テレアポはメールDMなどの営業活動を行っていると、同じ顧客のデータが重複して存在していることに気づくことがあります。
営業リストを効果的に活用するために必須なのが営業リストの「名寄せ」なのです。
今回は名寄せの必要性ややり方など、業務効率を上げるために必要な３つのポイントについて解説していきます。
営業リストの名寄せとは？
名寄せ（読み方：なよせ）とは、顧客データベースに重複や不整合がある場合に、同一の顧客を特定して統合することです。
例えば、同じ人物が「山田太郎」「やまだたろう」「Yamada Taro」などのように異なる名前で登録されている場合、それらを統合することを名寄せといいます。
名寄せは、データの品質や信頼性を向上させるために重要な作業です。適切に名寄せを行うことで、営業リストを最適化し、効率的な営業活動やマーケティング施策が行えるようになります。
営業リストの最適化に名寄せが必要な理由
営業リストの最適化に名寄せが必要な理由は、重複や誤りのある顧客情報を整理し、正確で有効なデータにするためです。
重複や誤りをそのままにしておくと、同じ企業に何度もテレアポやメールをしてしまうなどのミスが発生してしまいます。悪印象を与えるだけでなく、企業としての信頼も失ってしまいかねません。
特に複数の部署がそれぞれ顧客データベースを持っている場合や、各チャネルの入力フォーマットが統一されていない場合は定期的な名寄せは必須です。
名寄せとクレンジングの違い
名寄せと混同されやすいのが「クレンジング」です。どちらもデータの品質を向上させるための手法としてよく用いられますが、営業リストを扱ううえでは違いを知っておいたほうが良いでしょう。
前述の通り、名寄せは、同じ意味や内容を持つデータをひとつにまとめて、重複や不整合を排除することを指します。
一方でクレンジングとは、データに含まれる表記ゆれを修正したり、欠けたデータを補完することで、正確さや完全さを高めることを指します。例えば、営業リストに「東京都渋谷区1-2-3」と「東京都渋谷区１丁目２－３」という表記があった場合、クレンジングを行うと「東京都渋谷区1-2-3」に修正されます。
データの誤りや欠損をクレンジングによって修正することで、データの信頼性を保ち、名寄せの精度を上げることが目的です。そのため、名寄せを行う場合は、まずはデータクレンジングを行う必要があります。
名寄せのポイント1：名寄せの基本的な手順を理解する
名寄せは営業リストの品質を向上させるために重要なプロセスですが、手作業で行うと時間やコストがかかります。そこで、効率よく名寄せをする方法を3ステップで解説します。
1. データの前処理（クレンジング）
現状のデータを調査し、どの項目をキーにしてまとめていくかを決めます。一般的には住所や電話番号などの「共有キー」を決めたうえで、関連するデータを紐づける作業を行います。
また、名寄せをする前に、データクレンジングを行う必要があります。文字コードや日付形式の統一、スペルミスや空白の削除、大文字小文字や全角半角の揃えなどを修正してきれいにします。
2. データのマッチング
データのマッチングとは、データベース間で同一と思われる情報をまとめるための作業です。一般的には以下の2つの手法が用いられます。
【完全一致】
完全に同じ値を持つレコードをマッチさせる方法です。例えば、電話番号やメールアドレスなどが完全一致する場合です。完全一致は最も確実なマッチング方法ですが、データに表記揺れがある場合は適用できません。
【類似度マッチング】
類似した値を持つレコードをマッチさせる方法です。例えば、名前や住所などが類似している場合です。類似度マッチングはデータに誤差や揺れがあっても適用できますが、類似度の閾値を設定する必要があります。また、誤ったマッチングが起こる可能性もあります。
3. データの統合
マッチングが終わったら、データの統合を行います。統合とは、マッチしたレコードをひとつにまとめるための作業です。統合には以下の2つの手法があります。
【単純統合】
マッチしたレコードからひとつを選んで残し、他は削除する方法です。例えば、最新のレコードや最も信頼性の高いレコードを選びます。そのため、データの情報量が減る可能性があります。
【複合統合】
マッチしたレコードから必要な情報を抽出して統合する方法です。例えば、企業名や住所、法人番号などの共有キーに紐づいた情報が、すべてひとつのデータにまとめられます。データの情報量を最大限に活用できますが、組み合わせる際のルールを設定する必要があります。
名寄せのポイント2：名寄せ後の営業リストを定期的にチェックする
名寄せの結果が正しいかどうかの検証は定期的に行うことで、より精度を上げることができます。
一般的には、名寄せしたデータから一部を抽出して、目視で確認する「サンプリング検証」を行います。例えば、ランダムに10%のレコードを選んで、マッチングや統合が正しく行われているかどうかをチェックします。
名寄せのポイント3：名寄せに役立つツールやサービスを導入する
名寄せを行うにはExcelやGoogle スプレッドシートなどの表計算ソフトを使います。前述したような手順で、「IF関数」や「VLOOKUP関数」を使って、複数の顧客データベースを統合していきます。
Excelでの名寄せは無料でできますが、ある程度の知識が必要になります。効率的に名寄せを行うには、名寄せツールを使うのも有効です。
そこで、情報漏洩リスクが低く、初心者にも使いやすい名寄せツールを選んでみました。
Precisely Trillium（プレサイスリー トリリアム）
姓名辞書、法人キーワード辞書、住所辞書などを搭載しているため、高精度の名寄せを自動で行うことができます。自由に名寄せ条件・精度を設定することができるので、ニーズに合わせた名寄せができることもポイントです。
参考：https://www.agrex.co.jp/service/detail/trillium.html
Sansan（サンサン）
名刺管理ツールとして有名なSansanですが、名寄せ機能も備えています。AIを活用した「Sansan Data Hub」は強力な名寄せツールで、SFAやCRMなど別のツールで管理している顧客情報の重複登録を防ぎ、さらに外部情報ソースから情報を付与して顧客データベースをリッチ化することもできます。
参考：https://jp.sansan.com/function/customer_data/
FORCAS（フォーカス）
FORCASは370万社以上の企業データベースを保有しているため、企業名の修正はもちろん、法人番号や企業属性の追加などを付与したリッチな名寄せが可能です。名寄せした企業データはExcelでダウンロードできるので、複数人で共有するのもスムーズです。
まとめ
営業リストを活用するなら、名寄せの作業は必須です。
しかし、名寄せには時間や手間がかかるだけでなく、様々な課題もあります。例えば、同じ顧客でも住所や電話番号が変わっていたり、漢字やカナの表記が異なっていたりすると、正しく名寄せできないことがあります。
また、名寄せしたデータが正しいかどうかは目視でチェックする必要があります。
そのような点も踏まえて、名寄せをExcelやGoogle スプレッドシートを使って行うのか、有料ツールを使うのかを検討しましょう。
名寄せ とは？
名寄せ（なよせ）とは、複数のデータベースから同一人物や同一企業のデータを統合して、ひとつにまとめることをいいます。
データの不備や重複をなくすことで、同じ顧客に複数回DMを送ってしまうなどのミスを防ぎます。
特にSFA（営業支援ツール）やCRM（顧客管理システム）を導入している場合、顧客リストに重複や不備があってはいけません。
顧客リストの正確性を担保するため、定期的な名寄せを行う必要があります。
インサイドセールスなどで営業リストを取り扱う場合も同様です。
よく似た言葉に「データクレンジング」があります。
データクレンジングとは、名寄せを行なう前に㈱や株式会社などの法人格や住所、番地などの表記ゆれを修正することで、名寄せの精度を上げることをいいます。
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