そもそもデータクレンジングとは?
データクレンジングとは、不正確なデータや破損したデータ、関係性がないデータを特定して削除する手法を指します。データ処理におけるこのプロセスは重要で、データクレンジング以外にもデータクリーニングやデータスクラビングとも呼ばれます。
企業の扱っているデータの信頼性や一貫性、企業価値やブランド価値の向上に役立つ作業です。
なお、データクレンジングはWebサイトで個人の消費行動情報を収集してマーケティングに活かす「One to Oneマーケティング」を推進する上でも、大切な作業です。
「One to Oneマーケティング」については、以下の特集記事『One to Oneマーケティングとは？成功事例も交えてその重要性を日本一わかりやすく解説！』で取り上げて詳しく解説しています。そちらの記事もぜひ、参考にご一読ください。
ダーティデータがもたらす損害は計り知れない
不正確なデータというのは、一般的に欠損値や入力ミス、誤った配置のエントリーなどを含みます。データクレンジングでは、特定の値を入力もしくは修正する必要がある場合も、入力値をすべて削除する必要がある場合もあるでしょう。
そういったエラーや矛盾を含むデータは「ダーティデータ」と呼ばれており、多くの場面で問題をもたらします。
一説によると、基本的な基準を満たすデータは全体の3%にとどまり、アメリカにおいては毎年3兆ドルを超えるコストを、企業はダーティデータによって支払わなければならないようです。
なお、当サイトの読者のみなさんが携わっていると思われる、サブスク型ビジネス、とりわけSaaSビジネスにとっての最重要課題は「カスタマーサクセス」です。
そんな「カスタマーサクセス」について、以下の特集記事『カスタマーサクセスとは？サブスク型SaaSビジネスの生命線を完全解説！』で特集しています。ぜひご一読ください。
また、SaaSを含むBtoB企業における、マーケティング組織の類型と作り方や、営業部門との関係性に関して以下の特集記事『現代のマーケティング組織の類型と作り方とは？営業部門との関係性も解説』で解説しています。ぜひ、そちらも参考にご覧ください。
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データクレンジングが企業にもたらす3つのメリット
データクレンジングが企業にもたらすメリットの代表的なものとしては、以下の3つが挙げられます。
- 意思決定力を高める
- 業務効率の改善・向上に役立つ
- 市場競争力を高める
それぞれのメリットを見ていきましょう。
なお、今日はあらゆるビジネス情報がデジタルで表現されるようになっています。
扱う情報のほとんどががデジタルシフトした時代のマーケティング戦術について、戦略との違いも含め以下の記事『デジタル時代のマーケティング戦術とは？戦略との違いもわかりやすく解説』で取り上げています。ぜひ、参考にしてください。
意思決定力を高める
意思決定を適切に行うためには、使用されるデータ群がクリーンでなければなりません。また、膨大なデータストリーミングを複数のソース受け取る状況においては、情報の正確性、プロセス合理性や効率化を実現するために、クレンジングが不可欠です。
また、データクレンジングは、適切な意思決定と有効な戦略の構築に直接反映されるため、非常に重要です。ダーティデータが企業にもたらすエラー修正のための時間と労力の無駄遣いは、どの企業にとっても回避したいものです。
なお、刻々と進化しゆくマーケティングのさまざまな手法によって、企業のマーケティングのトレンドも変わってゆきます。
2023年以降のマーケティング戦略構築に参考になる、マーケティングトレンドについて、以下の特集記事『マーケティングトレンドを徹底解剖！2022年までの考察と2023年の展望』で詳細に解説しています。参考にご一読を。
業務効率の改善・向上に役立つ
クリーンなデータを活用することは、単に市場のニーズに対して有効であるだけでなく、社内の業務効率や生産性の向上にも寄与します。データクレンジングが適切に行われれば、プロセスに関する知見や内部のニーズが明らかになります。
たとえば、社員の職務満足度や生産性を把握して人材の流出を回避するために、データを有効活用できます。人事評価やフィードバックなど、社員の人事ドキュメントからのデータをクレンジングすることで、離職リスクが高い社員を速やかに特定できます。
なお、現代のマーケティングが抱える3つの問題点と解決策について、以下の特集記事『【徹底解説】日本の現代マーケティングが抱える3つの問題点と解決策！』で詳しく解説しています。ぜひ、参考にご覧ください。
市場競争力を高める
