名寄せとは?BtoB企業であれば知っておくべきデータマネージメントの重要性

2021/07/08
SaaS BtoBマーケティング データマネージメント 名寄せとは?BtoB企業であれば知っておくべきデータマネージメントの重要性

近年は、「21世紀はデータ駆動社会(データドリブン)だ」「データマネジメントが重要だ」「DXだ」などと派手にうたわれています。

日本のBtoBマーケティング領域でも、コロナ禍をきっかけにデータ活用に向けての取り組みが進みつつあります。帝国データバンクが2021年に実施した「BtoBマーケティングのデータ活用に関するアンケート」では、3割近くの企業が「顧客データのデジタル化」「データを活用するためのツール・システム連携」を強化したいと回答しています。

 

BtoB企業のデータ活用状況

(出典:PRTIMES

 

ほかの先進国に比べて遅れていた日本のデジタル化が、コロナがきっかけとはいえ加速するのは喜ばしいことです。しかし、日々現場でデジタルマーケティングのお手伝いをしていると、現実はその理想よりもはるか手前の、基本の部分でつまづいているケースがほとんどであると筆者は強く感じています。

つまり、データマネジメントがほとんどできていない状況で、データドリブンなどは程遠いのが現実です。

たとえばデータの半角、全角が統一されていなかったり、CRM、マーケティングオートメーション(MA)、総務、人事、IT部門などにデータが点在しているものの各部門の入力基準がバラバラ、必要なデータの定義がないなど、手をつけられない状態になっているといったところです。

新しいツールの導入については、多くの企業が比較的前向きです。しかし、いかに最新テクノロジーを活用しても、素材であるデータの品質が悪ければ、精度の高い分析はできません。

データを保有している場合でも、ごちゃごちゃになっているデータをクレンジングして、統一したルールを作る必要があります。

本記事では、そんなよくあるデータマネジメントにおいて重要な「名寄せ」について解説します。

名寄せとは?

名寄せとは、複数の場所に分散されているデータベースを整理整頓して、同一人物や同一企業の重複をなくし、一企業、一人物に対してひとつのIDで名称、住所、メールアドレス、電話番号などの見込み客情報、企業情報などを統合することを指します。

企業には、さまざまな経路で企業や個人データが登録されます。一人の人が無料ウェビナーに参加したり、Webから資料をダウンロードしたりした場合、マーケティング部門のSFAやCRMにはそれぞれ顧客データを登録します。同じ人に現場の営業マンがアプローチし名刺交換しており、SFAやCRMに登録されいたりします。

それぞれ、入力フォーマットは違いますし、当事者であっても正確に入力しないこともあります。名刺情報自体は正しくても、名刺交換した営業マンが100%正しく入力していないこともあります。企業内のデータには誤入力、重複、表記ゆれなどが原因で同一人物が複数件扱いとなっていることは珍しくありません。

名寄せとは、このような重複しているデータを整理整頓して、同一人物ないし同一企業のデータをひとつに紐づけてまとめることを指します。

 

データクレンジングの手順

(株式会社ランドスケイプのサービス「超名寄せ」より引用)

 

日本企業のもつ名前の特殊性

企業で収集したデータに表記ゆれが多いのは、日本の場合致し方ない面もあります。

日本語はひらがな、カタカナ、漢字、英文字を駆使する世界でも複雑な言語に相当します。加えて、複雑な会社名の規則、前株、後株、カタカナ、ひらがな、複数の読み方がある漢字などがあります。

ほかにも、謎の役職名(参与、主査、エグゼクティブディレクター、〇〇代理、次〇〇)、謎の部署名(〇〇第五部門、営業部マーケティング課、営業部販促支援部門etc)もあり分類が極めて難しいのです。

読者の方でも、大人数の打ち合わせの後のお礼メールに、どの役職の方に先に言及すれば良いのか悩んだことのある方も多いのではないでしょうか。

そのようなことが常態化しているため、たとえ表記の統一ルールを設けていても、顧客データマネジメントに課題を抱えている企業が多いと思います。

BtoB企業にとって、なぜ名寄せがそこまで大切か?

