ルシダス流!データクレンジング

ルシダス流!データクレンジング

体は大きいのに実はウクレレを弾く……にもかかわらず、ハワイには行ったことがないマーケティングロックスターこと池上です!(どうでもいいですね。w)

本日のお題は単刀直入に、データクレンジング!

Marketoをはじめとしたマーケティングプラットフォームを導入したら、目指すはデータ・ドリブン・マーケティング
数字を駆使したロジカルな活動で企業の収益活動を牽引する縁の下の力持ち! ですよね。

だけど、これがなかなかうまく行かないのも事実。

その大きな壁の一つとなっているのが、データの精度なのです。

そのデータのお掃除が必要なことはわかっていても、

どこから着手すればいいの?
いつ終わるの?
誰がやるの?
作業時間や予算化の説明は?

こんな「?」だらけで途方に暮れているのは、あなただけではありません!

 

データ整理の前に頭の整理!

データクレンジングは極論すると終わりのない、出口の見えない作業になりやすいもの。
それは、目標や目的が明確化されておらず、目指すべきゴールが不明瞭だからです。

なぜデータクレンジングがしたいのか?

おそらく、漠然とした考え、あるいはもしかすると目の前に具体的な課題があるかもしれません。
いずれにしても、まずここを明確にすることが必須です。
言語化、文章化しましょう。

そして文章化の際に重要なのは、数値目標を立てること!

例えば、もっと広範囲にイベントを告知したいのに、ターゲットを分別するためのデータが汚れているのが原因で行き詰まっている場合。
あと何人、ターゲットを増やしたいのか?

仮に、メールを10,000通送って開封率20%、開封クリック率25%、そこからのLP訪問者のイベント登録率が50%だった場合。
配信登録率は2.5%で、約250人の登録が得られることになるでしょう。
登録数をあと100人増やしたいなら、単純計算だとあと4,000通送る必要があります。

したがって、当面のゴールは4,000人分のデータクレンジングということになります。

 

データクレンジング手法を明確に

一言でデータクレンジングと言っても、その手法はいくつかに種類分けできます。
人海戦術じゃないと不可能なもの、ツールを上手に使って自動化できるもの、外部サービスと連動させてデータ精度を上げるもの、などなど。

クレンジングの対象となるデータが何であるかによって、どういう手法が適しているかを見極めましょう。

マーケティングプラットフォームで自動化できるクレンジング
特に多いのが、住所データの都道府県名、国名などの表記揺れ
地域別にターゲティングをしたいとき、住所データに表現揺れがあると、デジタルツールでは追いきれないことになってしまいます。

「東京」なのか、それとも「東京都」なのか。
一見すると何気ないこの違いが問題になることがあります。
幸い、これはクレンジングをする上で一番楽なケース。

マーケティングプラットフォームでは、バッチ処理でこうした表記揺れを一括で修正するだけではなく、以降、さまざまなデータ流入チャンネルから入ってきた新規レコードでの自動修正などにも対応できるようになっているケースが多いので、うまく活用しましょう。

外部ツールの利用でできるクレンジング
郵便番号から住所を補完したり、あるいはこの住所データを利用してフィールド分割などをしたりする方法があります。

元データが「都道府県+市区町村+町名番地」になっているのに、マーケティグプラットフォームでは「都道府県」「市区町村」「町名番地」「建物名」のようにフィールドが分割されている場合でも、半自動的に活用できる場合もあります。

前提条件として、一度データをエクスポート、ないしは外部ツールとAPI連携をする必要がありますが、人的リソースを最低限に抑えつつ大規模なデータの修正に役立てることができるので、数千レコード〜数万レコード単位でのクレンジングでは特に有効です。

とは言え、これはデータをExcelにエクスポートして、マクロや関数でさくっと処理する時にも使える技でもあります。
たとえば、電話番号の全角・半角の混在やハイフンの有無など、マーケティングプラットフォームでは自動化できなくても、Excelならお茶の子さいさい、なんてことも。

外部サービスの導入で実践できるクレンジング
最も多いのは企業情報で、住所データはもちろん、従業員数、法人コード、売り上げ規模などのデータ。
これらはB2B事業でターゲティングをする際、特に力を発揮する場合があります。

このやり方自体はデータクレンジングというよりはデータ補完という性質が強いですが、多くの場合、結果的に「使い物になるデータ」ができ上がります。

帝国データバンクをはじめとした各種サービスが利用可能ですが、外部データを引き当てるためには、事前に上記2種類のクレンジングを施さないと紐付けできない場合もあります。
そのため、具体的にどう活用するかの計画が不可欠です。

最後は、元も子もありませんが、時と場合によっては人海戦術で直す以外に方法がないケース。
だからといって諦めるのはまだ早い!
十分な見返りがあるなら、リソースを確保して実践するべきです。

しかし! 何事もバランスが重要です。
手当たり次第に人が当たりにいくよりも、データクレンジングを目的としたマーケティングキャンペーンを実行して、お客様自身に正しいデータを入力するように促す方が手っ取り早い時もありますし、ここは頭の使い所!

また、キャンペーンの一部として、アウトバウンドコールを組み合わせて正しいデータを聞き出すという方法があります。
こういう時はインサイドセールスとうまく連携させていくと、データクレンジング活動自体がプリセールスに直結する場合もあります。

 

いかがでしたか?
少しはやるべきこと、検討すべき項目が見えてきましたか?

とは言え、実際にデータクレンジングとなると、ノウハウと勘と経験、そしてリソースが必要になるのも事実です。

ルシダスのように、マーケティングの目的や目標を理解し、全体戦略を一緒に考えながらクレンジング作業も請け負えるパートナーを活用するというのも1つの近道ですので、ぜひご検討ください!

執筆者プロフィール

池上ジョナサン
池上ジョナサン
株式会社ルシダスの代表にしてマーケティングロックスターを自認しており、経営とマーケターの二足のわらじでお客様の課題解決に邁進する…[続きを読む]

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