運用の改善と顧客の成功のための汚れたデータのクリーニングの重要性

穴の開いた船で海を渡ろうとしているところを想像してみてください。 濡れます。 沈むこともあります。 あなたは確かにスムーズにそれを乗り越えることはできません.

賢明な人であれば、そのような試みに着手する前にボートを徹底的にチェックするため、これが起こる可能性は非常に低いです。

しかし、見込み客への連絡、顧客のセグメント化、戦略的意思決定に使用する CRM データはどうでしょうか? 穴が開いていないかチェックしたことはありますか？

あなたがすべき。

汚れたデータは、ワークフロー、マーケティング活動、顧客体験に悪影響を及ぼします。 法的なトラブルに巻き込まれることさえあります。

しかし、ダーティ データとは正確には何なのでしょうか。

ダーティデータとは？

ダーティ データまたはアンクリーン データとは、何らかの形で欠陥のあるデータです。重複が含まれているか、古い、安全でない、不完全、不正確、または一貫性がない可能性があります。 ダーティ データの例には、住所のスペルミス、フィールド値の欠落、古い電話番号、顧客レコードの重複などがあります。

ダーティ データを無視すると、ビジネスに深刻な問題を引き起こす可能性があります。 カスタマー エクスペリエンスを危険にさらし、業績の不当表示につながり、戦略的意思決定に悪影響を与える可能性があります。

データ品質が低下するリスクを回避するには、定期的なデータ クレンジングが不可欠です。 データをクリーンアップする方法については、この記事の後半で説明します。 しかし、最初に、データがどのようにダーティになるかを見てみましょう。

データが汚れる仕組み

データは、誤って入力、保存、または使用されると、汚れる可能性があります。 多くの場合、これは人為的ミスやデータ入力の標準化ルールの欠如に帰着しますが、技術的な問題もダーティ データにつながる可能性があります。

ダーティデータの例

重複データ

重複データとは、同じ情報を部分的または完全に共有するレコードを指します。 それらは、同じ情報が複数回、時には異なる形式で入力された場合に発生します。 典型的な重複ダーティ データの例は、1 人の顧客が CRM に複数回存在する場合です。 これは、顧客の名前が毎回わずかに異なって書かれているためによく発生します。

例えば：

• パティ・J・グリーンフィールド
• パティ・ジュリア・グリーンフィールド
• パトリシア・J・グリーンフィールド
• パトリシア・ジュリア・グリーンフィールド

顧客情報はさまざまなレコードに分散しているため、顧客データが重複すると、次のことが起こります。

• カスタマーサービスが悪い
• 追跡と報告が正しくない
• ダブル（またはトリプル）のマーケティングターゲティング

安全でないデータ

安全でないデータとは、暗号化もアクセス制御もされていないデータです。 社内の誰でもアクセスでき、最悪の場合、サード パーティもアクセスできます。 安全でないデータはプライバシー リスクになるだけでなく、企業が GDPR や CCPA などの法律に準拠していないリスクを負うため、法的な脅威にもなります。

不完全なデータ

不完全なダーティ データの例としては、ニュースレターのサインアップ フォームに見込み客の名のフィールドがあり、そのフィールドが必須フィールドではない場合があります。 見込み客は名前を残さずにサインアップできるため、パーソナライズされたメール キャンペーンの効果が低下します。

不正確なデータ

不正確なデータとは、間違いを含むデータです。 不正確なデータの例としては、フォームの 1 つに姓を入力した顧客がタイプミスを犯した場合があります。 この場合、顧客の姓がありますが、それは不正確です。 汚いレコードです。

もう 1 つの例は、営業担当者が Salesforce でリードの間違った電話番号を記録した場合です。 この場合、この見込み客との会話を続けるには、Salesforce データを改善することが重要です。

古いデータ

古くなったデータが不正確なのは、間違って入力されたからではなく、以前は正確でしたが、現在は正確ではないためです。 古くなったダーティ データの典型的な例は、顧客が引っ越した後も CRM に顧客の古い住所が記載されている場合です。

古いデータのその他の例は次のとおりです。

• 使わなくなったメールアドレス
• 転職した人の肩書き
• 古い電子メール セグメント

不正なデータ

不正なデータとは、以前に指定されたパラメーターの範囲外のデータです。 そのため、予防しやすくなります。 たとえば、顧客がドロップダウン メニューを使用して生年月日を入力した場合です。 システムでは、12 か月に 1 回、31 日に 1 回しか選択できない可能性が高く、130 歳以上になる誕生年も選択できない可能性があります。

一貫性のないデータ

一貫性のないデータは、データの冗長性とも呼ばれます。 企業が同じ情報を同期せずに別の場所に保存する場合に発生します。 典型的な例は、CRM と電子メール マーケティング ツールの両方に顧客情報を保存している企業です。

データをきれいにする方法

上記のタイプのダーティ データはすべて、会社にリスクをもたらすため、データをクリーニングして、このような状況を回避することが重要です。

その方法は次のとおりです。

データ品質ガイドラインの作成

データのクリーン化を開始する前に、会社にとってクリーンなデータ セットとはどのようなものかを定義し、データを可能な限りクリーンに保つために従うべきベスト プラクティスを定義します。

