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データクレンジング

データクレンジングデータクレンジングとは、管理しているデータベースの中から、重複や 誤記、表記の揺れなどを探し出し、修正や削除などを行い、データの正規化を行うことです。名寄せなどの作業を行うことで、複数登録されている同一人物、同一企業、同一世帯などを一元化してマーケティング活動の最適化を図ることができます。

データクレンジング処理プロセス

書式統一

  • 半角/全角の統一
  • カタカナ、ひらがなの統一
  • 空白文字の処理
    (前後の空白除去、文字数統一)
  • 通貨、数値、生年月日などの形式統一

住所クレンジング

  • 住所分割
  • 住所表記統一
  • 市区町村合併など最新住所への変換
  • 住所コード、カスタマーバーコード付加

姓名クレンジング

  • 姓名の分割
  • ふりがな付加
  • 異体字、外字の処理

電話番号クレンジング

  • 電話番号標準化
  • 電話番号分割
  • 電話番号ハイフン付加
  • 電話番号妥当性チェック

法人名クレンジング

  • 法人格の統一
  • 法人名、部署名の分離
  • 異体字、外字の処理

重複・名寄せチェック

  • 判定ロジックを確定し、そのロジックに基き処理を行っていきます。
  • 姓と住所、氏名と電話番号・・・etc

郵便番号クレンジング

  • 郵便番号の正規化チェック
  • 最新郵便番号の付加

妥当性チェック

  • コールチェック
    (回線の使用状況の判定を行います)
  • 弊社マスターDBとの正誤判定

データクレンジングの各種マスターDB

データクレンジングの精度を高めるために、各種マスターデータベースを構築管理しております。
・市外市内局番マスター ・電話帳マスター ・住所マスター ・郵便番号マスター       
・姓名辞書マスター ・コールチェックマスター ・建物マスター ・法人データマスター 
・その他各種

データクレンジングのメリットと成果事例

精度の高い顧客分析・CRMが実現

顧客分析食料品製造業のA社ではデータクレンジング(名寄せ)したところ、13%の重複データ、35%の住所不備、不通の電話回線9%を発見し、データ修正を行い正確に顧客管理ができるようになり、精度の高い顧客分析・CRMが実現可能となった。

名寄せにより世帯単位でのマーケティングが可能に

マーケティングネット通販のB社では、購入者向けマーケティングから、世帯向けのマーケティングにも力を入れることになり、世帯構成を把握する必要があった。
データクレンジング(名寄せ)を行うことにより、世帯の一元化が可能となった。また、世帯構成(人数・年代・性別)によりメールやDMの内容を変更することも可能になり、売上げアップに結びつくことができた。

 

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