データクレンジング データクレンジング

製品・サービス

「データが汚い」という課題を、長年培ったデータクレンジング手法により、使える『きれいなデータ』に変換する製品・サービスを提供します。

データクレンジング後の活用支援サービスも行っています。

データクレンジング&ソリューション

顧客データ統合ツール(ABMツール)「ユーソナー(uSonar)」BtoB向け

ユーソナー(uSonar)は 国内拠点網羅率99.7%の企業データLBCを搭載したクラウド型の顧客データ統合ツール(ABMツール)です。
貴社保有データをユーソナー(uSonar)にアップロード、LBCと連携することで移転前の住所であってもデータクレンジングして最新情報に変換し、属性付与、重点アプローチ企業群の把握ができます。
また、Salesforceなど各種SFA、CRM、MAツールとも連携が可能です。ユーソナー(uSonar)を利用することで社内に対象データの更新・参照業務や品質維持に関する責任部署(データスチュワード)がいなくても、データに基づいたマーケティング活動が可能になります。

Point!_データクレンジング Point!_データクレンジング

  • 日本最大の企業データ「LBC」と既存客データを突合することで"未取引のターゲット企業の抽出" を特定してABMを実践することが可能になります。"基本項目の出力は無制限"

  • 日本最大のデータを維持してきた名寄せ技術を利用し、自動データメンテナンスを実現します。これにより、優先的にアプローチすべき企業をあぶり出し、ABMを実践できます。

  • SalesforceなどのSFAやMA内の情報に加えて、WEBサイト来訪企業や名刺情報などサイロ化され各部門ごとの顧客情報も含めたデータ統合により、包括的な顧客理解ができます。これにより、ABM実践で必須となる「WEBマーケティング部門」「インサイドセールス部門」「営業部門」の密接な連携が可能になります。日本最大の企業データ「LBC」を搭載しているため、未開拓の市場規模の把握も可能です。

  • 既存のSalesforceなどのSFAを活用しながら、ユーソナー(uSonar)の情報登録や検索などの機能をご利用いただけます。「ユー名刺(u名刺)」など名刺管理アプリで撮影した名刺情報(属性付き)も瞬時に表示可能です。 これにより手間をかけず優先的にアプローチすべき企業を選定でき、効率的にABMの実践が可能です。

  • 既存のSalesforceなどのSFAを活用しながら、ユーソナー(uSonar)の情報登録や検索などの機能をご利用いただけます。「ユー名刺(u名刺)」など名刺管理アプリで撮影した名刺情報(属性付き)も瞬時に表示可能です。 これにより手間をかけず優先的にアプローチすべき企業を選定でき、効率的にABMの実践が可能です。

日本最大の企業データ LBCBtoB向け

LBCは 820万拠点、国内拠点網羅率99.7%の企業データです。 企業データといえば、法人番号のような公のものから民間の信用調査会社などが提供するものまで様々ありますが、LBCはそれらのカバー範囲を超え、事業所や学校、病院、公共施設、個人商店などのデータも含む網羅性に特徴があります。
ランドスケイプでは、この網羅性のある『LBC』を辞書(リファレンス)として、クライアントが持つデータと照らし合わせることでデータクレンジングし、事業所単位のコードを付与することでCDI(Customer Data Integration)の支援を行なっています。

Point!_データクレンジング Point!_データクレンジング

  • BtoB企業の研究所や事業所、宗教法人や官公庁など信用調査データや電話帳データにも掲載されていないデータクレンジングされた最新情報を保持しています。

  • 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ます。これによって、グループ単位でのデータ管理が可能となります。

  • 各種ソース元データの活用だけでなく、WEBクロールや目視によるチェックにより、日々データクレンジングを行っています。

  • 企業の統廃合や社名表記マスターなど、正規化の精度を高めるマスターデータを多数保有。約20種類を超えるマスターデータを活用し、高精度なデータクレンジング行っています。

名刺管理アプリ ユー名刺(u名刺)

名刺管理アプリ ユー名刺(u名刺) BtoB向け

名寄せツール ユーソナー(uSonar)のオプションとして、顧客データベースと連携できる名刺管理アプリ ユー名刺(u名刺)を提供しています。ユー名刺(u名刺)は、名刺撮影だけで、営業に必要な企業情報を瞬時に営業マンの手元に届け、営業生産性UPを実現できる業界初の名刺管理アプリです。「LBC」及びデータクレンジング、名寄せ技術を活用することで、従来であれば人の手を介して行われていたデータ補正を、瞬時に行えるため、名刺データ化を高精度かつ高速に実現します。 (特許番号: 特許第5538512号,特許第6325604号)

