名寄せとは？必要性から名寄せを行う際の注意点まで詳しく解説！

多くの企業では個人・法人問わずさまざまな顧客データを扱っており、複数のデータベースで管理していることも多いと思います。

顧客情報を効果的に活用するためには「名寄せ」作業が必要です。

そこで今回は、名寄せについて必要性や注意点、方法まで詳しく解説していきます。

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名寄せとは？

名寄せとは、データベースに存在しているデータを名前、住所、電話番号等の情報から読み取り、同一人物や同一企業等の重複しているデータをひとつにまとめる作業のことです。

間違えて個人の情報を複数登録してしまったり、電話番号や住所が変更になったりして、管理表に登録しているデータが古いことや、重複していることがあります。

このようなときに名寄せを行い、データを整理することが大切です。

同一人物、同一企業、同一世帯に対してIDを付与しておけば、名前や住所、電話番号等の同じ属性のデータを簡単に判断できるようになります。

名寄せの必要性とは？

近年、多くの企業では顧客リストをSFA（営業支援ツール）やCRM（顧客管理システム）を使ってクラウド上で管理するのが主流になってきています。

クラウド上で管理することで、社員であれば誰でもサーバーにアクセスすることができ、入力や編集、閲覧といった作業を会社以外の場所でも可能になるのです。

しかし、誰でもどこでも編集できてしまう分、入力不備や重複が目立ち、課題が多いのも導入している企業が抱える悩みでもあるでしょう。

このような課題を解決するために、名寄せが必要となってきます。

ここからは、名寄せが必要な理由を解説します。

顧客情報の正確性確保のため　

顧客情報に重複しているデータがあると、たとえば以下のような問題が出てきてしまいます。

• 同じ顧客にDMを送ってしまう
• アポ取りをした顧客に1時間後またアポを取りに行ってしまう

名寄せを使えば、DMを同じ顧客に重複して送る等のミスを防げ、企業の信頼を守ることにもつながります。

電話営業に関しても、一度アポイントを取った顧客に再び電話をかけてしまうようなミスも防げるのです。

このように、顧客情報を取り扱う業務における正確性の担保も期待できます。

ビジネス戦略の実行のため　

名寄せは、整理された情報に基づいて顧客にアプローチできるので、それぞれの顧客に対して戦略的な提案ができます。

電話営業をするときにも、コンタクト回数や進行状況等がわかりやすく整理されているため、適切なマーケティング活動が可能です。

顧客にあった戦略を立てることで、契約率アップや良好な関係構築にもつながり、売り上げ効率の向上も期待できるでしょう。

企業が名寄せを必要とする場面は？

名寄せによって、正確な顧客管理やビジネス戦略が可能となり、さまざまな場面でメリットを得られます。

逆に名寄せをしていないと正確なデータ分析ができないだけでなく、企業の信頼損失や顧客が減っていく等のリスクがあるでしょう。

では、実際に企業が名寄せを必要とする場面はどのようなときなのでしょうか。

ここからは実際に名寄せを必要とする場面を紹介します。

オムニチャネル販売を行っている場合

オムニチャネル販売を行っている場合、1人の顧客がEC、またあるときには実店舗の顧客になります。

もしも別の顧客として扱ってしまった場合、最適な接客の提供ができなくなってしまう可能性があるでしょう。

その点、名寄せを行っておけば、複数あるチャネルの顧客情報を紐付けでき、トラブルを回避できます。

さらに、名寄せを行い、住所や電話番号でデータを整理することで、より具体的な施策を考えられるでしょう。

企業が統合された場合

企業が統合された場合、元々管理していたそれぞれの会社の電話番号と住所があるため、重複してしまうことがあります。

統合する前に管理していた企業へアプローチをした後に名寄せをしていない場合、同じ企業へアプローチしてしまう可能性もあるでしょう。

そういったミスが何度も続いてしまうと不信感を抱かれてしまい、顧客離れにつながりかねません。

このようなミスを防ぐためにも、顧客である企業が統合するような場合は必ず名寄せをしておきましょう。

データの品質向上を図る場合

名寄せを行えば、データの重複や誤記、表記ゆれの削除と修正により、データの品質を高められます。

たとえば、「株式会社」表記と「(株)」表記があると、同じ会社名でも表記が一致していないので、データを判別するときにまったく別の会社と判断してしまいます。

