CRMやSFAを導入していても、顧客データが整理されていなければ、営業やマーケティングの現場で思わぬトラブルにつながります。
たとえば、同じ企業に別々の担当者が重複してアプローチしてしまう、過去の商談履歴に気づかず失礼な対応をしてしまう、分析結果が正しく出ないといったケースです。
こうした問題を防ぐうえで欠かせないのが、名寄せとデータクレンジングです。
この記事では、顧客管理の基本となる名寄せとデータクレンジングの違いや役割、実践する際の考え方について解説します。
Contents
名寄せ・データクレンジング不備で起こるトラブル
営業担当者Aさんが、自社の顧客データベースをもとに営業活動を行い、ある企業の担当者Bさんにサービス紹介を行ったところ、相手の機嫌を損ねてしまうという事態が起こりました。
実は、Aさんと同じ部署のCさんが、2週間前にすでに同じサービスを紹介していたのです。
Cさんは訪問内容を顧客データに記録していましたが、Aさんは同じ企業の別データを参照していたため、直近の訪問履歴に気づくことができませんでした。
このような営業バッティングは、顧客データベースの整備やメンテナンスが不十分な場合に起こりやすいトラブルです。
顧客情報が重複していたり、古い情報が残っていたりすると、営業活動の質が下がるだけでなく、顧客からの信頼を損ねる原因にもなります。
名寄せとは
名寄せとは、重複している顧客データをひとつに統合する作業のことです。
たとえば、同じ企業や同じ担当者の情報が複数登録されている場合、それらをひとつのデータとしてまとめます。
CRMやSFAでは、新しい顧客データを登録する際に、既存データとの重複を確認する名寄せ機能を備えているものもあります。
名寄せでは、以下のような項目が判断材料になります。
- 会社名
- 氏名
- メールアドレス
- 電話番号
- 住所
これらは「名寄せキー」と呼ばれます。
たとえば、メールアドレスを名寄せキーに設定している場合、新しく登録しようとしているデータのメールアドレスが既存データと一致すれば、同じ人物または同じ企業の情報として判断できます。
一致しなかった場合は新規データとして登録され、一致した場合は既存データに統合したり、内容を上書きしたりして、重複登録を防ぎます。
どの項目を名寄せキーにするかによって、データ管理の精度は大きく変わります。顧客データをきれいな状態で保つためには、あらかじめ名寄せのルールを決めておく必要があります。
データクレンジングとは
データクレンジングとは、顧客データベースの中にある誤った情報、不完全な情報、古い情報、重複データなどを修正・削除する作業のことです。
「データを洗浄する」という意味の通り、データベースを使いやすい状態に保つためのメンテナンス作業です。
名寄せが主に「重複データを統合する作業」であるのに対し、データクレンジングはもう少し広い範囲を扱います。
たとえば、会社名の表記ゆれを統一したり、退職済みの担当者情報を削除したり、古い住所や電話番号を更新したりする作業もデータクレンジングに含まれます。
データクレンジングが必要なケース
名寄せを行っていても、すべての重複データを防げるわけではありません。
名寄せキーをすり抜けるケースがあります。
たとえば、以下のような担当者情報がすでに登録されていたとします。
会社名：株式会社インターパーク
氏名：デモ太郎
E-mail：t_demo@interpark.co.jp
部署：クラウドサービス事業部
役職：主任
この状態で、同じデモ太郎さんから問い合わせがあり、問い合わせフォームには以下の情報が入力されていたとします。
会社名：株式会社インターパーク
氏名：デモ太郎
E-mail：info@interpark.co.jp
部署：クラウドサービス事業部
役職：主任
もし名寄せキーをメールアドレスだけに設定していた場合、既存データの「t_demo@interpark.co.jp」と、問い合わせ時の「info@interpark.co.jp」は一致しません。
そのため、同じ人物でも別データとして新規登録されてしまいます。
このように、名寄せキーだけでは重複を完全に防げないケースがあります。だからこそ、名寄せだけでなく、定期的なデータクレンジングも必要になります。
名寄せとデータクレンジングの違い
名寄せとデータクレンジングは近い意味で使われることもありますが、役割は少し異なります。
名寄せは、同一人物や同一企業の情報をひとつにまとめる作業です。主に、顧客情報の重複を防ぐために行います。
一方、データクレンジングは、重複だけでなく、誤記、不足、表記ゆれ、古い情報なども含めて、データ全体の品質を整える作業です。
つまり、名寄せはデータクレンジングの一部であり、顧客データを正しく活用するための基本となる工程です。
名寄せの基本ステップ
名寄せは、重複している顧客データを正しく統合するために、一定のルールを決めながら進めることが重要です。