Point!_名刺管理アプリ ユー名刺(u名刺) Point!_名刺管理アプリ ユー名刺(u名刺)

  • ランドスケイプが保有する法人マスターデータLBCを参照し、高速かつ高精度に名刺をデータ化します。

  • データ化と同時に名刺にはない企業属性が付与され、その場で相手企業の情報を確認できます。

  • SFAやMA内の売上データ、活動履歴と紐づくので、活動状況に合わせた名刺データの活用ができます。

  • 企業情報に変更があれば、自動的に更新されデータの鮮度が維持されます。

ユーソナー(uSonar) LBC_データクレンジング
「ユーソナー(uSonar)」と「LBC」の違い

LBCは企業のマスターデータそのもの、いわゆる素材です。LBCは都度のデータクレンジング、名寄せ、データの正規化などを当社または貴社内で実施する場合に最適です。社内にデータベースを扱える方が在籍している場合はLBCを用いて、独自の顧客データ分析やセグメントを行うことができます。

ABMツール「ユーソナー(uSonar)」はLBCを搭載し、多くのBtoB企業がABM(アカウントベースドマーケティング)を実践できるように、必要な機能を実装した顧客データ統合ツールです。データクレンジングや名寄せ、ホワイトスペース(優先アプローチ企業)の抽出などを簡単に行なえます。

ピンチアウトしてご確認ください

選ぶ時のポイント 提供形式
ABMツール ユーソナー(uSonar)_データクレンジング
  • LBCデータだけでなく、BtoBマーケティング機能も活用したい場合
  • LBCと統合したデータベースを日々最新で利用したい場合
  • 社内にデータベースシステムを扱える方がいない場合
  • SFA、CRM、MAと連携して利用したい場合
  • クラウド形式でLBCを搭載したABMツール「ユーソナー(uSonar)」を提供
LBC_データクレンジング
  • データクレンジング、顧客データ分析がスポットで良い場合
  • 社内にデータベースシステムを扱える方がいらっしゃる場合
  • 課題にあわせて独自にLBCを活用した提供メニューを設定
  • 貴社へLBCデータを提供
  • 貴社保有データをお預かりし、LBCを使いデータベースを最適化しお戻し
  • 各種顧客データ分析結果レポートなど
DISH_データクレンジング

インサイドセールス・コールセンターシステム DISHBtoB向けBtoC向け

DISHは、顧客との全コミュニケーション履歴を一元管理し、顧客視点に立って永続的なコミュニケーションを実現することができるインサイドセールス・コールセンターシステムです。他社CTIと異なり、データベースマーケティングを行うランドスケイプならではの、顧客情報をデータクレンジング・名寄せする機能の実装、さらにランドスケイプの日本最大のデータベースを活用し(オプション)、未開拓市場を発見・開拓することも可能です。
ABMツール「ユーソナー(uSonar)」と連携して使用すると強力なインサイドセールスツールとなります。

Point!_データクレンジング Point!_データクレンジング

  • 新規顧客のデータと既存顧客データベースとのデータクレンジングを実行し、顧客情報の重複を防止します。 住所マスター・局番マスターを活用したデータクレンジングも可能です。

  • コミュニケーションシナリオ(スクリプト)の設計は、ドラッグ&ドロップでフロー図の作成が可能です。プルダウンメニューで項目を選択させるフローを入れることも可能です。

  • コミュニケーションシナリオごとのクリックカウントを集計することで、どこで躓いているかをロジカルに掴め ます。通話再生機能と組み合わせれば、より明確に把握できます。

IDB_データクレンジング

富裕層マーケティング BtoC向け

日本国内の総数9,500万件の消費者データベースIDBから富裕層210万人をデータクレンジングしたうえで独自ロジックで特定しています。その富裕層データを活用した1to1マーケティングを支援しています。顧客データのデータクレンジングや、購買ポテンシャルの高い顧客の析出、商圏分析など、お客様ごとにご要望をお伺いし、サービスをご提供します。

Point!_データクレンジング Point!_データクレンジング

  • データクレンジング技術と独自ロジックで富裕層を選定しています。

  • 顧客データをお預かりし、データクレンジング処理を行なった後、富裕層データとの突合を行い、富裕層フラグを付与してお戻しします。

  • 優良顧客をデータクレンジングの上、富裕層データなどのデータと突合し、次にアプローチすべき優先顧客を判定します。

顧客分析・購買ポテンシャル分析

顧客分析・購買ポテンシャル分析 BtoC向け

名顧客分析から戦略を導く際に、大きく2つの課題があります。ひとつは分析精度を得るために、元データを整備する事前準備。次に、保有するデータ項目から得られる分析結果だけでは、限定的な情報しか得られないことです。ランドスケイプは分散した顧客データや購買履歴を統合(クレンジング、名寄せ)し、当社が保有する属性情報を付与することで、顧客がもつ潜在的なポテンシャルを可視化することができます。

