MDM（マスターデータマネジメント）。効果的な運用を行うための3つの視点とは？＜出力編＞

マスターデータマネジメント（MDM）の効果的な運用を行うための取り組みとして、3つのプロセスが存在すると説明しました。

①顧客データベースの入力/入り口を工夫する。
②保有している顧客データベースを工夫する。
③顧客データベースの出力/出口を工夫する。

「①顧客データベースの入力/入り口を工夫する。」編では、 重複データが存在している場合、精度が高い顧客分析が実行できないことを説明しました。また、同時に入力画面の仕様を変更することのメリットについても説明しました。 具体的には、顧客データベースを取得する「入り口」を工夫することによって、顧客データベースを綺麗に保つ方法についてです。

つづきまして、「②保有している顧客データベースを工夫する。」編では、 データベースを整備する目的と範囲を決めたうえで、データクレンジング・名寄せを実行する重要性について説明しました。

さて、このブログでは「③顧客データベースの出力/出口を工夫する。」編について説明します。 具体的には、分析段階で顧客データベースが汚いと判断した場合の対応方法について説明します。

1.顧客データベースの出力「分析」。データが汚い。どのように解釈したらいいのか？

業務上問題がない顧客データベース、すなわち業務処理を行うデータとして用件を満たしている顧客データベースを分析しようとした段階で、「データが汚い」と初めて分かるケースを経験したことが多いのではないのでしょうか？ この場合のデータが汚いという表現は、「データが分析するにあたっての用件を満たしていない。」という内容として解釈すること適当です。

データ分析を行うにあたって認識しておいた方が良いことがあります。それは、「業務上」で利用しているデータと「分析」で利用するデータが必ずしもイコールではないという前提を持つことです。

2.分析段階。データが汚い。どんな状況なのか？

「データを分析するにあたっての用件を満たしていない。」とは、どのような状況なのか？もう少し具体的に考えてみましょう。 分析段階でよく聞く困りごと、すなわち課題は下記の2つです。

(1)社内に存在している項目が分析データには存在していない。
(2)社内にも存在しない項目なので分析データをこれ以上加工できない。

(1)社内に存在している項目が分析データには存在していない。
分析したい項目を追加する必要性が生じている状況です。したがって、分析用のデータベースをもう一度作り上げる工程/作業が発生します。 しかしながら、本当の問題は別の箇所に存在しています。具体的には、分析用のデータベースを作成したあとに問題が発生します。 その問題とは、分析用のデータベースを何度か作り直した結果、複数のデータベースが存在しているということです。分析担当者の人数が増えれば増えるほど、分析目的が多様性を帯びます。 結果として、複数のデータベースが発生しやすくなるのです。

(2)社内にも存在しない項目なので分析データをこれ以上加工できない。
こちらが分析段階でよく聞く困りごと、すなわち課題の2つめです。BtoBマーケティングの分析では「セグメント」が重要です。BtoBマーケティングを行ううえで代表的なセグメント項目を記載してみました。
・業種
・従業員数
・資本金
・売上高
・利益
・資本系列

分析担当者は、セグメント項目別に集計表を作成します。目的は、顧客の業種分布割合などを確認するためです。ここで「問題」が発生します。 それは、分析担当者が集計表を観察すると複数のセグメント項目において「null」や「不明」というデータの存在が明らかになるというものです。 分析担当者にとって悩ましいことは、この「null」や「不明」に該当するデータ件数が全体に占める割合が大きな場合においてです。この場合においては、顧客分析を正確に行うことができません。

3.分析工程前のデータベース設計でのポイントとは？

ここでは、2.で説明した2つの課題に対してどのように対応していくことが望ましいのか？について説明します。

(1)社内に存在している項目が分析データには存在していない。
この場合の対策は、あらかじめデータを分析する目的、対象範囲そしてその範囲に含めたいデータ項目を可能な限り洗い出しておくことです。 さらに、そのデータ項目を取得するにあたってどのデータベースを参照にするのがよいのか？についてもあらかじめ調べておくことが望ましいです。 こうした情報を整理するにあたっては、データベースのリレーションマップ（参照するデータベースと取得するデータ項目を一覧化した資料）を作成することを推奨します。

(2)社内にも存在しない項目なので分析データをこれ以上加工できない。
この場合の対策は、社内で保有している顧客データベースに2.で説明したBtoBマーケティングの代表的なセグメント項目を外部データベースから取得することです。 （資本金、業種、年商などのセグメント項目を取得します。）分析結果を観察して、複数のセグメント項目に「null」や「不明」が多く発生している状態は、マーケティングを行ううえで望ましい状態ではありません。
分析を行った後の「セグメント項目が足りない！」という状況を防ぐ方法があります。それは、社内ですでに利用しているＩＴツール内部の顧客データベースに「セグメント項目」をセットする方法です。 具体的には、営業支援ツール/ＳＦＡ内部の顧客データベース、名刺情報データベース、そしてマーケティングオートメーションツール内部の顧客データベースなどに対して「セグメント項目」をセットするというものです。

ランドスケイプでは、分析後の「顧客データが汚い。」や「必要なセグメント項目が不足している。」という課題を解決することができます。多くの企業がこの課題を解決することを目的に導入しているのが顧客データ統合ツール「uSonar」です。

企業が「uSonar」を活用してどのように顧客データをマネジメントしているのか？ぜひ下記のＵＲＬからご覧ください。

1.OBC社に、顧客データ統合ツール「uSonar」を活用して企業版マイナンバー（法人番号）の提供を開始
https://usonar.co.jp/news/20160405_2640.html

2.富士通マーケティング社、マルケト社の「Marketo」と連携できる入力支援ツール「かんたん登録API」を導入
https://usonar.co.jp/news/20160413_2645.html

3.自社の潜在顧客を自動でターゲティング＆リスト化！BtoB向け潜在客開拓システム「uSonar」をJTB社に提供
https://usonar.co.jp/news/20140820_1472.html

MDM（マスターデータマネジメント）。効果的な運用を行うための3つの視点とは？＜入力編＞
MDM（マスターデータマネジメント）。効果的な運用を行うための3つの視点とは？＜保有データ編＞