また、データの品質が低いと、会社名で検索した際に、名前が同じ別の会社に連絡をしてしまうといったミスも起こり得るでしょう。

これらのミスを避けるためにデータ品質を向上させるときは、名寄せが必要になるのです。

名寄せの実施方法

ここまでは、名寄せの説明や、必要な場面について紹介してきました。

ここからは、名寄せの実施方法について紹介していきます。

名寄せのプロセスは以下の4つです。

• 調査
• 抽出
• クレンジング
• マッチング

それでは、ひとつずつプロセスをわかりやすく解説していきます。

①データの調査をする

まずは、現状の顧客データを調査し把握することが重要です。

最終的にどのような状態でリストアップするのがよいか、データのまとめ方の方針を決めておくとスムーズに進みます。

名寄せを行う明確な理由をはっきりさせておくことで、質の高いリストが完成するでしょう。

②データの抽出をする

データを調査した後は、名寄せしたい項目を決めて、それぞれのデータベースから抽出します。

この時点でデータの重複や項目名の間違い、入力間違いといったミスを発見することがあるでしょう。

データベースによって項目名が異なる場合は、同じ情報であることを自分で確認しながら顧客データの抽出作業を進めてください。

もし、入力方法が異なる場合は、データベースを整理するときのことを考えて入力ルールを定めることをおすすめします。

③データクレンジングを行う

データの抽出をした後は、クレンジングを行います。

データクレンジングとは、データを綺麗に整理することです。

ここでは、データの入力ミスや重複している箇所を見つけて修正することで、データを整理していきます。

このプロセスの段階で、「数字や空白は半角」といったルールや「（株）は株式会社で統一する」といったルールを定めることが重要です。

このようなルールの統一化を行った上でのデータクレンジングが、データの品質向上につながります。

※「データクレンジング」についての解説コラムはこちら

④データをマッチングする

最後は、クレンジングをしたデータにIDを付与して、複数のデータベース内にあるデータ同士をマッチングさせます。

まとめておきたいもの同士のデータに同じIDを付与することで、同一データとして結びつけられるのです。

その上で、念のためデータが重複していないかを確認しておきましょう。

このプロセスがすべて終われば「重複」するデータを回避した、同じ種類や属性が混同していないデータの完成となります。

名寄せを行う際の2つの注意点

名寄せを行うことで重複したデータをまとめることができ、ミスの誘発を防げることがわかりました。

しかし、すべてのことを名寄せに任せっきりにしていい訳ではありません。

信頼損失や思わぬトラブルを防ぐために注意したいポイントがあります。

ここからは、名寄せを行う際の4つの注意点について解説します。

表記を統一する

データクレンジングを行う際に表記ゆれの修正漏れがあった場合、実際は同じデータだとしても同一データとしてマッチングできません。

マッチングの精度を上げるためにも、クレンジングの段階で表記ゆれを入念にチェックし、表記を統一しておきましょう。

データクレンジングは定期的に行わなければいけない作業です。

その際にデータクレンジング作業の工数を削減するためにも、日頃から表記ゆれが起きそうな部分を社内で共有・ルール化しておきましょう。

プライバシー保護

顧客情報のデータを管理する際は、プライバシーの保護にも注意しておかなければいけません。

たとえば、顧客にメールを送ったときに同姓同名の関係のない人に送ってしまったとします。

送られた人がメール内容を確認してしまうと、情報漏洩が起こり最悪の場合はトラブルになりかねません。

このような情報漏洩を未然に防ぐためにも、情報の誤りがないかの最終確認は必ず行いましょう。

まとめ：名寄せを行い、データを効率よく活用しよう！　

企業にとって顧客データを管理しているデータベースは重要です。

名寄せを行っていないデータを使用することで、知らないうちに営業効率が下がったり顧客満足度が低下したりしているかもしれません。

また、データの品質が低いことが起因し、クレームの発生や、顧客が離れていってしまうことも考えられます。

名寄せを行い、データベースに重複しているデータをひとつにまとめて「同じ顧客にDM送る」「同じ名前の異なる会社にメールを送る」等のトラブルを防ぎましょう。

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