Point!_顧客分析・購買ポテンシャル分析 Point!_顧客分析・購買ポテンシャル分析

  • ランドスケイプの精度の高い名寄せ技術により有効な分析結果を得ることが可能になります。

  • 9,500万件の消費者属性データを貴社顧客データに付与し、潜在的な購買力を知ることが可能となります。

  • 優良顧客との類似性を、顧客属性から判定し、購買履歴に頼らないターゲットの絞り込みを行えます。

データクレンジング・名寄せ

名寄せ BtoB向けBtoC向け

名寄せは、CRMやOne-To-Oneマーケティングといった情報集約型の顧客を重視したマーケティング戦略において極めて基本的なプロセスであり、データマイニングでも重要な役割を果たします。ランドスケイプの名寄せでは、表記の統一、名寄せ、住所変更、市外局番の付加などの必須項目の標準化処理に加えて、ランドスケイプがアノテーション(属性データの集約)してきたデータベースと突き合わせを行うことにより、データマイニングツールでは分析できない顧客の属性を付加することも可能です。

Point!_データクレンジング Point!_データクレンジング

  • 日本最大のデータベースを構築する上で培った高精度なデータクレンジング技術をご提供します。

  • 長年培ったデータクレンジングの精度を上げるマスターデータの質と量に特徴があります。

  • データ構築・メンテナンス専用の部署を設け、データの鮮度と精度を保持しています。

法人番号等の属性付与

法人番号等の属性付与BtoB向け

国が定めた法人番号(法人マイナンバー)の利活用が進んでいます。ランドスケイプではデータクレンジングするだけでなく、法人番号などの属性情報を付与することが可能です。

Point!_データクレンジング Point!_データクレンジング

  • 日本最大のデータを構築してきたデータクレンジング技術と各種マスターデータを活用して、高い法人番号の付与率を実現します。

  • 商業登記上と事業遂行上の本社所在地が異なる場合でも、データクレンジング技術を用いることで、高い法人番号の付与率を実現します。

  • 本社だけでなく、支店や事業所、工場にも法人番号を付与して一元管理することが可能です。

企業ターゲティング広告

企業ターゲティング広告BtoB向け

日本最大の企業データ「LBC」を用いて、特定の企業属性を持つ企業(ABM対象)のみに広告を配信することが可能です。特定の企業属性を持つ企業(ABM対象)のみに広告を配信することが可能です。

Point!_データクレンジング Point!_データクレンジング

  • データクレンジングされた精度の高い企業データを活用して企業ターゲティングが可能です。

  • 様々な属性情報を活用してターゲットを選定することが可能です。そのため無駄のない広告配信を実現します。

  • 既存顧客の企業名や住所、電話番号をデータクレンジングの上、ターゲット企業データと突合することで、 既存顧客を含まないターゲット企業だけに広告配信が可能です。


データクレンジングとは

データクレンジングとは、データの中から入力ミスや略称名、旧社名、旧住所での表記などで生じた揺れや誤記、不備などによる使いづらい異質なデータを標準化処理(整備、補正、補完など)し、データの品質を高め、「汚いデータ」を「使えるきれいなデータ」に最適化することです。
データクリーニング(Data Cleaning)は日本では同意語ですが、海外では使用されずデータクレンジング(DataCleanjing)やデータハイジーン(Data Hygiene)という言葉を用います。
データクレンジングを行いデータ品質を維持することは、企業内の業務プロセス (顧客と製品の管理、運営管理など)の遂行を円滑に行なうだけでなく、BA (Business Analytics)/ BI ( Business Intelligence )を用いた業績などの分析レポートの信頼性を確保するうえで重要です。


高精度なデータクレンジングを提供

ランドスケイプは、日本最大のデータを構築するうえで培ったデータクレンジング手法を用いることで、他のデータクレンジングツールでは実現できない高精度なデータクレンジング&ソリューションによって、顧客データの不備、重複を解消し、業務効率化や効率的な営業を可能にします。

  • データクレンジングとは_①
  • データクレンジングとは_②

上記の図にあるようなBtoB企業やBtoC企業が保有する顧客データの課題を、『データクレンジングし、弊社の日本最大のデータと突き合わせする』ことにより解決します。
データクレンジングでデータ精度を高める前処理をした後に、重複を外す名寄せ処理を行なっていくことで、経営やマーケティングに有用なデータの相関関係やパターンを探り出すため信頼性の高いデータを構築できます。



