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  • マーケティング効率化のためのデータマネジメント 第2回(全3回)

2019.05.20

帝国データバンクではマーケティング支援としてデータマネジメントについて相談を受けるケースが増えてきており、お客さまの課題解決を実現した事例も出てきています。

そこで、データマネジメントの概要や考え方を広くお客さまに共有するため、「マーケティング効率化のためのデータマネジメント」と題して全3回のコラムをお届けする第2回目です。

第2回 データマネジメント実践編

~振り返り~

第1回でデータの利活用にはデータマネジメントが重要であることをお伝えしました。また、マーケティングにおいては顧客を理解するためのデータ構成が必要であることをお話しました。
第2回は、そのための具体的な手順について解説します。

データマネジメントのための9つの手順

顧客情報の流入~活用(入口、ストック、出口)の右記9手順を一つ一つ見ていきましょう。
実際の手順では、現時点で自社にストックされている顧客情報をキレイにしていくところから始まります。

具体的な手順

正規化前:表記ゆれ
STEP1.データの正規化

「正規化」とは、一定のルールに従ってデータを整備することです。簡単に言えば「表記ゆれを無くす」ということです。
例えば「帝国テクノツール株式会社」という会社について、人が手入力すると以下のような表記ゆれが出てくる可能性があります。
正規化後:表記ゆれ
社名だけでなく住所や電話番号もバラバラの表記です。これを正規化すると右図のようになります。
STEP2.名寄せ

「名寄せ」とは、同じものをまとめることです。上図の例であれば企業は「帝国テクノツール」の1社、事業所は3か所にまとめられます。
名寄せをするためには正規化されてなければなりませんが、最も効率が良いのは「コード」を付けることです。文字列のままで名寄せするよりも、「企業コード(≒法人番号)」や「事業所コード」といったものであれば、より機械的に簡易に名寄せができます。桁数などの形式も揃うのでシステム連携もスムーズです。

STEP3.コード管理
名寄せをするためにもコードが重要となりますが、後々の集計や分析作業を想定し、予め重要な指標はコードで管理することをお勧めします。
例えば顧客の業種や規模のレンジ、法人格、取引銀行、回収サイトなどです。また、自社独自の「顧客コード(取引先コード)」や「商品コード」を持つことが重要で、これによって「どの顧客がいつ、何を購入したか」「自社の顧客の業種別購買額分布」といったことが簡単に見えるようになります。


STEP4.入力補助
ストックデータの整備やコード管理体制ができたら、次は入力補助です。今後は顧客情報を「入力する時点」で、正規化や名寄せ、コード管理ができている状態にします。
具体的には、顧客や営業担当が顧客情報を入力する画面自体にデータベンダーのデータベースを連携させておくのです。帝国データバンクでは「アシスタント API」と呼んでいます。これで自動的に企業コードや事業所コードが紐づきます。


STEP5.属性付加
重要な指標や集計項目はコード管理が必要ですし、また顧客理解のためには従業員数などの属性情報が不可欠です。しかし、全てのコード管理や情報収集を自社内で行うのは非現実的です。そこで、外部のデータベンダーを活用しましょう。
自社で管理・収集する情報は最小限にし、業種や企業規模など必要なものは外部調達するのです。
ホワイトスペースの把握
STEP6.ホワイトスペース把握

「ホワイトスペース」とは、未開拓のターゲット、もしくは未知のターゲットを指します。アプローチすべき先には、すべてにアプローチできている状態を作りましょう。ホワイトスペースを把握するためには、当然ターゲットの全体を知る必要があります。また、自社にとっての「ターゲット」を明確にするには、その前に「市場全体」を知る必要があるのです。

ここでも、自社による情報収集ではとてつもない労力になってしまいますので、データベンダーから情報収集しましょう。

STEP7.メンテナンス

情報は生き物です。現時点の情報が最新でも、日々陳腐化していきます。たとえば会社の商号は1時間に1社以上変更しています。休廃業や倒産に至る企業は年間数万社にのぼります。
データを活用するためには、できるだけ最新の状態を保ちたいものです。日次や週次、月次といった定期的なタイミングで情報の洗い替えをしましょう。
できれば人の手をなるべく介在させず、API連携などの手法を採ることでスピーディかつ正確に洗い替えができます。


STEP8.分析・戦略検討

ここまでできれば、あとはデータを利活用するのみです。BIツールを使ってもいいでしょう。重要指標をコード単位で集計したり、進捗状況を前年同月と比較したり、受注パターン/失注パターンを見出したり…。
データ、つまり「事実」を数字で表すことになるので、今後のノルマ設定や商品開発に明確な根拠が与えられます。また、効果検証も数字を用いて行えますから、納得感が違います。


STEP9.データリテラシー向上

最後は「みんなが同じようにデータを扱えること」です。せっかく良いものを持っていても、それを扱える人が限られていれば最大限に活用できているとは言えません。
自社の顧客情報やデータベース構造がどのようになっているのか、どのように集計すれば見たいものが見られるのか、といったデータに対するスキルを全社で向上させましょう。
次回(最終回)では、マーケティング効率化のためのデータ利活用方法をご紹介します。

(データソリューション企画部 データソリューション企画課 前田緑)

バックナンバー

第1回 データマネジメント基礎編
第2回 データマネジメント実践編 <表示中のコラム>
第3回 マーケティング効率化のためのデータ利活用とは

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