さまざまなテクノロジーが存在する現代、ビジネスを成功させるためには、顧客情報を集めることが必要不可欠です。しかし、単に顧客情報のデータを集めるだけでは意味がありません。それらを基に分析をし、ビジネスに活かしていかなければ宝の持ち腐れとなってしまうでしょう。

ですが、分析する前にしなければならないことがあるのを知っていますか？　今回は、データ分析には欠かせない前工程「データクレンジング」についてご紹介します。

データクレンジングとは

データクレンジングは、データスクラビング、データクリーニングとも呼ばれており、言葉の通り「データをきれいにする」ことを示しています。

どんな業界でも正確で質の高いデータがないと、多くの時間と労力を無駄にしてしまうということは周知の事実でしょう。なぜかというと、不正確なデータを分析して作り出されたマーケティングやセールスキャンペーンは効果が低いだけでなく、社員に無駄なデータの処理をさせることになるからです。だからこそ企業は、常にデータベースの質を高めることに注意を払っています。

ただ、注意を払って顧客情報の入力を慎重に行うだけでは、データベース上のデータミスを防ぐことはできません。データベースの情報をより正確に保つためには、定期的にアップデートを行ってデータを最新にしたり、過去のデータで間違っているものを修正したりする作業が必要なのです。

よって、データを常に正確なものにするためには、包括的なデータマネジメントを行う必要があります。そして、データマネジメントの一環として最重要視されるステップが「データクレンジング」と呼ばれるものになります。

データクレンジングのプロセスでは、データベースの中の「間違った情報」「不十分な情報」「フォーマットが違う情報」「重複している情報」を消去、修正することによりデータをきれいにしていきます。

先述したように、人の目は完璧ではありません。データ入力の際にエラーを100％防ぐことは不可能です。例えば、データベースのなかにクライアントに入力してもらうデータがある場合、入力時のエラーを完全に防ぐことは現実的ではないでしょう。だからこそ、ツールを使ってデータのクレンジングを行うことがとても大切となるのです。

データクレンジングの有無が企業の印象を左右する

データクレンジングは、いかなる顧客情報を扱う際でも大切なものとなります。分析をしてマーケティングの戦略を立てるときはもちろんですが、顧客に連絡をするときには、さらに重要な役割を果たします。

例えば、Eメールでのキャンペーンを行ったとしましょう。データクレンジングを行いメールアドレスの整理をしなかったため、顧客に同じ内容のメールが2通誤って送付されてしまいました。すると、その顧客は企業に対してどのような印象を抱くでしょうか。個人情報の管理がきちんとできていない、というネガティブな印象を与えてしまうことは言うまでもありません。データクレンジングを行っていれば防げる初歩的なミスのために、大切な顧客に不信感を抱かれることにとなってしまいます。長期的に見ても企業に与えるダメージが大きいことは明らかです。

また、データベースに登録されている顧客全員にカタログなどを送付するときも同じことが言えます。データベースに登録されていた顧客情報に古い郵便番号や移転前の住所が入っていると、何割かの送付物が返ってきます。送付物には郵便料がかかりますので、無駄なコストとなってしまいます。

顧客情報に基づいてターゲティングやセールスプロモーションを行う際にも、データクレンジングが必要となります。誤った顧客情報データを基に分析を行うと、分析結果も必然的に間違ったものとなるでしょう。すると、せっかく戦略を練ってキャンペーンを行ったとしても、結果に結びつかないことになります。

データクレンジングは専門家に

データクレンジングは、正確な情報を基に戦略を立てることや、顧客へ何かを送付する際にとても役立つ大切なプロセスです。しかし、エクセルなどを使って手動でデータクレンジングを行うと、エラーが起きる可能性をゼロにすることはできません。ですので、データクレンジングはその道を専門にしている企業に任せることをお勧めします。