データクレンジングが必要な理由

例えば、CRMシステムやSFA、MA(Marketing Automation)を導入していても、顧客データの管理/見込顧客データの入手に力を入れていても、 書式が統一されていない、重複している、セグメントに必要な情報が欠落・不足している等、 データの品質が低いと正確な顧客データ分析が行えず、適切な戦略も選択できません。
また住所移転や企業の統合、倒産、休業など環境の変化に伴いデータは常に変化します。NECやNTTなど略称名での登録やキャノンや富士フィルムなどの誤記や、法人格の有り無しなどのデータの表記ゆれも存在します。
そのようなデータをデータクレンジングせずにそのままの状態だと、折角のデータ資産が使えないものになってしまいます。

日本データマネジメント・コンソーシアム(JDMC)の調査によると、データ品質について何かしらの課題を感じている企業が94.2%も存在しています。


データクレンジングのメリット

社名の正式名称と略称がデータに混在しているような「精度」の課題や、経営企画部門では取引データを企業単位や世帯単位で把握したいのに、事業部門では事業所単位や人単位 で取引データを管理しているなどの「粒度」の課題で取引社数や購入者数が分からないという問題を解消できます。

企業名の例で言えば、「日本電信電話株式会社」=「Nippon Telegraph and Telephone Corporation」=「NTT」の紐付けや、 本社と事業所・支店、企業グループ単位での統一です。

データクレンジングすることによって「商品が1年間に何社もしくは何人にいくつ売れたのか?」がきちんと把握できるようになります。

散在するデータを集めて紐付けてみると必ず発生する事象があります。

それはデータの不一致や不整合です。

社名変更や組織変更、住所移転、統廃合などがあっても情報が更新されないというような「鮮度」の課題です。

「三菱東京UFJ銀行」と「東京三菱銀行」、「UFJ銀行」のように、現在は同じ企業なのに名称値が異なるケースや、顧客の住所のように新旧で異なるケースなど、さまざまですが、要は「どのデータを信じていいのかわからなくなる」という事象です。

この場合、どの値を正として、標準語として扱うのかを決める必要があります。

データクレンジングすることによって、データの信頼性が向上し、「ツール自体の利活用も促進」します。

データのメンテナンス業務に関する効率化が図れます。

様々なツールが乱立する複雑なIT環境において、顧客データの二重登録やファイルでのマニュアル連携などの非効率なメンテナンス業務によって負荷の増大やサービスレベルの低下につながっています。

様々な企業でデータがサイロ化して連携されておらず、人手でメンテナンスしているケースも少なくありません。

データクレンジングすることによって「業務負荷なくツール間でデータ同期」することが可能になります。

顧客データを一元化(名寄せ)することが可能になります。

一元化することによって、そのデータに紐付くトランザクションデータど、あらゆるデータに簡単にアクセスできるようになり、包括的に顧客を可視化することができるようになります。

データクレンジングすることによって「顧客の深い理解につながり、提案力やサービスレベルの強化」に繋がります。

日本最大のデータを活用した
データクレンジング&ソリューションを提供


課題・目的から探す

データクレンジング&ソリューション:
BtoB向け

取引情報と各種情報がバラバラで散在し、可視化できず営業効率が悪い

名寄せで解決

既存客を除いた新規見込み客を抽出したい

名寄せで解決

顧客データに法人番号を付与したい

法人番号等の属性付与で解決

定期的に新規開拓先リストをつくるのに時間と手間がかかる

ABMツール「ユーソナー(uSonar)」で解決

注力すべき新規開拓先を特定するのに必要な情報が揃わない

ABMツール「ユーソナー(uSonar)」で解決

顧客データに重複、誤入力、揃わない情報、陳腐化した情報がある

名寄せで解決

営業支援ツール(SFA)内のデータに古い情報が多くて使いづらい

名寄せで解決

提案のタイミングを逃さないように見込み客を理解し、適した提案をしたい

名寄せで解決

インサイドセールス部隊を立ち上げ、リード獲得を行いたい

クラウド型のコールセンターシステム(CTI)DISHで解決

データクレンジング&ソリューション:
BtoC向け

DMの不着率を下げて、効率的に顧客に適した商品を案内したい

名寄せで解決

一世帯に1つだけ特典商品をお送りしたい

名寄せで解決

購買ポテンシャルがある顧客に営業をかけたいが、データをもっていないためアプローチできない

顧客分析で解決

データクレンジングに関する
多数の実績があります

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