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[金融・保険][BtoBマーケティング]顧客データの企業単位名寄せと本社特定による企業評価の効率化

クライアントプロフィール

業種 金融・保険業
商材 損害保険
商材単価 -

背景・課題

・新車販売台数の低迷・住宅着工件数の減少を背景とした、保険料収入の長期的な減少傾向に加えて、2010年に予定されている大型統合による「3メガ体制」の確立によって、競争は激化すると予測されている。このような環境のなか、各販売代理店のマーケティングサポートが重要な経営課題となっている。
・販売代理店は事業所単位での取引を行っているが、各代理店の営業計数の可視化やマーケティング戦略の立案については企業全体として行わなければならないため、事業所データの企業単位での名寄せが必要になる。しかし、名寄せ作業が容易ではなく、工数がかかっているため、効率化したいと考えていた。
・与信調査会社のデータを用いて企業評価(簡易与信)を行っているが、事業所との取引の場合、一度、当該事業所の本社を特定しないと企業評価(簡易与信)が出来ないという問題を抱えていた。従来、この本社特定作業を目検で行っていたが、作業工数が大きく、業務を効率化したいと考えていた。

解決策

ランドスケイプの企業データを用いて、データの企業単位での名寄せおよび本社の特定を行いました。その際に、Dr. LBC(ドクターエルビーシー)というASP型の自動クレンジングシステムを利用しました。


【データの名寄せ】
・代理店別に散在している顧客データを名寄せ・統合し、一元管理できるようにしました。その際に、事業所データについて本社単位での名寄せを行うことで、対企業との取引を可視化しました。

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■データ統合ソリューションLBCを利用したデータ統合
データ統合
 散在するデータをランドスケイプの企業データを用いて名寄せ・統合することによって、正確な取引実績の把握が可能となります。
 法人マスターデータLBCは各種ナレッジを用いておりますので、精度の高いデータクレジング・名寄せを実現します。
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【事業所評価の実現】
・事業所データが新規取引先としてエントリーされた場合、ランドスケイプの法人マスターデータLBCのコード体系(本支店関係・親子関係が可視化されるコード体系)を利用して、当該事業所の本社を特定し、特定された本社に対して与信調査会社のデータでの評価を行うフローに変更しました。

データ統合 データ統合

名寄せ
 法人マスターデータLBCは、本社-支店や親会社-子会社といった関係にある事業所をグルーピングしているため、 任意の事業所の本社や親会社などを特定することが出来るようになります。
 また、この体系を用いて、売上情報をグループ単位で名寄せしグロスの取扱額を把握したり、 グループ内の未取引拠点(横展開ターゲット)を把握したりすることが出来るようになります。
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【ASP型自動クレンジングシステム】
・日々の営業活動によって常に新規の取引先データが発生するため、データクレンジングや名寄せの作業を自動化したいと考えていました。 そこで、ランドスケイプのDr. LBC(ドクターエルビーシー)というASP型のクレンジングツールを利用して、日次でのデータ処理を行うことが可能になりました。

■Dr. LBC(ドクターエルビーシー)とは
 ランドスケイプのデータクレンジングや名寄せおよび企業属性情報の拡充といった処理は、独自のナレッジをもとにして行っております。 これによって精度の高いデータクレンジングを実現しているのですが、一方で、このナレッジはランドスケイプ特有のものであるため、 クライアント企業が自由に利用できるものではありません。
 Dr. LBCはインターネット回線経由で、ランドスケイプのナレッジを利用したデータクレンジング、名寄せ、企業属性情報の拡充が行えるツールです。 Dr. LBCを利用すれば、ランドスケイプのナレッジを用いたデータクレンジングが貴社側で行うことが出来るようになります。

[主な利用シーン]
1. 旧社名や移転前住所の劣化データをクレンジングし、社名変更、事業所移転をはじめ、企業規模や代表者名などの情報を更新する。
2. 新規登録データと既存データなどのデータの重複判定を行い、名寄せする(社名の表記ユレや旧情報にも対応可能です)。
3. 業種や規模、事業所数などの属性情報を、保有データに付与し、ターゲットセグメンテーションに利用する。
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ランドスケイプを選んだ理由

・日本最大級の企業データ(820万拠点)を保有していること。
・独自のクレンジングノウハウを保有していること
・ASP型のデータクレンジングツールを提供していること


結果

・それまで派遣社員を利用して行っていた目検作業を削減することが出来るようになりました。 これによって、内製化コストとアウトソーシングコストの差分(3年間400万円)のコスト削減を実現しました。
・また、正確なマーケティングデータに基づいた分析・戦略立案を実現しました。



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