名寄せとは？効果的な顧客データ統合手法を解説

一般的に、企業においては顧客である個人や法人についての膨大なデータを管理しています。
しかし、うまく管理・活用しきれていなかったり、データベースが複数にわたっているため、データが重複していたりといった問題がある場合も多いのではないでしょうか。

今回は、顧客データを有効活用するために重要な「名寄せ」という作業について、メリットや必要性を交えながら手順などを解説します。
大切なデータを活かすためにも、ぜひ参考にしてください。

名寄せとは？

名寄せとは、簡潔にいえば「同一顧客のデータをひとつにまとめること」を指します。

膨大な顧客データベースにおいては、同一人物・同一企業のデータを誤って複数回登録する、別の社員がそれぞれ登録する、相手の肩書や電話番号などが変わった際に変更でなく新規登録をするといった原因により、しばしばデータの重複が生じてしまいます。

こういった重複するデータを名前・住所・電話番号などの情報を元に割り出し、同一人物・同一企業に関するデータとして一つにまとめて整理する作業が「名寄せ」です。

名寄せのメリット

名寄せを行うことは、営業活動やマーケティング活動の効率化につながります。

たとえば、顧客の肩書などが変わった際、データベースに新規登録してしまい古い肩書のデータと新しい肩書のデータが重複してしまったとしましょう。この古い肩書のデータのみを見て相手に連絡を取った場合、相手のことを古い肩書で呼び不信感を抱かせるといった事態が起こりかねません。その点、名寄せでデータが整理されていれば肩書の変更を把握しやすく、スムーズに話を進めることができます。

また、社名が変更された場合、新旧二つの社名が別の会社としてデータベースに登録してあると、本来、紐づけられるはずの情報が紐づかず、不完全な情報を元に営業活動を行うことになり、競合他社などより不利になるでしょう。

このように、顧客との商談の履歴や顧客情報の変更点などを正確に把握できるため、相手からの信頼を損ねることもなく、効率よく営業活動・マーケティング活動を行えるのが名寄せのメリットです。

名寄せの必要性と活用場面

顧客情報のデータベースに重複したデータがあると、アポを取った顧客に対して別の社員が重複してアポ取りをしてしまう、同じ顧客にDMを2通送ってしまうといった問題が起こり得ます。こういったミスを防ぐためには、名寄せ作業が欠かせません。

単にこれまで整理されていなかったデータベースを整理する場合はもちろん、企業の合併などにより複数のデータベースを統合する場合にも名寄せが役立ちます。

名寄せを行う手順

名寄せを効率よく行うには、「データ調査」「データ抽出」「クレンジング」「マッチング」の4ステップの作業が必要です。

データ調査

まずはデータを精査し、全体像を把握する「データ調査」を行いましょう。現状のデータの入力状況などを調べ、最終的にどのような形でデータをまとめるのかを決定します。
この段階でデータのまとめ方や入力についての方針を決めておかないと、この後のステップで不要な作業を行ってしまったり二度手間になってしまったりする場合もあるので、注意してください。

データ抽出

調査が完了したら、続いて「データ抽出」で名寄せしたい項目を抽出していきます。特に複数のデータベースを統合する場合、たとえば「社名」「企業名」というように項目名が異なっていたり、住所を一つの欄に入力するか都道府県・町名・番地などで分けて入力するかといった形式が違ったりすることがあるため、同一の項目であることを確認しながら作業しましょう。

クレンジング

データ抽出の次は、「クレンジング」のステップです。クレンジングはクリーニングともいい、抽出したデータをきれいに整理する作業を指します。データの重複や入力ミスなどを修正していきましょう。

クレンジングの際は、表記ゆれの統一も行っておくのがおすすめです。たとえば「株式会社」と「(株)」、数字やアルファベットの半角・全角、電話番号はハイフンを入力するか否かといったルールを統一しておくことで、より整理されたわかりやすいデータベースを実現できます。

マッチング

最後のステップでは「マッチング」を行います。クレンジングされたデータの一つひとつにIDを付与しながら、同一顧客のデータは同じIDにまとめることで統合していきましょう。

4つのステップが終われば、データの重複が残っていないか確認して、名寄せ作業は完了です。

名寄せを行う際の注意点

名寄せを行う際には、注意すべき点がいくつかあります。より精度の高いデータベースに仕上げるためにも、ポイントを押さえておきましょう。

まず注意すべきなのは、先ほどクレンジングの手順の中でも触れましたが、表記揺れについてです。同一の顧客でも「株式会社」と「（株）」のように表記が異なると、同一のデータとしてマッチングすることが難しくなります。そのため、クレンジングの段階で表記揺れをしっかりと修正しておくことが重要です。

先述した「株式会社」と「(株)」、数字やアルファベットの半角・全角、電話番号のハイフンのあるなし以外にも、表記揺れにはさまざまなものがあります。よく見られるものでは、丁目・番地を「○丁目○番○号」と表記するか、「○丁目○-○」「○-○-○」のように簡略化して表記するかといったものが挙げられます。

ほかにも、名字に使われる「髙」「斎・齋」「邉・邊」といった漢字は「高」「斉」「辺」などに置き換えられていることも多いため、名刺を確認するなどして統一するようにしましょう。

さらに、今後のクレンジングの作業量を減らすためにも、表記揺れの統一に関するルールは社内に共有し、入力の際に統一してもらうよう呼びかけることも重要です。

また、名寄せの際には顧客の情報を扱うことになるため、プライバシーの保護にも注意しておく必要があります。もし同姓同名の別人のデータを統合してしまうなどのミスがあれば、個人情報の記載されたメールを別の顧客に送ってしまうといったトラブルを引き起こしてしまいます。

情報漏洩を防ぐためにも、データに誤りがないかの最終確認は入念に行うようにしましょう。

まとめ

今回ご紹介したように、名寄せ作業は効果的な営業活動やマーケティング活動を行うためにも欠かせません。名寄せを行っていないデータベースを使用して営業活動・マーケティング活動を行うと、効率や精度が下がるだけでなく顧客満足度の低下を引き起こすこともあります。

ぜひこの記事を参考に名寄せを行い、営業・マーケティングの業務効率向上やトラブル防止に役立ててください。

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