名寄せの効果とは？必要な理由やデータ管理のポイントを解説
複数の部門が顧客に関わる場合、同一の顧客情報でもデータベースに重複して登録されることがあります。そのせいで、顧客情報が統一されず不適切な管理になっていたり、正しいデータを戦略に活用できなかったりする問題が生じる可能性があります。そこで必要となってくるのが、名寄せと呼ばれる作業です。
そこで今回は、名寄せの概要や必要な理由、作業精度を向上させるポイント、注意点、活用シーンなどについて解説します。
名寄せとは？
名寄せは、複数に分散されたデータベースに登録される同一人物・企業などの顧客情報を1つにまとめる作業です。個人指名・企業名といった名称や住所、電話番号などの情報をもとに、同一かどうかを判断し、1つのデータに統合していきます。
同一人物・企業の情報が複数のデータベースに登録されることは、企業活動において珍しいことはありません。そんな時に、名寄せを行うことで表記ゆれや重複、誤り、欠けを正し、最新の顧客情報を管理することができます。
名寄せとデータクレンジングの違い
名寄せと混同されるものに、データクレンジングがあります。データクレンジングは、データクリーニングとも呼ばれており、重複や誤記、表記ゆれの削除・修正を行う作業のことです。例えば、日付の項目で和暦と西暦の入力が混在している場合、どちらかに統一する修正が必要になります。データクレンジングを行うことで、データの欠損や誤りが正されるのでデータの品質を向上できます。
それに対して名寄せは、データベース内で重複するデータを統一する作業です。氏名・社名や住所、電話番号などから情報を整理し、表記ゆれは不一致でもAとBは同一と判断し、情報を1つにまとめます。データクレンジングが「データの不備を正す作業」だとすれば、名寄せは「データを正しく使えるようにするために統合する作業」と言えるでしょう。
名寄せが必要な理由
データ管理で名寄せが必要な理由は以下のとおりです。
- 顧客情報の正確性向上によるミスの防止
- 効果的な営業・マーケティング活動の実現
- データ品質の向上と業務効率化
名寄せが重要となる理由について詳しく見ていきましょう。
顧客情報の正確性向上によるミスの防止
名寄せは、顧客情報を正確なものにして営業活動におけるミスを防ぐために必要です。例えば、氏名や住所などの表記ゆれが異なる同一人物のデータが複数ある場合、同一だと判断できていないため、何度も同じDMを送ってしまうミスをしてしまいます。このような行為は顧客にとって迷惑であり、信用を損ねる可能性があるでしょう。
名寄せによって重複するデータを統合すれば、顧客情報の正確性や完全性を向上させることができます。その結果、営業やマーケティング活動のミスを防ぎ、顧客ごとに適した対応が可能となるため、信用も守られます。
効果的な営業・マーケティング活動の実現
効果的な営業・マーケティング活動を行うためにも名寄せは必要な作業です。営業・マーケティング活動では、正しい顧客情報を把握して適切なアプローチを仕掛ける必要があります。それを実現するためには、顧客情報は常に正確かつ最新の状態で管理しなければなりません。
名寄せによってデータを整理することで、顧客の購買利益や関心のある分野などを正確に把握できます。それによって、個別に適した提案やアプローチがしやすくなり、成約率や受注率の向上につながるでしょう。名寄せしたデータとSFA（営業支援システム）やMA（マーケティングオートメーション）などのツールを連携すれば、より効果的かつ効率的な営業・マーケティング活動を実現できるでしょう。
データ品質の向上と業務効率化
名寄せには、データ品質の向上と業務効率化のメリットもあります。情報が重複したり、最新情報なのかわからない状態であったりするデータを活用すると、一人の顧客を別の顧客と認識してしまい、施策や分析に悪影響を及ぼす可能性があるでしょう。
名寄せによって、最新情報に統一できれば正確なデータ分析が可能です。それによって、営業・マーケティングの施策立案や受注までの流れなどを効率化でき、同時に業務全体のコスト削減やパフォーマンスの最大化につながります。
名寄せの手法とアルゴリズムの種類
名寄せを行うためには、手法やアルゴリズムを理解しておく必要があります。主な手法とアルゴリズムは以下のとおりです。
ルールベース型名寄せの特徴と仕組み
ルールベース型の名寄せは、独自のロジックを作成し、その一定基準に沿って名寄せが行われます。例えば、「空白と記号を削除し、異なる文字数が3文字以内、かつ全体の文字数の差が5文字以内」といったルールを作成すると、この基準どおりに名寄せが行われます。
