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デジタルマーケティング時代の顧客データ管理

2016/06/22   マーケティング担当

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集めて・整えて・補強するデータオートメーション
デジタルマーケティング時代の顧客データ管理



ABMへの期待と、MA、SFA、CRMとの関係を読み解く」では、アカウントベースドマーケティング(ABM)を志向するにおいて、Data MashupとData Clean & Enhanceに該当するシステムが必要となる、という点について述べました。
今回は、Data Mashupおよび、Data Cleaning、Data Enhancementについて、その意味と重要性について触れたいと思います。

アカウントベースドマーケティング(ABM)の実施には欠かせない顧客データの精度向上

顧客管理の重要性は企業にとって共通の認識ですが、マーケティングオートメーションやリードナーチャリングの普及と共に、データの維持・品質に対する優先度がより高まってきたと考えられます。マーケティングオートメーションにより、顧客ごとの1対1のコミュニケーションを実現するためには、それぞれの顧客に対する精度の高い情報が不可欠だからです。

今後、アカウントベースドマーケティング(ABM)が主流となった場合、顧客データの精度向上の重要性は一層高まると考えられます。
というのも、アカウントベースドマーケティング(ABM)の実践においては、
・ターゲット企業の選定
・ターゲット企業におけるキーパーソンの判定
という作業が必要となるためです。

例として、自社のターゲット企業を「従業員300人以上」、キーパーソンを「情報システム部門に所属するリード」と定めたとします。しかし、顧客データに従業員数の情報がなければ、該当するリードを抽出することはできません。また、「情報システム部門」といっても、部署名の表記は企業によりさまざまです。
以下は、顧客データの一例です。「情報システム部門」に該当すると思われる表記は、「セキュリティーソリューション」「システム開発」「システムソフトウェア」など、部署名一つとってもこれだけのバリエーションが存在します。

このように、顧客情報が不足している場合や、表記が統一されていない状態では、入念にターゲットを検討し「従業員300人以上の企業に所属するシステム担当者」と方針を決めても、抽出できるリードは限られてしまうでしょう。

上記のような課題に対応するために、Data Mashup(データマッシュアップ)およびData Cleaning(データクリーニング) 、Data Enhancement(データエンハンスメント)という機能が必要となってきます。

自社の顧客情報だけでは不十分
– Data Mashup(データマッシュアップ)で広がるデータリソース

「マッシュアップ」とは、英語で「混ぜ合わせる」という意味であり(マッシュポテトのマッシュですね)、IT用語としては新しいものではありません。もともと音楽業界に使用されていた言葉(2つの異なる曲を組み合わせて別の曲を作り出す手法)ですが、IT業界では、複数のWEBサービスやコンテンツを組み合わせて新しいサービスを作り出す、という意味で使われています。例えば、「観光地の天気予報を表示する」というような、Googleマップの地図情報と別の情報(気象情報など)を組み合わせたサービスは、マッシュアップを説明するためによく用いられる事例です。

データマッシュアップとは、文字通りマッシュアップのなかでもデータを対象としたものですが、厳密に使い分けられてはおらず、「マッシュアップ」と一括りで語られることが多いようです。デジタルマーケティングの分野では、顧客データにおけるマッシュアップが身近な例といえるでしょう。例えば、自社の顧客データに対し、外部の企業データベースから情報を追加するというのは、複数のリソースを組み合わせているという点で、マッシュアップの例といえます。また、自社の顧客情報において、CRMやMAなどの情報を一つの画面で確認できる「ダッシュボード」を利用している企業もあると思いますが、複数のシステムから抽出されたデータを表示しているという点で、これもマッシュアップの例といえるでしょう。(インテグレーションとマッシュアップの違いを指摘する意見もありますが、ここではマッシュアップとして認識されている一つの例として記載します。)

集めただけでは活かせない
– Data Cleaning(データクリーニング) & Data Enhancement(データエンハンスメント)による品質強化

データクリーニング(またはデータクレンジング)は、ご存じの方も多いと思いますが、表記ゆれの統一など、いわゆるデータの正規化のことを意味します。一方、データエンハンスメントとは、既存のデータをもとに新たな情報を補完し、データ品質を高める作業になります。顧客データベースにおいて、「郵便番号から住所情報を追加する」などはデータ補完の一例ですが、現在ではデータマッシュアップにより、補完できる情報の種類や量が飛躍的に増えたといえるでしょう。

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上記のように、複数のリソースから情報を集め、正しい表記で統一し、かつ不足している情報を補完することでデータの品質を高める、という一連の流れにより、精度の高い顧客データを維持し、自社が定めたターゲティングによる施策を実現することができると考えられます。

データマッシュアップやエンハンスメントを提供するサービスは、近年日本でも増えています。各サービスの特徴や仕組みについては、次回のブログにてご紹介します。

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