まず、どの単位で名寄せを行うかを決めます。企業単位で統合するのか、担当者など個人単位で統合するのかによって、管理方法や分析結果も変わります。
次に、同一データと判断するための基準を決めます。会社名だけでは表記ゆれの影響を受けやすいため、メールアドレスや電話番号など、一意性の高い項目を組み合わせて判定するのが一般的です。
そのうえで、表記ゆれを統一します。株式会社の有無や全角・半角、スペースの違いなどを揃えることで、重複データを正しく検出しやすくなります。必要に応じて、完全一致・部分一致・あいまい一致などの判定方法も使い分けます。
続いて、重複データを統合します。この際は、最新の情報を残すのか、入力精度が高いデータを優先するのかなど、残すデータの基準をあらかじめ決めておくことが重要です。
最後に、新たな重複を防ぐ運用ルールを整えます。新規登録時のチェックや重複発生時の対応ルールを決めておくことで、名寄せの効果を維持しやすくなります。
データクレンジングの基本ステップ
データクレンジングを行う際は、やみくもにデータを修正するのではなく、一定の流れに沿って進めることが大切です。
まず、対象となるデータの範囲を決めます。顧客データ全体を見直すのか、問い合わせデータだけを整理するのか、営業リストを対象にするのかを明確にします。
次に、データの状態を確認します。重複している情報、入力形式がばらついている情報、空欄が多い項目、古くなっている情報などを洗い出します。
そのうえで、修正・削除・統合のルールを決めます。たとえば、会社名は正式名称に統一する、メールアドレスが一致する場合は同一人物として扱う、一定期間更新されていないデータは確認対象にする、といったルールです。
最後に修正内容を確認し、定期的に見直す仕組みを作ります。
一度整理した顧客情報も、新しい問い合わせや営業活動を重ねるうちに少しずつ変化していきます。だからこそ、データクレンジングは継続して取り組むことが欠かせません。
どこまでデータの質を高めるべきか
顧客管理において、まず優先したいのは顧客情報の重複や矛盾を防ぐことです。
営業やマーケティングで使う顧客データに重複が多いと、同じ相手に何度も連絡してしまったり、正しい分析ができなかったりします。
そのため、CRMやSFAを活用する場合は、まずは名寄せのルールを整えることが先決です。
一方で、顧客情報だけでなく、財務データ、在庫データ、業務データなども含めて全社的にデータの質を高めたい場合は、より広い意味でのデータクレンジングが必要になります。
どこまで対応するべきか迷った場合は、まず「どのデータを、何に使いたいのか」を整理すると判断しやすくなります。
営業活動に使うなら、顧客情報の重複や履歴の分断を防ぐことが優先です。分析に使うなら、入力形式や項目の統一も欠かせません。
名寄せ・データクレンジングを成功させるポイント
名寄せやデータクレンジングを成功させるには、運用ルールをあらかじめ整えておくことが欠かせません。
具体的には、会社名の表記をどのように統一するのか、同じ担当者らしきデータが複数ある場合に誰が確認するのか、古いデータをどのタイミングで見直すのかまで決めておくと、運用しやすくなります。
また、データを登録する担当者ごとに入力ルールが異なると、すぐに表記ゆれや重複が発生します。
データをきれいに保つには、ツールの機能だけでなく、日々の入力ルールや確認フローもあわせて整えることが大切です。
まとめ
顧客データベースが適切に管理されていなければ、営業やマーケティング活動において常に不安が残ります。
名寄せは、重複した顧客情報を統合するための作業です。データクレンジングは、重複だけでなく、誤った情報や古い情報、表記ゆれなどを整えるための作業です。
どちらも、顧客データを正しく活用するために欠かせない基本的な取り組みです。
自社の顧客管理に不安がある場合は、まずどのようなルールで名寄せを行っているのか、重複データをどのように扱っているのかを確認してみるとよいでしょう。
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顧客データは、ただ集めるだけでなく、営業やマーケティングで活用しやすい状態に整えておくことが欠かせません。
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重複した顧客情報や分散した履歴を整理することで、営業バッティングを防ぎ、顧客ごとの状況を把握しやすくなります。
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投稿者
- サスケ(saaske)マーケティングブログは、新規営業支援ツール「クラウドサービス サスケ」のオウンドメディアです。筆者はサスケのマーケティング担当です。SFA、CRM、MA、テレアポ、展示会フォローなど、営業支援のSaaSツールにまつわる基礎知識や実践方法などをお伝えしていきます。