ルールが細かいほど、精度の高い名寄せを実現することが可能です。ただし、どんなデータがあるのかというドメイン知識が求められたり、ルールの管理が不適切だと属人化しやすかったり、メンテナンスが大変というデメリットがあります。表記ゆれが多いなど情報が複雑なケースは細かなルール設定が必要となるため、不向きと言えるでしょう。
CDP（Customer Data Platform）の場合、ルールベースによってある程度自動的に名寄せが可能です。しかし、ルール以上の名寄せはできない点に注意しましょう。
AI・機械学習を活用した名寄せ
AIや機械学習を活用して名寄せを行う方法もあります。具体的にはデータクレンジングや前処理したデータを学習させることでパターンを把握し、自動で名寄せを行う手法です。
手作業での名寄せは、ヒューマンエラーが起きるリスクが高まります。近年は様々なシステムに情報を分散して保存するケースが多く、データ量が増加かつ複雑化していることも、手作業での名寄せを難しくさせている要因です。
AIや機械学習を活用すれば、ルールベースよりもさらに柔軟な名寄せを実現できます。ただし、精度は学習次第であるため、実際にどれくらい正確なのかやってみないとわかりません。精度を高めるためには、繰り返し学習が必要です。
類似度マッチングを活用する
類似度マッチングは、データベース内で類似した値を持つデータを整理して統合する方法です。例えば、氏名や住所などが類似していれば、データに誤差や表記ゆれがあっても同一のデータとして判断することが可能です。
値が完全に一致するデータ同士でマッチングする場合、正確性は高いものの、表記ゆれに対応できません。しかし、類似度マッチングであれば、誤差や表記ゆれにも柔軟に対応することが可能です。
どの範囲まで類似とするかは、類似度の閾値の設定が必要です。また、類似度の閾値によっては誤ったマッチングが起きる可能性があるため、正しくマッチしているか入念にチェックした上でデータの統合作業をしなければなりません。
名寄せの精度を向上させるためのポイント
名寄せの精度を上げるために意識したいポイントは以下のとおりです。
- データの全体像を理解する
- データの標準化を徹底する
それでは、精度を向上させるためのポイントについて解説します。
データの全体像を理解する
まずは、蓄積されたデータの全体像の理解が必要です。データの内容や形式、構造、範囲といった詳細を把握することで、蓄積されたデータの性質や属性などを明確にできます。その上で、必要な作業方法や範囲を決定することが可能です。
企業が保持するデータは膨大かつ多様な形式であり、複数の部門で管理されていることが多いです。また、データごとに異なるフォーマットで管理されていることもあるでしょう。そのため、まずはデータの全体像を把握し、どんな情報が保管されているのか、重要な情報は何かを把握することが大切です。
データの標準化を徹底する
名寄せが完了したら、データの入力の標準化を徹底するようにしましょう。例えば、入力時のルールとデータクレンジングを行う時のルールを統一すれば、蓄積されるデータの欠損や表記ゆれを防ぎ、データの一貫性を確保できます。
マニュアルを作成・周知させるなどして、データの重複や表記ゆれが起きないような環境を整備することで、名寄せやデータクレンジングの手間を省くことが可能です。データの標準化は、データの品質を維持することにもつながります。
ただし、入力ルールを設定しても、完全に重複や誤記などは避けることは困難です。そのため、定期的にデータクレンジングや名寄せを行い、データの鮮度を保つことを心がけましょう。
名寄せを行う際の注意点と課題
名寄せを行う際には、注意したいことや課題が存在します。適切に名寄せを行っていくためにも、以下の注意点をチェックしましょう。
プライバシー保護とデータセキュリティの確保
名寄せを行う際は、プライバシーの保護とセキュリティを確保することが大切です。顧客情報など企業が扱う情報は気密性が高く、漏洩に注意しなければなりません。
名寄せのプロセスでは、個人情報や機密情報を扱うことになります。そのため、プライバシーやセキュリティに考慮せず作業を行った場合、深刻なトラブルを招く恐れがあるでしょう。それを防ぐためにも、名寄せにおいても不正アクセスや情報流出の対策を行い、個人情報や機密情報を適切に保護することが求められます。
データマッチングルールの設定と管理
データマッチングのルール設定と管理に徹底しましょう。ルールが決まっていない場合、適切にデータをマッチングすることができません。そのため、何を基準にマッチングとなるのかルールを定める必要があります。例えば、企業であれば法人番号、個人であればメールアドレスや電話番号といったキーから重複しているデータが同一のものであるか判断できるでしょう。
