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Excel(エクセル)やAccess(アクセス)は、データ分析やデータ管理を行う際に大変便利なソフトウェアです。しかし、膨大な情報量を扱う顧客管理においては、これらのソフトの使用により余計な手間が増えてしまったり、欲しい結果を得られなかったりする場合があります。
ここでは、Excel及びAccessで行う顧客管理の問題点についてご紹介します。

データの名寄せができない可能性がある

img2.jpg複数のデータベースにまたがるデータを同一の人物・企業・世帯ごとに統合することを「名寄せ」と言います。例えば、ワークショップを複数回開催し、参加者が各ワークショップ終了時にExcelのアンケート・フォーマットに氏名・住所・電話番号・意見や要望などを入力する場合を考えましょう。
この場合の名寄せとは、各ワークショップのアンケートデータを参加者ごとに整理することです。住所や電話番号などのデータが完全に一致している場合、名寄せは容易です。しかし、住所や電話番号の書き方がアンケートによって異なる場合、このままの状態では名寄せできないケースがあります。

具体的には、複数回のワークショップに参加した参加者が、ある回のワークショップのアンケートでは住所を「東京都豊島区〇〇」と記述し、別の回のアンケートでは「豊島区〇〇」と記述した場合、「東京都」という部分が抜けているためにデータを名寄せできないことがあります。

氏名の「斉藤、齊藤、斎藤」のような異体字の取り扱いも厄介です。

電話番号についても同様です。参加者の電話番号が、あるExcelシートには「0803XXXXXXX」と記述があり、別のシートには「080-3XXX-XXXX」と記述がある場合、正しくデータを名寄せできない可能性があります。特に旧住所や本籍、生年月日などの多数の個人情報を含む顧客情報では、名寄せに失敗する可能性が高まります。

名寄せをする前のデータ・クレンジング

アンケート実施前に回答者に表記統一の周知を行うことにより、名寄せに失敗する可能性は減らせるものの、ゼロにすることはできません。アンケート回答者が指示を見落としたり、従わなかったりして、必ずしもすべてのデータの表記が統一されるわけではないためです。
そのため、適切に名寄せするためにはデータ・クレンジング(Data Cleansing)が必要です。データ・クレンジングとは、データの誤りや重複を排除して整理することを指します。先のアンケートのケースでは住所や電話番号などの表記を統一させ、同一人物のデータを完全に一致させることです。

例えば、ハイフンを含まない電話番号とハイフンを含む電話番号の2つが混在するケースでは、ExcelのSUBSTITUTE関数を利用してハイフンを削除することにより、ハイフンを含まない電話番号に統一する必要があります。

データ加工ツールの導入でクレンジングを効率化

img3.jpg少数のデータをクレンジングすることは比較的容易です。しかし、多数のデータをクレンジングする場合、膨大な時間がかかります。さらに人為的なミスにも注意が必要です。手作業でデータのクレンジングを行う場合、データの量が多いほどミスの可能性が高まります。ミスによって名寄せされないデータが生じた場合、クレンジングに費やした時間が無駄になるだけでなく、誤った結果が出てしまいます。

では、名寄せを正しく迅速に実施するためには、どのようにクレンジングすれば良いのでしょうか。
この問題を解決するにはデータ加工ツールを導入すると良いでしょう。データ加工ツールとは、煩雑なクレンジングの作業の手間を減らし、データの品質向上を図るツールです。このツールではGUIによる直観的な操作でデータの変換・加工・抽出を行うことができます。

おわりに

ここまで、ExcelやAccessで行う顧客管理の問題点についてご紹介しました。近年では膨大な情報「ビッグデータ」の活用が企業の競争力を左右すると言われています。保有する情報をビジネスの現場に生かすためには膨大なデータを蓄積するだけでなく、データを常に「使える状態」に保つ必要があります。
その際、データ加工ツールは心強い助けとなるでしょう。貴重なデータを眠らせていないか、再確認してみましょう。