日本には上座・下座文化、名刺文化があります。どのような事業活動においても相手の企業名、部署名、役職名を重んじます。

マーケティング、営業活動においても、経営層に対しては相応に気をつかったアプローチをしなければなりません。ミドルクラス(中間管理職)の方についても同様です。大抵の場合、企業の施策を決定する実質的な権限をもっているのはこの層だからです。

権限を持つ見込み客に適切なメッセージが届くように、営業・マーケティングにおいては誤入力のない正しいデータを活用する必要があります。また、重複しない綺麗な顧客データベースも大切でしょう。

たとえば、顧客データや見込み客データに重複があると以下のようなさまざまな不具合が現場で生じます。

  • 見込み客でない人に何度もメールを配信する
  • 同じ人物に同じ内容を何回もメール配信
  • 解約者に対して、既存顧客と勘違いしてアプローチする
  • 営業マン同士のバッティング(同じお客様にたくさんの営業マンがアプローチ)
  • コストのアップ

つまり、見込み客のコンテキスト(前後文脈)を無視したマーケティング活用や営業活動を行ってしまいます。

結果、データマネジメントができていない企業は、見込み客や顧客からの評価が低くなる可能性が高まります。データが統合されていないことにより正確な分析ができません。分析が甘ければ戦略も甘くなることは言うまでもなく、逆にデータマネジメントができていると効率性だけでなく企業の信頼度も向上します。

コスト面でもメリットがあります。

名寄せに最も影響を受けやすい部門は、マーケティング部門と営業部門です。マーケティング部門の用いるツールは従量課金の場合が多く、たとえばマーケティングオートメーション(MA)などは最たるものです。

加えて、データを購入する場合も、データ量によって金額変動します。不要な贅肉を削いだ筋肉質なデータベースを持つことが、いかにコストエフェクティブであるかは想像がつくかと思います。

同様に、そのマーケティング部門と連動する営業部門であれば、不要なデータが多く付与されている見込み客に電話やメールで接触することがいかに効率が悪いか、わかると思います。

何より相手に与えてしまう印象が悪く、人件費も含めて考えれば、データマネジメントができていないためにどれほど余剰な経費を使っているか想像できるでしょう。

名寄せができてないと何の役にも立たないデジタルツールたち

オンラインでは、見込み客の行動ベースのデータまで収集できます。そこで、正しくデータマネジメントができていれば、マーケティングオートメーション(MA)、SFA、そして、これから登場してくる先端ITツールを活用した精度の高い分析が可能です。

ところが、このような最先端ツールも「名寄せ」ができていないと何の役にもたちません。そもそも分析のもとになるデータが間違っているからです。

マーケティングオートメーション(MA)の場合

マーケティング部門が活用するマーケティングオートメーション(MA)では、見込み客がセミナーやウェビナーに参加したり、オウンドメディアで資料をダウンロードした際のオンライン経由の見込み客データと、展示会や他業種イベントで獲得した名刺情報からくるオフラインの見込み客データがあります。

当然、何割かは自社の製品・サービスに関心を持つ貴重な見込み客データです。ここからリードナーチャリングやクオリフィケーションを行い、最終的には営業部門にホットリード(製品・サービス購入意欲の高い見込み客)として引き渡します。

最近の傾向として、マーケティング部門がナーチャリングしたいという要望が増えています。しかし、データの定義や位付けができていないため、正確なリスト作りが難しく、リストに合わせたメールの内容作りが不可能で、結果的にナーチャリングという名のメールの一括送信になってしまいます。

また、ここでマーケティング部門内でデータの名寄せができていないと、ひとりのAさんを複数の人と認識してしまうリスクがあります。そうすると見込み度合いの推定がそもそも変わってきます。同じ人ならセミナーに参加して資料をダウンロードした人であればスコアが高くなってしかるべきですが、別々に認識しているとそれぞれロースコアのままです。

同様に、見込み客の立場にたてば同じ情報が立て続けに送られてきたり、インサイドセールス部門から同じ内容を何度もアプローチがあると、「しっかりしていない会社だ」というイメージを持つ可能性があります。

CRM、SFAの場合

CRMとは顧客情報管理システムです。さすがに取引企業のリストなら整理整頓されていると思うかもしれませんが、同じ営業部門内でも商品ごとにデータベースがあったり、事業部門別に別のリストを抱えて営業しているケースはいまだ少なくありません。場合によっては営業マン個人で名刺管理をしていたり、エクセルに名刺情報を隠し持っていたりすることがあります。