重複を判断するための情報が空白であったり、他に同一のデータが存在したりすることで、誤ったマッチングになる可能性もあります。そのため、他にも重複を判断するために、複数のキーを設定してマッチングの精度を高めなければなりません。ルールを設定した後は定期的に見直し、誤ったマッチングを防いでいきましょう。
名寄せのルール設定は、ツールだけでは対応が困難な場合があります。データ管理・処理の専門家からのサポートを受けるのもおすすめです。
継続的にデータメンテナンスを実施する
名寄せは一度やって終わりではなく、定期的にデータをメンテナンスすることが大切です。企業が収集するデータは常に変動し、新しい課題が出たことで、現状のルールではデータ品質の維持が難しい状況になることもあります。
そうなった場合、データクレンジングや名寄せを行い、必要に応じてルールや基準の見直しもしなければなりません。データも品質を維持し続けるためには、定期的なメンテナンスが必要不可欠です。事前にデータクレンジングや名寄せを行う頻度を決めて実施すれば、鮮度の高い信頼できるデータの保持や利活用が可能です。
名寄せの活用シーン例3選
名寄せによって顧客情報や内部データを整理することができるので、営業やマーケティングなどあらゆる場面で活用できます。ここでは、名寄せを活用できるシーン例を3つご紹介します。
営業・マーケティングでの名寄せ
名寄せによって整理されたデータを活用することは、営業やマーケティングの効率化やパフォーマンスの向上につながります。正確な顧客情報を管理できるようになれば、顧客に対してパーソナライズされた施策やアプローチを実施することが可能です。適切な施策・アプローチによってコンバージョンを向上できます。
また、必要な時に必要なデータを探しやすくなることも名寄せのメリットです。データに基づいて戦略や施策を考えようとしても、そもそもデータが見つかりづらければ活用できません。名寄せによってデータが統一化されていれば、バラバラに保存されるデータが標準化され、データベース内での検索性が向上します。
ECサイトにおける名寄せ
ECサイトから収集したデータの管理においても名寄せが必要になります。例えば、登録される顧客情報のうち、システムごとに名前や生年月日の表記がバラバラということがあるでしょう。各システムで同一のデータとして扱えるようにするためには、バラバラになった情報を整理して統合しなければなりません。
他にも実店舗とECサイトの両方を運営している場合、店舗とECサイトの両方で商品ごとの総売上や在庫を確認したいことがあるでしょう。しかし、システムごとに異なる商品IDで管理されていることがあります。その場合、商品ID以外の要素から同一かどうかを判断して統合すれば、商品ごとの売上や比率の分析が可能です。
他にも店舗会員とECサイト会員の両方に加入する顧客は、データが重複された状態で登録されていることがあるでしょう。名寄せを行えば、同一の会員であることを把握できるので、管理や分析が容易になります。
BtoB取引における名寄せ
BtoB取引に関するデータ管理でも名寄せは行われます。保持される企業に関する情報に問題があると、営業の対象となる企業を特定できず、適切な分析ができません。その結果、投資配分の設計に問題が発生し、非効率な戦略や余計な業務の発生などの要因につながります。
例えば、企業だと同じ会社でありながら、社名の表記が異なるために重複したデータが存在するケースがあります。「株式会社○○」「（株）○○」といったような表記で2つのデータが保持されることがあるでしょう。そのような場合、社名の情報を統一化させる必要があります。
また、企業の中には同一や似たような社名があったり、企業名の変更によって社名が異なる同一企業の情報が登録されていたりすることもあるでしょう。この場合、社名以外の法人番号や本社所在地などの情報から名寄せを行うことが可能です。
まとめ：適切な手法を選択し、精度の高い名寄せを実施しよう
名寄せとは、分散されたデータベースに存在する同一顧客の情報を統合し、データの正確性と利活用の幅を高める作業です。精度の高い名寄せを実現するには、データ全体の構造把握や標準化の徹底に加え、適切な手法やアルゴリズムの選定が欠かせません。AIや機械学習、類似度マッチングの導入により、業務効率の向上と照合精度の改善も見込めます。
なお、名寄せは一度実施すれば終わりという作業ではなく、継続的なメンテナンスやアップデートが求められます。
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