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名寄せとは?重要性や実施する際のプロセスについて詳しく解説!

名寄せとは?重要性や実施する際のプロセスについて詳しく解説!

名寄せは、複数のデータベースに存在する住所や個人名などの情報を1つにまとめる作業を指します。企業にとって、顧客データは営業活動やマーケティングにおいて重要なものです。名寄せによって顧客データを管理しやすくすれば、重複なくDMを送りたい時や、顧客ごとの状況に合わせてアプローチしたい時などのさまざまな場面で活用できるでしょう。

 

当記事では、名寄せを実施する際のプロセスや、名寄せをするメリット・名寄せをする前に知っておきたいポイントについて詳しく解説しています。名寄せを検討している方はぜひ参考にしてください。

 


 

目次

 

1. 名寄せとは?

1-1. 名寄せの重要性

 

2. 名寄せをするメリット2つ

 

3. 名寄せを実施する際のプロセス

3-1. データの調査

3-2. データ抽出

3-3. データクレンジング

3-4. データのマッチング

 

4. 名寄せをする前に知っておきたいポイント2つ

 

まとめ

 

 



1. 名寄せとは?

 

氏名住所電話番号などの情報から、同じ人物や企業のデータを1つにまとめる作業

名寄せは、氏名や住所、電話番号、メールアドレスなど登録されている情報から同じ人物や企業を割り出し、1つのデータにまとめる作業です。人物や企業に限らず、世帯などをまとめる場合にも活用されています。

 

企業が持つデータには、表記ゆれや誤字などが原因で、同じ人物や企業の情報が重複している場合があります。これらの重複した情報を、同一IDの付与などで対策するのが名寄せです。

 

 


1-1. 名寄せの重要性

 

近年では顧客リストをクラウド上で管理する企業が多く、場所を選ばずに誰でもデータの入力や変更、編集ができるようになりました。しかし、誰でも編集が可能になったことで、データの重複や不備に課題を感じる企業も多く見られます。

 

データの重複・不備によって起こる主な問題は、以下の通りです。

 

【データの重複・不備によって起こる問題】


企業の信頼を守りつつ、顧客に対して適切な営業活動をするためには、名寄せによって情報をまとめることが重要です。

 

 



2. 名寄せをするメリット2つ


コスト削減 ミスの防止

 

名寄せのメリットは、下記の2点です。



顧客データが重複していると、DMなどにかかるはがき代や印刷代・送料や、資料作成にかかる費用や人件費などが無駄になります。名寄せをして顧客データを管理しておけば、データ重複による無駄なコストは発生しません。

 

また、情報が重複していると、同じ顧客に何度もアポ取りの電話をしてしまう・メールやDMの誤送信をしてしまう、といったミスが起こりやすくなるでしょう。顧客の情報が古いまま残っているケースでは、状況が変わった担当者の肩書きを間違えて連絡してしまうことも考えられます。名寄せをしておけば、ミスの防止や業務の効率化につながり、会社の信用を守りながら、顧客にアプローチできます。

 

 



3. 名寄せを実施する際のプロセス


調査 抽出 修正 照合

名寄せを実施する際は、作業の全体像を把握しておくことが重要です。名寄せは、主に4つのプロセスに分けて行われます。



名寄せを実施する際の4つのプロセスについて、以下で詳しく解説します。

 

 

3-1. データの調査

 

名寄せを実施する際にまず行うのは、名寄せを行いたいデータの入力状況の確認です。入力方法やデータを取得する際の検索方法を把握した上で、ID付与などのルールや方向性を決めましょう。データの調査は後の作業に大きく影響するため、慎重に進める必要があります。

 

名寄せの方針が決まれば、今後の営業活動に活用しやすく、正確性の高い顧客リストを作成できるようになります。

 

 

3-2. データ抽出

 

データの調査で決定した方針をもとに、名寄せの際に必要となる項目を各データベースから抽出します。データ抽出を行う際は、会社名や住所など、同一情報の項目名や入力形式が異なる点についても注意しましょう。例えば、住所が1つの欄にまとめられているケースと、都道府県や市区町村などが複数の項目に分けて入力されているケースなどは注意しながら抽出作業を行う必要があります。

 

「会社名」「社名」など、それぞれのデータベースで項目名が違う場合は、同一情報なのかどうかを確認してデータの抽出を進めます。入力形式が違う場合は、今後データベースをまとめる際の利便性を考慮し、入力形式を統一しましょう。

 

 

3-3. データクレンジング

 

データクレンジングとは、データの誤記や未入力・重複などを分析や業務に合った内容に修正することで、「データクリーニング」「データスクラビング」とも言われます。

 

データクレンジングを行う際は、あらかじめ表記に関する基準を決めておき、基準に従って統一することが重要です。具体的には、以下のような点に注意して基準を決めましょう。

 

【表記ルール統一の例】


表記に関する基準を決めずにデータクレンジングをすると、作業後に重複が発生する可能性も考えられます。データクレンジングをより効果的なものにするために、あらかじめ表記の統一や不要な情報の削除をしておきましょう。

 

 

3-4. データのマッチング

 

最後に、クレンジングを行ったデータにIDを付与し、それぞれのデータをマッチングさせます。マッチングをすることで、データベース内にあったデータの重複を排除し、同じ種類・属性のデータを特定できるようになります。マッチングを行う際は、まとめておきたいデータ項目に同じIDを与え、データの重複がないか確認しましょう。前もってまとめたい項目を決めておくと、スムーズにIDを付与できます。

 

また、マッチング後にデータを更新したり、追加したりする際は、IDの付与や表記の統一を忘れずに行いましょう。名寄せの際に決めたルールを守り続けることで、重複がなく、精度の高いデータベースを確保できます。

 

 



4. 名寄せをする前に知っておきたいポイント2つ

 

名寄せをする前に知っておきたいポイントは、下記の2点です。



名寄せはコスト削減や顧客へのアプローチに役立つメリットがあるものの、完全に名寄せをするのは難しいと言えます。

 

名寄せを難しいものにしているのが、表記ゆれです。表記ゆれとは、同じことを表しているものの、使用している文字が違う状態です。日本語は漢字とひらがな、カタカナといった文字が混在しているため、表記ゆれが起きやすくなっています。

 

表記ゆれの例としては、「高橋」と「髙橋」といった読みが一緒でも漢字の表記が違うものがあります。表記ゆれがあるとシステム上では同じ情報と見なされないため、完全な名寄せを行うのは難しいでしょう。

 

名寄せをする際は、表記に関する社内ルールを統一しておくことが大切です。あらかじめ表記ゆれが起こりやすい部分を社内で共有し、どのように表記するかを決めておきましょう。表記を社内で統一して運用すると、名寄せの際のデータクレンジングにかかる手間も少なくなります。


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まとめ

 

名寄せは、さまざまなデータベースに点在したデータを統合することです。名寄せによってデータを整理しておけば、同じ顧客に何度もDMを送信したり、複数の担当者が別々にアプローチしてしまうミスも防げます。また、名寄せを行う際は、事前に表記に関する社内ルールを統一しておきましょう。

 

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