名寄せ日本最大のデータベースを維持してきたメンテナンス技術を惜しみなく提供

名寄せとは

名寄せ

データクレンジング(データクリーニング/名寄せ)とは、データ補正や重複データ判別のための処理を行い、データベース内に無秩序に格納されたデータを標準化するものです。
データベースを常に最新の状態に維持し、さらに複数登録されている同一人物、同一企業、同一世帯のデータの名寄せを行うことで、マーケティング活動に必要な顧客データベースのメンテナンス負荷を軽減します。

また電話番号の使用状況や地図情報から判別する居住確認チェックや、ランドスケイプが保有する様々な企業及び個人の属性情報を付与することで、アプローチすべき対象客を絞り込むことが可能なため、効率的なプロモーションを実施することが可能になります。

データクレンジングシステム「CircuData」
企業情報のデータクレンジング/名寄せ

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名寄せ処理イメージ

項目の抜けや入力フォーマットが統一されていないデータは、そのままでは分析などに使えない価値の低いデータとなります。 ランドスケイプでは、これまで独自にデータベースを構築したロジックや、各種マスターデータを活用して、データクレンジング(データクリーニング/名寄せ)を実施し、貴社の顧客データベースをより価値の高いデータベースに変換します。

データクレンジング処理事例

名寄せ事例

データクレンジング処理プロセス

名寄せ業務フロー

■マスターデータについて

マスターデータとは、多種多様なパターンの姓名(及び法人名称)や全国の住所、郵便番号、電話番号を標準化(データクレンジング)し、重複するデータを特定(名寄せ)する際に必要となる大元のデータベースです。
当社が保有するマスターデータは、姓名マスター、住所マスター、郵便番号マスター、電話番号マスターなど約20種類にもおよび、質・量ともに充実しています。
このマスターデータがプログラム・ロジックだけでは不可能な高度な処理を自動で行うことを可能にしています。
また、オプションの建物マスター、個人電話番号マスター及び820万件の企業情報を活用することにより、 電話番号などの新たな情報を付加することでマーケティング活動に活用することができます。


名寄せ事例

「各店舗の既存客の把握」
チェーン展開をしている小売業のA社では顧客データ2万人の重複判明率は12%であったところ、データクレンジング(データクリーニング)処理した結果、重複判明率が30%であることが分かり、各店舗の管理を正確に把握できるようになった。

「正確なターゲット戦略の実現」
IT機器メーカーB社ではデータクレンジング(データクリーニング)したところ、32%の住所不備を修正、10%の未使用電話と18%の不通FAX番号、23%の重複データを発見し、正確に顧客管理でき、ターゲット戦略が立てやすくなった。

「名寄せにより家族の把握」
C社では営業の効率化面で、従来の個人向け営業を見直し、世帯向けのトータル営業を推奨することにしたが、家族というグループ分けに苦慮していた。 データクレンジング(データクリーニング)の<名寄せ>処理することで家族を把握でき、かつ整備された顧客管理情報でデータ分析も正確になり、さらに営業効率も向上した。

「DMや通知文書の不達を救済」
D社では年間20万通の郵便物を送付しており、内20%(約4万通)の不達に悩んでいた。 データクレンジング(データクリーニング)処理後、不達の90%に相当する3万6千通の救済に成功し、約288万円(3万6千通×郵送費@80円)のコスト削減に成功した。


【BtoB事例】

[情報通信] 基幹の顧客DBを変更せずマーケティング用DBを短期間で構築
[金融・保険] 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
[通信販売] 顧客データという保有資産の再活用を実現
[製造(事務機器)] 法人顧客データの統合により正確な顧客分析と営業戦略指標を可視化
[製造(車・輸送)] 散在した法人顧客データを統合&更新。全社で共有・活用可能に
[メーカー] 1to1マーケティングで継続的アプローチ お客様との関係を構築

【BtoC事例】

[通信販売] 全顧客のマーケティングデータベースを構築し分析。あらたな成長戦略の礎を築く
[製造] 全ブランドの顧客データを統合しシングルサインオンを実現
[アパレル] 休眠客の掘り起こし対象データを抽出し、効率的に売上をアップ
[情報通信] ロイヤルカスタマー育成サイトの構築
[製造(車・輸送)]  複数チャネルで収集した見込み客データを一元化し、SFAシステムと連携
[不動産]  大手不動産販売・マーケティングDB統合によるセールス強化戦略とは



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