重複排除:重複する顧客データを回避または修正するためのベストプラクティス

CRMのデータ重複排除のベストプラクティス

データが重複すると、ビジネスインサイトの精度が低下するだけでなく、カスタマーエクスペリエンスの品質も低下します。 重複データの結果は、ITマネージャー、ビジネスユーザー、データアナリストなど、すべての人が直面しますが、企業のマーケティング業務に最も大きな影響を及ぼします。 マーケターは業界での同社の製品とサービスの提供を代表しているため、データが不十分だとブランドの評判がすぐに損なわれ、顧客にネガティブな体験をもたらす可能性があります。 会社のCRM内の重複データは、さまざまな理由で発生します。

ヒューマンエラーから、組織データベースのさまざまな時点でわずかに異なる情報を提供する顧客まで。 たとえば、消費者は自分の名前をXNUMXつのフォームにJonathan Smithとして、もうXNUMXつのフォームにJonSmithとしてリストします。 データベースの増大により、この課題はさらに悪化しています。 管理者がDBを追跡し、関連データを追跡することは、ますます困難になっていることがよくあります。 組織のDBを正確に保つことはますます困難になっています。」

Natik Ameen、マーケティングエキスパート Canzマーケティング

この記事では、さまざまな種類の重複データと、マーケターが会社のデータベースを重複排除するために使用できるいくつかの有用な戦略について説明します。

さまざまな種類の重複データ

重複データは通常、元のデータのコピーとして説明されます。 ただし、この問題を複雑にするさまざまなタイプの重複データがあります。

  1. 同じソース内の正確な重複 –これは、一致またはマージの手法を考慮せずに、あるデータソースのレコードが別のデータソースに転送された場合に発生します。 例としては、CRMから電子メールマーケティングツールに情報をコピーすることがあります。 顧客がニュースレターを購読している場合、その記録はすでに電子メールマーケティングツールに存在しており、CRMからツールにデータを転送すると、同じエンティティの複製コピーが作成されます。 
  2. 複数のソースでの正確な重複 –通常、複数のソースでの正確な重複は、企業でのデータバックアップイニシアチブが原因で発生します。 組織はデータパージ活動に抵抗する傾向があり、手元にあるデータのすべてのコピーを保存する傾向があります。 これは、重複した情報を含む異なるソースにつながります。
  3. 複数のソースで重複を変化させる –重複は、さまざまな情報とともに存在する可能性があります。 これは通常、クライアントが姓、役職、会社、電子メールアドレスなどを変更したときに発生します。また、古いレコードと新しいレコードには顕著な違いがあるため、受信した情報は新しいエンティティとして扱われます。
  4. 同じまたは複数のソースでの不正確な重複 –正確でない重複とは、データ値が同じことを意味するが、異なる方法で表される場合です。 たとえば、Dona Jane Ruthという名前は、Dona J.RuthまたはDJRuthとして保存できます。 すべてのデータ値は同じものを表しますが、単純なデータマッチング手法で比較すると、不一致と見なされます。

重複排除は、消費者や企業が時間の経過とともに連絡先データを変更することが多いため、非常に複雑なプロセスになる可能性があります。 名前、メールアドレス、住所、会社の住所など、データのすべてのフィールドに入力する方法には違いがあります。

これは、マーケターが今日使い始めることができる5つのデータ重複排除のベストプラクティスのリストです。

戦略1:データ入力の検証チェックを行う

すべてのデータ入力サイトで厳格な検証管理を行う必要があります。 これには、入力データが必要なデータタイプ、形式に準拠し、許容範囲内にあることを確認することが含まれます。 これは、データを完全、有効、正確にするのに大いに役立ちます。 さらに、データ入力ワークフローが新しいレコードを作成するように構成されているだけでなく、最初にデータセットに受信レコードと一致する既存のレコードが含まれているかどうかを検索して見つけることが重要です。 そのような場合、新しいレコードを作成するのではなく、検索して更新するだけです。 多くの企業は、顧客が独自の重複データを解決するためのチェックも組み込んでいます。

戦略2:自動化されたツールを使用して重複排除を実行する

セルフサービスを使用する データ重複排除ソフトウェア これは、重複したレコードの識別とクリーニングに役立ちます。 これらのツールは データを標準化する、完全一致と非正確一致を正確に見つけ、数千行のデータを調べる手作業も削減します。 ツールが、Excelシート、CRMデータベース、リストなど、さまざまなソースからデータをインポートするためのサポートを提供していることを確認してください。

戦略3:データ固有の重複排除手法を使用する

データの性質に応じて、データの重複排除は異なる方法で実行されます。 同じことがさまざまなデータ属性間で異なることを意味する可能性があるため、マーケティング担当者はデータの重複排除に注意する必要があります。 たとえば、XNUMXつのデータレコードが電子メールアドレスで一致する場合、それらが重複している可能性が高くなります。 ただし、XNUMXつのレコードが住所で一致する場合、同じ世帯に属するXNUMX人の個人が会社で別々のサブスクリプションを持っている可能性があるため、必ずしも重複しているとは限りません。 したがって、データセットに含まれるデータの種類に応じて、データの重複排除、マージ、およびパージのアクティビティを必ず実装してください。

戦略4:データ強化を通じてゴールデンマスターレコードを達成する

データベースに存在する一致のリストを決定したら、データのマージまたはパージの決定を行う前に、この情報を分析することが重要です。 XNUMXつのエンティティに複数のレコードが存在し、一部が不正確な情報を表す場合は、それらのレコードを削除するのが最善です。 一方、重複が不完全な場合は、データの強化が可能になるため、データのマージがより適切な選択であり、マージされたレコードはビジネスにより多くの価値を追加する可能性があります。 

いずれにせよ、マーケターは、マーケティング情報の単一のビューを達成するために取り組む必要があります。 ゴールデンマスターレコード.

戦略5:データ品質指標を監視する

データのクリーンで重複排除を維持するための継続的な取り組みは、データ重複排除戦略を実行するための最良の方法です。 ここでは、データプロファイリングと品質管理機能を提供するツールが非常に役立ちます。 マーケターは、マーケティング業務に使用されているデータがどれほど正確で、有効で、完全で、一意で、一貫性があるかを監視することが不可欠です。

組織がビジネスプロセスにデータアプリケーションを追加し続けるにつれて、すべてのマーケティング担当者がデータ重複排除戦略を実施することが必要になりました。 データ重複排除ツールの使用や、データレコードを作成および更新するためのより優れた検証ワークフローの設計などのイニシアチブは、組織で信頼性の高いデータ品質を実現できる重要な戦略です。

データラダーについて

Data Ladderは、企業がデータのクリーニング、分類、標準化、重複排除、プロファイリング、および強化を行うのを支援するデータ品質管理プラットフォームです。 当社の業界をリードするデータマッチングソフトウェアは、データがどこにあり、どの形式であるかに関係なく、インテリジェントなあいまいマッチングと機械学習アルゴリズムを使用して、マッチングレコードの検索、データのマージ、重複の削除を支援します。

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