ルシダス流！データクレンジング

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？

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。

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。