お客様の中には当然、複数の製品・サービスを活用している企業も多いのですが、データベースが統合されていないと、アップセル、クロスセルのために複数の営業マンがアプローチしてしまうこともあります。

SFA(営業支援システム)にいたっては、外部から購入したリスト、営業マンが名刺交換したリスト、マーケティングから引き継いだリストが混在します。

こうなると、既存顧客は担当営業マンからアプローチを受け、さらに違う事業部の営業マンからアプローチを受けます。ご存知のとおり営業マンのアプローチは1回では終わりません。3~4回、企業によっては延々とアプローチします。

結果、テレアポ=公害、営業メール=迷惑メール扱いされてしまいます。これは見込み客であっても同様です。もちろん、それをよしとしているイケイケどんどんの営業会社もあるでしょう。業態によっては許される(というよりは諦められる)かもしれません。

さらにデータの定義がマーケティング部門や営業部門で判別されていない場合は、マーケティング部門までもがアプローチをしてしまい、見込み客にとっては極めてしつこいコミュニケーションを受けてしまうことになります。

SaaSのビジネスモデルは、データをきちんと活用することによって成り立つビジネスと言っても過言ではありません。顧客データベースすら整備されていない企業が果たして見込み客や既存顧客から信頼され続け、継続契約を行ってくれるでしょうか?

SNS社会において評判はすぐ広まります。データ管理ができない企業への発注は見送られるかもしれません。

サードパーティーとのデータベース連携の場合

各種SaaSツールを利用していると、サードパーティー(外部企業、第3者の意)とデータベースを連携させ、マーケティング活用や営業活動に活かすことがあります。

自社の顧客情報以外に外部企業のデータを紐づけて活用することは、より幅広い情報をもとに顧客属性を知り、その情報を元に事業活動に幅を持たせることができるので、成果にプラスの面があります。たとえば、DMやメール配信、場合によってはバナー広告の配信やアクセス解析ツールなどを行うことも可能です

前述の帝国データバンクの調査結果でも、外部企業のデータベースを紐づけて活用しているチームの成果は、紐付けて活用していないチームより1.5倍高くなっています。

このように効果があるサードバーティとの連携も名寄せができていないデータを活用すると、ときに見当違いのアプローチを見込み客に行い続けることになり、ユーザー側から不評を買うことになります。

何よりそのような場合は、自社のデータベースが主軸となり、サードパーティーのデータはあくまで追加のデータとなります。追加データを活用するには主軸のデータの整頓や、どのようなデータの定義になった時にどの部門が何をするかを事前に決めておく必要があり、それらを忘れるとサードパーティーのデータは何の役にも立ちません。

名寄せ(データマネージメント)の方法とステップ

名寄せの最初のステップは、各部門で名寄せしたいデータを絞り込むことです。企業内のデータは膨大にあるので、まず重要なデータの項目を絞り込みます。データ内の入力状況を調べ、現状のレベルを踏まえて、どのような方向でデータを名寄せするかを事前に策定します。

たとえば、基本的な属性のデータだけでなくWeb上の行動履歴、営業経由のデータであればBANT条件、マーケティング経由の情報であれば資料のダウンロード履歴、インサイドセールス部門が収集したデータなどがありますが、事前にどのデータが必要かどの部門が管轄するかを決めておきます。

その後データの入力の基準を統一しデータ入力の項目の定義を定め、入力項目をマーケティングオートメーション(MA)やCRM、SFAなどのツールに活用できるよう適切に定義します。その後にようやくすべてのデータを統一します。

営業活動で必要なデータを策定

まず、営業活動で必要なデータは一般には以下の項目です。

例:

  • 社名
  • 従業員数
  • 資本金
  • 業界
  • 部署名
  • 氏名
  • ふりがな
  • 性別
  • 住所
  • 電話番号
  • 携帯電話番号
  • Emailアドレス

これらに加えて、営業活動のステップによって必要となる情報が異なります。

サードパーティーのデータやウェブサイト上での行動履歴など以外にも、たとえば、インサイドセールスであればBANT情報などの直接確認してみないとわからない情報も存在しています。それらを確認する役目がある場合は、上記に加えてBANTを追加しなくてはいけません。

