名寄せとは

名寄せとは

名寄せとは、複数の顧客データを一つの顧客データに統合する作業です。CDPやDMPを構築のために自社の顧客データや外部から得た情報データ顧客集めますが、そのデータの中には、同じ人物、同じ企業を指すデータが重複して存在することがあります。このような重複を一つに統合することを「名寄せ」と言います。

名寄せの手順

名寄せの手順は以下の通りです。
１．データの収集
２．データの調査と名寄せ方針（キー項目）の決定
３．データクレンジング実施
４．名寄せ（マッチング）実施
このように、名寄せをするためにはその準備が必要となってきます。特に、データクレンジングは名寄せをする上で欠かせない作業となります。また、名寄せ（マッチング）をする際は、キー項目の選択が重要となります。顧客や個人を特定するキー項目がある場合はキー項目を使ってマッチングし、キー項目が無い場合は、氏名やメールアドレスなどを使いマッチングします。

同一人物のデータが重複することの問題点

誤ったデータや重複したデータが存在すると、実際より顧客数が多く見えたり、客単価が少なく見えたりなど、正しく顧客を分析することができなくなります。また、メルマガなどのプッシュ配信の再に同一人物に複数メールを送付してしまうなどの誤りも発生してしまいます。顧客ごとにセグメンテーションし、的確なマーケティングを行う上でも、正確に名寄せをすることが必要となります。

営業管理システム（SFA）の活用と名寄せ

ここ数年でSalesforceなどの営業管理システム（SFA）を導入する企業が増えています。SFAには案件や営業活動を管理する機能の他に、顧客情報を管理するという機能も備わっており、顧客ごとの名前や所属、役職、電話番号などの顧客情報を一元管理し、共有・分析し、営業戦略に活用していくことが可能となります。顧客の情報は、日々の営業活動の他、展示会で得た名刺情報や、メールでの問合せなど様々あり、これらのデータの重複を排除し、属性データを付与するとなどの名寄せが必要となってきます。これらを手作業で実施することは非常に時間がかかるため、ツールを使った自動化をお勧めします。

ETL/EAIを活用

名寄せの自動化にはETL/EAIツールを使うことが可能です。ETL/EAIツールはデータを集め、変換し、出力する機能が備わっています。この機能を使い、データの形式を整えるなどのデータクレンジング、データの内容を判断し属性データなどの識別子付与、マスタデータのマッチングを行うことが可能となります。

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