関西データクレンジングサービス
KANSAI DATA CLEANSING SERVICE
データクレンジング（名寄せ）でデータ整理。
顧客の個人情報やビッグデータ活用時に
きれいなデータが大きな力を発揮します。
きれいなデータを保持することは、現代企業が生き抜く上で必須条件です。データをマーケティングなどに応用する際、データの精度が高いとデータ分析がスムーズになります。データクレンジングは新規設備、サービスの導入時や新システムへのデータ移行時にも必須な作業です。データのフォーマットはお客様のご要望に沿ってカスタマイズが可能です。
データクレンジング「名寄せ」とは？
顧客データベース内の乱雑なデータを、使用しやすく標準化しデータをキレイに整理する作業です。
重複データ判別のための処理を行い、複数登録されている同人物、同世帯、同企業のデータを1項目に統一します。
また、フォーマットの違う不純物を削除し、誤入力箇所の補正を行います。
データクレンジングの効果例①
顧客データを改善し戦略を明確化
〈例：大手住宅メーカーの場合〉
モデルハウス展示場に訪れた見込み客の手書きアンケートを電子データ化。社内の顧客データと名寄せ・結合。来場者数の年齢・収入・家族構成等をデータ解析し、折込・ポスティングエリアの選定やDM送付に有効活用。
〈結果〉モデルハウスの来場者数アップ、マンションの販売成約件数アップに貢献。
データクレンジングの効果例②
部署間の情報共有と業務効率が向上
〈例：大手スーパーの場合〉
商品開発部と販売管理部の業務用ソフトでバラバラに管理されていた商品コードを統一し、マスターデータを作成。
〈結果〉社内の業務フロー改善を同時並行で実施し、部署間の情報共有と業務効率が飛躍的に向上。無駄な手入力や資料作成業務が減り、残業時間の大幅削減に成功。
データクレンジングの効果例③
適時かつ正確な在庫管理が可能に
〈例：大手住宅メーカーの場合〉
部品在庫の型番情報が不統一のため、適正な在庫状況の把握ができていなかった。部品マスターを統一しデータを正規化することで、正確な在庫管理を可能に。データにより部品の交換時期を事前に把握して得意先にアプローチ。
〈結果〉品質管理とアフターフォロー体制を改善することで顧客満足度が向上。