 

BANTのイメージ

 

インサイドがBANT情報を聞き出し、フィールドセールスに引き渡す場合、フィールドセールスでも営業のステップを進むために必要な項目が存在しており、それらを追加する必要があります。

マーケティング活動で必要なデータを策定

マーケティング活動で必要なデータを策定します。マーケティング部門では製品・サービスに少し興味を持った段階の見込み客のデータを収集します。大きく分けて2つあり、オンライン上の見込み客の行動分析(サイトの閲覧履歴、資料のダウンロード履歴、メール開封履歴など)、もう一つが以下に示したような見込み客に紐づいている静的な情報です。

例:

  • メールアドレス
  • 社名
  • 部署名
  • 氏名
  • ふりがな

マーケティング部門でも営業部門と同様に、マーケティング活動のステップを事前に作り、それらの各ステップにおいて必要な項目の定義付けをする必要があります。

いわゆるカスタマージャーニーを策定する重要性はそこにあり、複雑で多様なマーケティング活動を行う対象となる人たちの情報をデータ上で定義し、活動内容や顧客レベルへ落とし込みます。そのための定義を形作るのがデータの項目になります。

部門が関わる対象データ範囲の策定

一般にマーケティング部門がオフラインやオンライン上で見込み客を収集します。企業によってはテレアポ部隊にアウトソーシングし、マーケティング部門がリードナーチャリングを行い、インサイドセールスがクオリフィケーションをし、より有望な見込み客を絞り込んでフィールドセールスに引き渡します。

 

デマンドジェネレーションの流れ

 

そのため、事前にマーケティング部門は、営業部門でどのようなデータが要るのか、すり合わせておく必要があります。たとえば、業種、企業名、企業規模、役職、部門名、氏名、電話番号、導入時期、導入理由など、フィールドセールスに引き渡される前に必要な情報です。

(既存)データのクレンジング(大掃除)をスタート

まず、抽出したデータを、自社で決めた表記ルールにもとづいて揃えます。

  • 数字は全角か半角か
  • 英文字は全角か半角か
  • 住所の番地表記をどうするか
  • 株式会社か(株)かなどすべて統一します。
  • 社名の統一(例:日本電気、NEC)
  • 利用するデータと不必要なデータのフラグ立て

名寄せをする前の段階では重複しているデータ、まったく使いものにならないデータが存在します。表記ルールを統一することで重複していたデータが判明しますので、このような不要なデータを削除します。

分析ができるように属性情報(レコード/プロパティ)の形式化

次に、データの入力形式の定義を決める必要があります。

たとえば、マーケティング活動のひとつであるフォームに対して見込み客自ら役職名を入力してもらう場合、経営層(経営者、取締役)、ゼネラルマネージャー層(部長クラス)、ミドルマネジメント層(課長、次課長)とある程度の幅を持たせた上で事前に分類し、自ら項目を選択できるように幅を定義する必要があります。

また、導入検討の理由を聞いたりする場合も同様です。

これは、マーケティングオートメーション(MA)やCRM、SFAなどのツールは、データの対象数を数えてレポートを作成したり、対象となるリストを作成するため、対象者がカウントできる形式でないと機能しないためです。

つまり、いろいろな意見を聞きたいとフォームを自由記入形式にする企業がいますが、そのような場合入力データはほぼ集計不可能な状態です(人力集計は可能ですが...)。

そのため、事前に取得したいデータの形を想定して形式化する必要があります。

デジタルツールにサードパーティーのデータをインポート(マッピング)する

これらの準備が全て整ってからデータの統合を開始します。

一般的に、自社の顧客データの定義とサードパーティーのデータの定義は異なることがほとんどです。たとえば、業界特化型のSaaSを作っている場合、必要となってくる業界情報は、その特定の業界のみとなることがほとんどです。

一方で、データ売買されるデータは一般化されたものが多く、業界情報は日本標準産業分類などに準じていることがほとんどです。

つまり、業界特化型のSaaSなどの場合は、自社の持ち合わせている業界データの細分度合いとサードパーティーのデータの細分度合いが異なり、そのまま利用することができないため、どの粒度で自社データに対してマッピングさせるかを決めインポートをする必要があるということです。