データクレンジングによって顧客ニーズを満たせる力を持つ企業ほど、競合他社よりも市場競争力を高めやすいです。データクレンジングツールは、包括的で信頼性の高い知見を提供し、刻々と変わりゆく顧客ニーズを特定するでしょう。
また、データクレンジングは顧客や市場の新たな傾向を、的確に捉えるために役立ちます。クレンジングによって、顧客のアクションへの応答速度を高め、より良いカスタマーエクスペリエンスの提供が可能です。
なお、データクレンジングが企業利益に反映するメカニズムのひとつには、それが「企業ブランディングの価値向上」すなわち「ブランディング」に寄与するからです。
ブランディングという包括的戦略は、すべての現代企業にとって取り組むべきテーマです。そして自社のブランディングにおいて、ひとつの大切な基準となるのが、「他社が模倣できない独自の強み」をひと言で表現した「USP」です。
このUSPについて、以下の特集記事『マーケティングにおけるUSPとは？独自の強みを活かした提案の作り方』で取り上げ、総合的に解説しています。ぜひ参考にしてください。
また、別の角度（顧客視点・顧客心理の理解）から、ブランディング政策を進めるために貴重な示唆を与えてくれるのは、「顧客エンゲージメント」です。
顧客エンゲージメントの概念について、以下の特集記事『マーケティング施策で高めるべき顧客エンゲージメントとは？事例付きで徹底解説』で詳しく解説しています。ぜひ、参考にご覧ください。
データクレンジングプログラムの6つのフェーズ
データクレンジングツールを活用することで、企業全体のデータクレンジングプログラムの多くの部分を自動化できます。とはいえデータクレンジングツールは、データクレンジングの長期的な解決策のひとつに過ぎません。
使いやすいクリーンでデータを確保するために必要なデータクレンジングのプログラムは、以下の６つのフェーズに分かれます。
- フェーズ1：重要なデータタイプやデータフィールドの特定
- フェーズ2：データの収集・整理
- フェーズ3：重複データの削除
- フェーズ4：ブランクを埋める
- フェーズ5：プログラムの標準化
- フェーズ6：プログラムの見直し〜改善
個々のフェーズを見ていきましょう。
なお、ＤＸやIT化が進んで複雑化するマーケティングも、根幹は現状認識と戦略的思考にあることは不変です。
マーケティングの分析や戦略立案に欠かせないフレームワークについては、以下の記事『マーケティング戦略に有効なフレームワーク9選！分析・立案フェーズ別に使い方も解説』で詳しく特集していますので、参考にしてください。
フェーズ1：重要なデータタイプやデータフィールドの特定
今日の企業は非常に膨大な量の情報に触れることができますが、すべてのデータが等しく役に立つわけではありません。データクレンジングの最初のフェーズは、特定の目的にとって重要なデータタイプやデータフィールドを判断することです。
フェーズ2：データの収集・整理
データタイプやデータフィールドの特定後に、そこに含まれる有用なデータを収集して整理を行います。
なお、マーケティングメソッドとしての展示会はアナログとデジタル、言い換えればオフラインとオンラインの2つのアプローチがあり、それをミックスしたハイブリッドな手法も広まりつつあります。
そんな展示会マーケティングについて、以下の特集記事『マーケティング手法としての展示会とは？出展を成功させる7つのコツ』で詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。
フェーズ3：重複データの削除
データの収集後には、不正確の根を断つ作業が開始されます。具体的には、重複したデータが特定され、削除されます。
フェーズ4：ブランクを埋める
データクレンジングツールは、各データフィールドで欠損データを検索し、それらを入力して補完し、完全なデータセットを作成します。情報のブランクを埋める作業です。
なお、データを活かす分析には、その土台となるマーケティング・リサーチという作業が必要です。マーケティングリサーチについては、以下の記事で調査分析方法の種類を整理して詳細に解説していますので、ぜひ参考にしてください。
フェーズ5：プログラムの標準化
再現性があるデータクレンジングのプログラムを確立するには、できるだけ簡単に再現できるように標準化しなければなりません。そのためには、どのデータが必要になる頻度が高く、誰が作業を推進する責任を負うのかなどを決定することが重要です。
フェーズ6：プログラムの見直し〜改善
毎週あるいは毎月、データクレンジングのプログラムを見直すタイミングを設定し、クレンジングが効果を上げている事柄や、改善の余地がある領域、バグや不具合が発生している部分などを特定します。
バランスよくプログラムを把握するために、データクレンジングから影響を受けるさまざまなセクションからも見直し作業のメンバーとして参加してもらいましょう。