データの標準化

データ品質戦略には、データがシステムに入るとすぐにデータを標準化する方法を定義することが含まれます。 現在データを収集しているすべての方法、そのデータの入力ポイントは何か、元のポイントに関係なく、すべてのデータが同じ方法で入力されるようにする方法をリストします。

監査を実行する

会社のデータ品質ルールを確立し、すべての新しいデータが標準化された方法で入力されることを確認したら、既存のデータの監査を実行します。 残念ながら、すべてのダーティ データを見つけるのは簡単ではありません。100% の検出を目指す必要がありますが、いくつかの問題を見逃す可能性があることを知っておいてください。 そのため、一度だけでなく定期的に監査を行うことが重要です。

このプロセスを簡単にする 1 つの方法は、データを扱う社内のさまざまな部門からフィードバックを継続的に収集することです。 このタイプのフィードバックは、ダーティ データが日常業務のどこで問題を引き起こしているかを示します。

例: あなたのマーケティング チームは、パーソナライズされた電子メールのファースト ネームが大文字になっていない場合があることを発見したと共有しています。 これは、ファースト ネームの値が常に同じようにフォーマットされているとは限らないことを示しています。

汚れたデータをきれいにする

ダーティ データの概要を把握したら、クリーニング プロセスを開始します。 データのクレンジングは、厄介で時間のかかる作業になる可能性があります。 それにはさまざまな方法があり、それぞれに長所と短所があります。

1.手動

手動によるデータのクリーニングは、慎重に行う必要があります。 今すぐ使用する必要があるレコードをクリーンアップすることは問題ありませんが、会社が所有するすべてのデータを手動でクリーンアップすることは不可能な作業です。

永遠に時間がかかるだけでなく、見落としや間違いを犯す可能性があり、さらに多くのエラーが発生します。

2.エクセルの使い方

Excel の数式を使用すると、クリーニング プロセスを高速化できますが、それでもかなり手作業です。 数式は自分で作成する必要があり、一部のデータの問題は複雑すぎて Excel の数式では解決できない場合があります。

その上、Excel は大量のデータ セットを処理できないため、既にクリーンアップしたデータ セットをメモして、少しずつ作業する必要があります。

最後に、静的データ セットを Excel にアップロードする必要があります。 月曜日に顧客データをインポートすると、金曜日までにデータが古くなっている可能性があります。

3. 第三者への依存

内部の時間をデータ クレンジングに割り当てたくない場合は、データ コンサルタントを雇うことをお勧めします。 データ コンサルタントは、ダーティ データをクリーンアップするだけではありません。 また、監査を実行して既存のデータ プロセスを改善することもできるため、将来的にダーティ データが作成される可能性が低くなります。

コンサルタントを雇うことのマイナス面には、コストが高いことと、すべてのデータへのアクセスをコンサルタントに許可しなければならない可能性が高いという事実が含まれます。これにより、プライバシーの問題が発生する可能性があります.

4.専任の開発者を雇う

データ管理は進行中のプロジェクトであるため、データをクリーンに保つことに専念する開発者を 1 人以上雇うことができます。 これらの人々は社内で働くため、外部のコンサルタントよりも会社に忠実である可能性が高く、オファーに慣れることができます。

さらに、データ保守などの進行中のプロジェクトのために誰かを雇うと、多くの場合、費用が安くなります。

5. ソフトウェアの使用

ダーティ データを特定してクリーンアップするのに役立つさまざまなツールがあります。 これらのツールは、多くの場合、コンサルタントや専任の開発者を雇うよりも安価であり、人的ミスもありません。

ただし、これらのツールのすべてが同じように作成されているわけではありません。 データの不一致を特定し、書式設定 (日付など) を確認し、マージするフィールドを認識できるものを選択してください。

また、小さなデータ サンプルに対していくつかのテストを実行して、ツールが想定どおりに機能することを確認することもできます。 これを行わずにデータベース全体に放っておくと、当初よりも大きな問題が発生するリスクがあります。

継続的なデータベース管理を設定する

うまくいけば、すでにデータベース管理が整っています。 そうでない場合は、設定する時が来ました。 定期的にデータをクリーンアップする必要があると思われますが、データベースの全体的な品質が損なわれるまで問題が蓄積されるのを放置することはお勧めできません。

企業は常に新しいデータを収集、整理、保存、操作しています。 継続的なデータベース管理には、そのデータの品質を保護し、データが汚れないようにするために必要なプロセスとプラクティスが含まれます。

ダーティ データには継続的な管理が必要

現在、企業が収集して処理するデータの量が増えているため、そのデータの一部が汚れることを避けることは事実上不可能です。 さまざまなタイプのダーティ データは、ビジネスにさまざまな影響を及ぼします。そのため、問題がエスカレートするのを避けるために、定期的にレコードをクリーニングする必要があります。

手動でデータをクリーニングしたり、Excel を使用したり、サード パーティを雇ったり、データ クリーナーの社内チームを構築したり、専用のソフトウェアを利用したりできます。

もっと学びたいですか？

CRM データをクリーンアップするための段階的なガイドについては、eBook をご覧ください: 「データ品質の汚れ」.