2023.07.24
顧客リストの使いやすさ向上！データクリーニングと名寄せの重要性とメリット
顧客リストを整理したい。そう思われたことはありませんか？
最新情報が更新されず古い情報のままであったり、十分でない情報、又は重複してしまっている情報をそのままにしておくと、いざ調べる際にどの情報を信じて良いかわからなくなってしまいます。
同じ内容が重複している場合が複数あると、欲しい情報に中々たどり着けなかったり、DMを発送する際や、メールを送信する際に何度も同じものを送ってしまう為、コストや時間がかかってしまうのではないでしょうか？
そんな時は「データクリーニング」で顧客リストを精査することがオススメです。
※DM発送代行の料金を知りたい方は、DM料金表・費用の自動見積りをご利用ください。
データクリーニングとは
データクリーニング(data cleaning)とは、データベース上の顧客情報（氏名・住所・電話番号・会社名・役職など）を、精査し誤りや情報の抜け漏れを洗い出し最新のものに上書きしたり、名寄せをして不要な重複を削除したり、不備を修正しデータを整え、最新の状態にすることです。
データクリーニングとデータクレンジングの違い
データクリーニング、データクレンジング、どちらも耳にしたことはあるが違いはわからないという方は多いのではないでしょうか？
最初に結論を言うと、データクリーニング(data cleaning)とデータクレンジング（data cleansing）は意味の違いはなく、同じ処理方法を指す用語です。
和訳を行うと、クリーニングもクレンジングも「洗浄」という意味がでてきます。
そのままの意味で受け取ると意味を理解しやすくなるかもしれませんね。
名寄せとは
名寄せとは、顧客データ情報重複を解消し、改めて一つの顧客データとしての統合する作業です。
具体的には、必要な条件（氏名・住所・電話番号・会社名・役職など）の情報が一致するか否かを精査し、同じ条件だと判定できるデータを統合する作業です。
一般的には専用ソフトを使用しますが、Excelの機能や関数を使って簡単な精査を行うこともできます。
データクリーニングと名寄せの違い
データクリーニングは情報の誤りや抜け漏れなどを見つけ出すもの、名寄せは重複している情報を見つけ出し情報をまとめるという違いがあります。
顧客リストを精査してみると？
これまでの説明を踏まえて、例をあげてみます。
データクリーニングを行う際に、
「氏名・住所・電話番号・会社名・役職」で条件を当てた場合
役職が抜けていたり、電話番号が漏れていたりすると情報が不十分なので不備対象となります。
逆をいうと、情報に抜け漏れがあるまま同じで条件で名寄せをすると、同じ顧客情報なのにも関わらず、対象となりません。
上記の場合だと、
- データクリーニングを行い役職、電話番号の抜け漏れを解消する。
- クリーニングの条件を「氏名・住所・会社名」のみにする。
の2つの選択肢があります。
ただし、②の「氏名・住所・会社名」の条件でクリーニングすると他の顧客情報に不都合がでるかもしれません。
（例：電話番号は2つあるから2つの顧客情報ともデータ上で残しておかないといけないなど）
となると、クリーニング、名寄をせして完全合致のみ最新情報に更新しまとめるとすると①の方が顧客リストとしての精度は上がりそうですね。
一般的にはデータクリーニングを行い、誤りや抜け漏れなど精査した後、十分な情報を更新した状態で名寄せを行うとスムーズに行うことができ、最新情報に更新される形となります。
いかがでしたか？
整理されていない情報をそのままにしておくと古い情報や不十分な情報など、いざ使用したい時に再度調べると時間がかかってしまいます。
常に最新情報を更新することによってデータ上での検索性が良くなったり、メール送信やDM発送対象をすぐ確認することなどもできるようになります。
弊社では顧客リストをデータクリーニングして精査し情報の不備や、顧客重複など洗い出し、DM発送する際に同じ方へ2通以上発送してしまわないように、コスト削減を提供しております。
この記事がお役に立てれば幸いです。
ご質問等ございましたら、是非弊社へお気軽にお問合せください。
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