今日では、データのクオリティの確保は、ビジネスのあらゆる領域のエキスパートを巻き込む、大局的な戦略上の優先事項となりつつあります。このプログラムは、戦略上の重要な取り組みの一環です。
なお、データを最大限に活用するデジタルマーケティングを俯瞰してみても、現代のWebサイト運営手法で注目されているのが、やはりオウンドメディアを用いた「コンテンツマーケティングで」す。
コンテンツマーケティングの詳細に関しては、以下の特集記事『コンテンツマーケティングとは？情報の資産効果で顧客拡大を図ろう！』を参考にしてください。
また、One to One（O2O）マーケティングやコンテンツマーケティングに欠かせないのは、潜在顧客の内面の欲求である「インサイト（消費者インサイト）」です。
このインサイトの概念を理解するためには、以下の特集記事『マーケティングの生命線はインサイト！実践に応用して新市場を創造しよう』を参考にしてください。
クリーンデータによる方向づけ
意思決定の優劣は、使用されるデータのクオリティにかかっています。エラーはコストを増大させ、リソースを浪費させ、ブランド価値を貶める可能性があります。
データクレンジングは、ビジネスの拠り所となるデータの信頼性を担保する手段のひとつです。また、データが信頼できれば、精度が高くて信頼のおける、的確で意味のある意思決定を可能にします。
なお、データクレンジングのツールと同様に、マーケティングツールが発達して標準化が進んでいます。今日ではマーケティング上のマンパワーの負担も軽減可能となり、一般的なマーケティング手法として定着しています。
実際に、現代ビジネスのマーケティングは、デジタルマーケティングの概念なしには立ち行かなくなってきています。
そんなデジタルマーケティングについては、以下の特集記事『デジタルマーケティングとは？現代ビジネスに欠かせない方法論を徹底解説』で総合的に解説していますので、ぜひ参考にご覧ください。
また、マーケティングで活用する、ビジネスに関する膨大な情報の収集と分析・解析に欠かせないマーケティングオートメーション（MA）については、以下の特集記事『マーケティングオートメーションとは？ツールの選び方と運用の注意点』で包括的に詳しく解説しています。
ぜひ、そちらも参考にご一読ください。
まとめ
データクレンジングは、今や企業全体の価値や競争力に影響を与える作業となっています。そのため、計画的にデータクレンジングプログラムに取り組み、再現性があるかたちを確立することが肝要です。
企業の経営や経営幹部、デジタルマーケティング担当のみなさんには、ここでご紹介した情報をデータクレンジングに取り組む際の参考にしていただければ幸いです。
なお、当メディア「kyozon」のメインテーマのひとつが「マーケティング」です。当サイトにて、マーケティングに役立つ、さまざまなサービスの資料が無料でダウンロードできます。マーケティング担当者や責任職のみなさんは、ぜひご利用ください。
また、ビジネススキルの中でも高度な部類に入るのが「マーケティングスキル」です。
マーケティングスキルはビジネスにおける自分の最強のリソース（資源）であることを、以下の特集記事『マーケティングスキルは身につけて損がないビジネス上の最強の自己資源』で総合的に詳しく解説しています。ぜひそちらも、参考にご覧ください。
ちなみに、そもそもマーケティングとは一体どういうものなのかについて知りたいみなさんのためには、以下の特集記事『マーケティングとはなにか？その意味や定義を日本一わかりやすく解説』において、掘り下げつつわかりやすく解説しています。
基礎的情報として、ぜひ参考にご一読ください。
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※2023年以降のマーケティング戦略構築に参考になる、マーケティングトレンドについて、以下の特集記事『マーケティングトレンドを徹底解剖！2022年までの考察と2023年の展望』で総合的かつ詳細に解説しています。ぜひとも、参考にご一読ください。
※マーケティングを実践するにあたって、消費者の購買行動を可視化するマーケティングモデルというものがあります。マーケティングモデルとは何かについて、以下の記事『マーケティングモデルとは？認知から購買の消費者行動を分析した仮説』でわかりやすく解説しています。そちらも、参考にご一読ください。
※マーケティング活動は幅広い領域にまたがるため、全体を統括するスキル「マーケティング・マネジメント」が求められます。
「マーケティングマネジメント」について、そのプロセスと業界別成功例を以下の特集記事『マーケティングマネジメントとは？プロセスと業界別成功例を徹底解説』で詳細に解説しています。そちら、ぜひ参考にご覧ください。