そのように必要項目(と中身)を統合元のデータと付き合わせることをデータマッピングといい、このプロセスにも上記のような一工夫が必要になります。

名寄せできていないと高確率で判別できるポイント

自社の名寄せはできているでしょうか? 多くの場合、データを扱う担当者も他部門と突き合わせる作業をあまりしていないため判断できないかもしれませんが、以下の項目にあてはまる場合はできていない可能性大です。

問い合わせフォームが自由記入形式の場合

企業としては自社サイトに訪問してくれた見込み客のデータを数多く集めたいところです。そのため、コンテンツにはかなりの労力をそそぎますが、リード獲得の最終段階である問い合わせフォームにまで気が回っていないケースがよくあります。

問い合わせフォームが自由形式の場合、サイト訪問者は自由にというより適当に記入できます。社名や自分自身のことを略して書くこともあるでしょう。一般にWebからのリードの関心度合はそれほど高くない「少し興味を持った段階」です。自由に記入といってもそれほど書きこめないものなので情報量も期待できません。

できるだけ登録の負荷がなく、表記ゆれも防げる、選択式の項目を増やすことがポイントです。

自動化メールが受信者の態度変容を無視している

見込み客の関心度が時間とともに変化するのはご存知の通りです。最初の軽い関心から、製品・サービスについてやや興味を持ちはじめます。そして、活用事例や成果事例を知りたくなり、検討段階になると費用対効果が気になり見積もりを依頼します。

しかし、企業の自動メール配信は多くの場合、態度変容を無視しています。

  • 相手のステージに関係なく事例ばかりを単調に送り続ける
  • 見込み客対象のメールが既存顧客に送られる

興味がうすい段階で事例ばかりを送られると社名を覚えますが、あまり読んではくれません。購入したあとに同じ製品・サービスのPRをされると、ちょっとがっかりした気になるのではないでしょうか?

自動化メール配信の上手な企業は、初期の見込み客についてはウェビナーなどのイベント、コミュニティの勉強会への招待、たまに事例を入れてくるなど緩急をたくみにつけます(前提にデータマネジメントができているからです)。検討段階に進んだ見込み客にはより詳細な事例送信を行い、取引後の顧客には既存顧客向けの情報に切り替えます。

名寄せは、名前だけの話ではなく顧客の態度変容を促すように正しくステージ分けまでされていることが理想です。.

展示会でのアンケート項目が問い合わせフォームなどと一致していない

企業は、いろいろなチャネルから見込み客のデータを収集します。大きな企業になると担当者もチャネルごとに違う場合もあります。そのため、オフラインでの活動とオンラインでの活動の見込み客の収集フォーマットが異なり、データマネージメントがサイロ化していることがよくあります。

現在は、展示会で収集した情報を集約してマーケティングオートメーション(MA)を活用して自動メール配信している企業も多いと思います。しかし、展示会などのオフラインで獲得したデータをどのようにオンラインで活用するかについてのシナリオがない場合、役職不明、社名が略されていて重複発生など、データがごちゃごちゃになっている可能性は高いでしょう。

まとめ

名寄せはExcelでも可能ですし名寄せツールもかなり増えていますが、本記事では、ツールについてはあえて触れません。どのような手法で名寄せをするのであれ、まずは基本的な表記ルールを整え、各チャネルの入口のフォーマットを連携させることが最初のステップとなります。

21世紀のビジネスは、大げさでなくデータビジネスです。データをいかに収集・分析し戦略に生かせるかが勝負の分かれ目です。ただし、戦略論、最新テクノロジーの吟味の前に基本的な社内ルールを統一し、データマネジメント、データクレンジングを行うことが重要です。

戸栗 頌平(とぐりしょうへい)

著者情報 戸栗 頌平(とぐりしょうへい)

株式会社LEAPT(レプト)の代表。BtoB専業のマーケティング支援会社でのコンサルティング業務、自社マーケティング業務、営業業務などを経て、HubSpot日本法人の立ち上げを一人で行い、後に日本法人第1号社員マーケティング責任者として創業期を牽引。B2Bの中小規模企業のマーケティングに精通。趣味で国外のマーケティングイベント、スポーツイベント、ボランティアなどに参加している。

サービスを詳しく知りたい方はこちら

資料請求