データ統合で困らない！データ統合に必要なデータクレンジング
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はじめに
企業に蓄積されていくデータは次第に膨大なものとなり、データの「汚れ」も溜まっていきがちです。入力ミスをはじめ、半角や全角表記など社内でデータを入力する際の表記が統一されていないと、同一の情報が別な情報と判断される可能性も。データの汚れを放置していれば、重要データですら使えないデータになる可能性が高いため、データクレンジングを実施して適切に整備し直す必要があります。
データ統合に必要なデータクレンジングとは
データクレンジングとは、データベース内の入力ミスや旧住所表記などが原因のデータ不備に関して、標準化の処理を施しつつ補正や補完、名寄せをして整理することです。これによって顧客から集めたデータの精度が高まり、データ自体の信頼度もアップします。また、CRMをはじめSFAやBI分析を実施する上で、整備や最適化を施したデータを活用することは、分析自体の効果をより一層高めることが可能です。
データクレンジングが必要とされる背景
最近では実店舗からのアンケートだけに留まらず、WEBサイトおよびECサイト、SNSなどを通じて様々な接点で顧客からのデータが企業に集まってきます。膨大な量のデータであることから「ビッグデータ」などと呼ばれることもありますが、せっかく収集してもビジネスに活用することができなければ、それらのデータはただの塊にしかなりません。
また、各チャネルで獲得されたデータには、手書きで回答されたアンケートやWEBに入力された会員登録情報などの多様なデータが存在します。そのため、データ自体の精度や記述の方法に差があることも決して珍しくありません。
CRMの導入を決めると、最初の大きな壁となるのが既存データを移行する作業です。ここで言うデータの移行作業は、既存のデータファイルをそのままの状態でインポートすれば良いということではありません。企業で集積している膨大なデータをCRMなどで統合して活用するためには、事前にデータをしかるべき形で名寄せする必要が出てきます。そこで活用されるのがデータクレンジング作業です。
データ統合前に必要なデータクレンジングのステップ
CRMに自社内の既存データをインポートする場合、統合前に必要になるデータクレンジングは以下のステップで進めていきます。
社内で管理している顧客リストを全て集める
データのインポートで一番重要になるのが、社内における調整です。社内ではデータ共有がされていないケースもありますので、最初に社内において管理されている顧客リスト（顧客情報）を全ての担当者から収集しましょう。第一段階としてこの作業をしておかないと、データクレンジングを何回も実施することになってしまいます。
専任担当とスケジュールを決定し、一気に終わらせる
データの移行というのは容易な作業ではありません。移行作業の実施を決めたら必ず専任担当者を準備して、まとまった時間を使って極力一日で一気に終わらせるようにしましょう。
バラバラのファイル／データ形式を一つに揃える
エクセルのデータ管理では、企業の中でバラバラになっている可能性があります。バラバラの状態のままで修正してインポートすれば、結局は何回も修正する必要が出てしまい時間が無駄になる場合も。効率よく進めるためには、データをまず一つのファイルに揃えて、その後にクレンジング作業を行う方が無難です。
顧客情報に対しての担当情報、担当営業情報をセットにする
顧客情報は担当営業情報をセットにして付けておかないと、インポートの後に誰がどの顧客を担当しているかが分からなくなります。担当情報をすぐ確認できる状態にしておきましょう。
重複データを名寄せする
異なる社員が持つデータを一つにしてインポートするため、重複するデータの発生が否定できません。そのため、予め名寄せの作業を行うことが大切です。
入力データの全角、半角などの規則を揃える
電話番号あるいは住所における番地の数字などは、半角または全角のいずれかに揃えておきましょう。そうしないと、検索の際に引っ掛からない可能性があります。特に問題が無いのであれば、半角に数字を揃えておくことがお勧めです。電話番号のハイフンも半角を使いましょう。
データ統合先のシステム（CRM）が用意している項目と比較し、不要項目を外す
データの統合先となるCRMで用意されている項目と比べてみて、不要項目があれば外して下さい。従来のエクセル管理で使用していた項目が本当に必要かどうか検証し、無駄な項目は徹底的に省いた方が賢明です。
今後の入力ルールを決定する
クレンジング作業をしてデータを移行できても、その後の入力に統一性がなければ意味がありません。特に数字やカタカナ表記、株式会社などは入力ルールを決定しておき、社内全体に浸透させましょう。
顧客データの精度がCRM導入の効果を左右する
CRMの導入によって見込める効果を最大限発揮するためには、元手となる社内の顧客データの精度を高めることが極めて重要です。そのためには、計画の段階からサポート内容を含めて導入ソリューションを吟味することが大事な要素となります。
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