購買、問い合わせフォームに入力された情報などを元に、手入力、機械による読み取り、自動登録などの方法で取り込まれ、蓄積されます。

 

ところが取り込みの過程でデータベースの情報に重複や誤記、表記揺れなどが生じることがあります。これを修正する作業がデータクレンジングです。

 

データクレンジングが必要な情報とは

 データクレンジングが必要な情報はさまざまですが、例として次のものが挙げられます。

 

顧客情報の重複

同じ顧客が複数のデータとして管理されている場合。

 

人名の表記

「斎藤」「斉藤」「齋藤」「齊藤」など、異体字のある人名が正確に入力されていないケース。

 

全角文字と半角文字

数字やカタカナが全角で入力されているものと半角で入力されているものが混在しているケース。

 

姓名の表記

姓と名の間に空白が挿入されているものとされていないものが混在しているケース。あるいは、姓と名が別の項目に入力されているものと同じ項目に入力されているものが混在しているケース。

 

法人名の表記

法人名の表記が統一されていない場合。

 

法人の種類についての表記

「（株）」と「株式会社」などが統一されていない、株式会社が入っているものと入っていないものが混在している場合。

 

住所の表記

郵便番号に誤りがある場合や、住所の番地の表記で「1-2-3」「1の2の3」「一の二の三」などが混在している場合。

 

電話番号の表記

電話番号のハイフンが挿入されているものとされていないものが混在している場合。

 

日付の表記

生年月日や取引日で、西暦と和暦が混在していたり、「2010年4月1日」と「2010/4/1」が混在している場合。

 

情報が古い

所属部署、担当者名、住所などが古いままになっている場合。

 

MA、メール配信を行う際にデータクレンジングが必要な理由とは

MAを活用してマーケティング活動を行ったり、メールマーケティングを行うときには、定期的にデータクレンジングを行うことが必要だと言われています。

 

不備のあるデータベースは営業活動やマーケティング活動にさまざまな弊害を生み出すというのがその理由です。

 

不正確なデータベースがどのような支障を生むのか、具体的に説明します。

 

検索しても出てこない

データベースの情報に不備があると、顧客名や電話番号で検索を行っても正確な情報がヒットしないことがあります。

 

すると、既存の顧客であるにもかかわらず新規顧客として対応してしまったり、逆に、直前に断られた顧客に対して別の担当者が売り込みをかけてしまいクレームになるといった障害が生じる可能性があります。

 

重複して抽出され、情報や履歴が散逸する

同一の顧客のデータが複数あるケースも問題になります。顧客名や電話番号を検索したときに複数のデータがヒットすると、マーケティング活動や営業活動の履歴、担当者や名刺の情報、請求の情報などをどのデータに蓄積すればよいのかわからなくなります。

 

業務効率が下がる

データの信用性が低いと、ヒットした情報が正確かどうか逐一チェックしなければいけなかったり、その都度修正をしなければいけないなどの対応を強いられることになります。

 

業務を効率化するために顧客管理システムやMAツールを導入したにもかかわらず、顧客管理のため余計な業務を生み出すという本末転倒な結果になります。

 

それを避けるために必要なのが定期的なデータクレンジングです。

 

顧客の損失に繋がる

顧客名、法人名、住所、電話番号、メールアドレスなどのデータの誤りを見逃したままメールマガジンの送付、電話営業、ダイレクトメールの送付を行えば、顧客に対して情報が届かないばかりか、クレームに繋がって大切な顧客を失ってしまうおそれがあります。

 

データクレンジングの方法とは

 では、データクレンジングは具体的にどのように行えばよいのでしょうか。一般的に、データクレンジングは次のようなプロセスで行われます。

 

各種データの取り込み

 顧客情報などのデータベースは、Wordファイル、Excelファイル、CSV、XML、PDFなどさまざまな形式で保管されている場合があります。これらのファイルを分析して整理するために、一度全てデータベースに取り込みます。

 

データの品質を把握する

 取り込んだデータの品質を網羅的に分析し、評価を行います。評価の基準は、データに欠損がないかどうか（完全性）、データに表記揺れはないか（適合性）、データに不整合はないか（一貫性）、データに誤りはないか（精度））、データに重複はないか（重複度）などの観点から行います。

 

クレンジングを行う

 分析結果に基づき、データの修正作業を行います。修正作業はExcelの置換機能などを用いて一律的に行うことができる場合もありますし、手作業で行わざるをえない場合もあります。

 

いずれの方法であっても、クレンジング作業が新たなデータの不備を生み出さないように慎重に行う必要があります。

 

クレンジングの作業は、作業後のデータ分析をどのように行うのかを踏まえたうえで行う必要があります。たとえば売上などの数値の分析を行う場合、数字が全角で入力されていると数値として認識されないことがあるため、半角に統一しておくべきでしょう。

 

マッチングとマージを行う

データに重複がある場合は、重複している可能性があるデータのマッチングと統合作業を行います。

 

何の項目をベースにマッチングを行うかは、どのようなマーケティング手法を活用したいかによって異なります。

 

社名、住所、担当者名、電話番号などを基準にマッチングを行いますが、MAツールを活用して大量のメールを送付し、メールマーケティングを行いたいときなどには、社名や氏名よりもメールアドレスをベースにして重複の有無を確認した方がよい場合があります。

 

定期的にデータクレンジングをして最新の顧客情報にしておこう

データクレンジングは一度だけ行えばよいものではなく、データが蓄積されていくのに伴って定期的に行わなければいけません。

 

作業が必要な頻度は日々登録されていくデータの量や質によって異なります。データクレンジング作業にかけるコストを削減するためには、入力のルールや基準を社内で統一し、それを周知し徹底することも求められます。

 

正確で信用性が高いデータはマーケティング活動や営業活動の基礎となる重要なものです。

 

せっかく社内に大量の顧客情報があるとしても、不正確な情報が多く含まれていたり、大量の重複データが存在していたら役には立ちません。

 

データクレンジングをすることによって顧客に対して適切なマーケティング活動や営業活動を行い、それに携わる社員の業務を効率化することが可能になるのです。

 

言い方を変えれば、データクレンジングは社内に埋もれている宝石の原石を磨いて宝の山に変える作業であるともいえます。

 

社内で管理・保管しているデータベースを見直し、データクレンジングの必要性がないかどうか検討することをお勧めいたします。

 

 

 

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