「営業リストの電話番号が 現アナ ばかりで使えない…」「テレアポしたらすでに取引済みだった…」こんな悩み、抱えていませんか？
情報が古い、重複があるリストは、非効率な営業活動の大きな原因になります。
そこで必要になるのがデータクレンジングという手法です。この記事ではデータクレンジングとは何か、その効果、実践方法やおすすめツールまで、わかりやすく解説していきます。
データクレンジングとは？
データクレンジングとは、営業リストなどのデータベースに含まれる不正確なデータ、欠損データ、重複データなどを特定し、修正・削除してデータの品質を向上させる作業のことです。
営業リストの中にある「ゴミ」を取り除く作業と考えてください。例えば、以下のようなデータです。
- 社名や住所の表記ゆれ: 「株式会社○○」と「(株)○○」
- 重複した企業情報: 同じ企業が何度もリストに載っている
- 古い情報: 倒産や移転
- 不完全な情報: 住所や電話番号が抜けている
このようなデータが営業リストに含まれていると、営業活動がかなり非効率になってしまいます。
- 無駄な架電: 現アナ（現在使われておりません、のアナウンス）ばかりでモチベーションが下がる
- 重複アプローチ: 同じ企業に複数の担当者がアプローチしてしまう
- 情報収集の手間: 欠損情報をいちいち調べ直す必要がある
データクレンジングをするメリット
データクレンジングをするメリットは、営業活動をスムーズにすることだけに留まりません。
無駄なアプローチが減る
まず大きなメリットは、無駄なアプローチが減ることです。
たとえば、同じ企業に複数の営業担当がアプローチしてしまったり、すでに取引のある企業に新規営業をかけてしまったりというミスが防げます。
営業活動の「空振り」を減らすことができ、成約に直結するリードへのアプローチに集中できるようになります。
営業戦略が立てやすくなる
クリーンなデータがあれば、どの業界やエリアにアプローチすべきかといった分析の精度も上がり、ターゲティングの質が高まります。
また、マーケティング部門との連携もスムーズになります。たとえば、メール配信やセミナー案内のリストとして活用する場合も最新情報でなくてはなりません。営業・マーケティング間で共通の「整ったデータベース」は必要不可欠です。
名寄せとクレンジングの違い
データクレンジングとよく似た言葉に「 名寄せ 」があります。この2つは混同されがちですが、それぞれ異なる目的を持つ作業です。
名寄せは複数のデータベースやリストに分散している同一の顧客（企業）情報を、ひとつの情報に統合する作業です。クレンジングはひとつのリストやデータベース内のデータの品質を高める作業です。
簡単に言うと、名寄せは「重複しているデータをひとつにまとめること」、クレンジングは「データの表記を統一して、不備を修正すること」です。
データクレンジングの中に、名寄せの作業が含まれることもありますが、この2つは明確に区別して理解しておきましょう。
| データクレンジング | 名寄せ | |
|---|---|---|
| 目的 | データの正確性を高める | 重複したデータを統合する |
| 作業内容 | ・表記ゆれの統一 ・欠損データの補完 ・古い情報の修正/削除 ・無効なデータの削除 | ・複数のデータソースから同一情報を特定 ・重複しているデータを一つに統合 |
| 具体例 | 「(株)〇〇」を「株式会社〇〇」に統一する住所が抜けているデータに情報を追加する | Aリストの「田中太郎」とBリストの「たなかたろう」を一つの顧客情報としてまとめる |
| 違い | 名寄せの前段階として行う | クレンジング作業でデータを整えた後に名寄せを行う |
データクレンジングの具体的なステップ
データクレンジングは、以下の4つのステップで進めていきましょう。
ステップ1：現状把握と目的設定
まずは、現在使っている企業リストにどのような問題があるかを把握します。
- 重複しているデータはどのくらいあるか？
- 欠損しているデータはどの項目か？
- 情報の鮮度はどの程度か？
そして、「リストの重複率を10%以下にする」「欠損データをなくす」といった具体的な目標を立てましょう。目標が明確になることで、クレンジング作業を効率的に進められます。
ステップ2：クレンジングルールの策定
次に、どのような基準でデータを修正・削除するかを決めます。
- 表記ゆれの統一: 「(株)」は「株式会社」に統一するなどルールを決めます
- 重複データの削除: どのデータを正とするかを決め、古いデータや情報が少ないデータを削除します
- 欠損データの補完: 欠損している項目は、インターネット検索や企業HPなどで最新の情報を補完します。
このルール作りが最も重要です。ルールが曖昧だと、クレンジング作業がブレてしまい、かえってリストが使いにくくなることもあります。
ステップ3：クレンジング作業の実行
ステップ2で決めたルールに従って、実際にリストの修正・削除を行います。
手作業で行うことも可能ですが、リストの件数が多い場合は、ExcelやGoogle スプレッドシートの関数、マクロなどを活用して一括で操作していくと効率的です。
ステップ4：定期的なメンテナンス
データは常に変化します。企業は移転したり、合併したり、倒産したりするものです。一度クレンジングしたからといって、そのまま放置していては、またすぐにデータが古くなってしまいます。
最低でも四半期に一度はリストを見直し、定期的にクレンジング作業を行う習慣をつけましょう。
データクレンジングを成功させるためのコツ
1. ツールを活用する
手作業でのクレンジングには限界があります。件数が多い場合は、以下のようなツールを活用するのがおすすめです。
- Excel／Google スプレッドシート
- データクレンジングツール: データクレンジングサービス（株式会社ダブルスタンダード）、企業データクレンジングサービス（リスクモンスター株式会社）など
- MAツール（マーケティングオートメーション）: Marketo Engage（アドビ株式会社）、SHANON MARKETING PLATFORM（株式会社シャノン）など
2. 全社的なルールを定める
営業部門だけでなく、マーケティング部門など、顧客データを扱うすべての部署でデータクレンジングのルールを共有しましょう。
部門ごとに異なるルールでデータを扱っていると、部署間で情報連携をする際に再び表記ゆれや重複が発生してしまいます。全社的にルールを統一することで、データの品質を維持しやすくなります。
3. 営業リスト作成の段階から注意する
クレンジングの手間を減らすためには、そもそもリストを作成する段階からデータの品質を意識することも重要です。
営業リストを購入する際は、収録データの質にも注目してみましょう。
まとめ
データクレンジングは、地味な作業に思えるかもしれません。しかし、データクレンジングをやるかやらないかで、営業の成果が大きく変わってきます。
その基盤となるのが、正しく整備された企業リストです。手持ちの営業リストの見直しから始めてみましょう。
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