• 法人企業データ

データの調理方法

企業データ統合のレシピ

データ統合は、顧客の行動や興味関心を理解し、ターゲットに合わせた営業活動やマーケティング施策を実施するために重要なプロセスです。
当社が提供しているユーソナーは、複数のデータベースを並行運用して企業が公開しているデータの統合処理を日々実行しており、高精度に統合・リッチ化された企業情報データベースをご提供しています。
この記事では、実際にユーソナーが行なっている処理の内容を一部ご紹介しつつ、データ統合の処理がどのように行われているかを解説します。

目次

データ統合の重要性

企業データを統合することで、具体的には、以下3つのメリットがあると言われています。

  1. 顧客行動の把握
  2. 顧客が情報を探している理由や、その文脈を体系的にとらまえることができます。
    目的や組織体制、行動傾向を正確に把握することで、自社の製品やサービスをよりターゲットに合わせて提供することに役立ちます。

  3. 販売活動の促進
  4. 顧客に関する統合されたデータの中から共通項や相関関係を見出すことで、顧客を細やかに分類し、パターンごとに最適な営業アプローチを立案することができます。
    また、イベントなどの販促活動やホワイトペーパーといった販促物を最適なタイミングで顧客に発信することができます。
    これにより、顧客の獲得効率や既存顧客の満足度を高めることが可能です。

  5. 迅速な経営判断
  6. 一元化されたデータを使ったビジネスインテリジェンス(BI)やビジネス分析(BA)を駆使することで、事業の現状や課題、市場の動向と比較した自社の特徴を迅速に把握することができます。これにより、企業は素早く対応し、課題を解決することができます。

      このように、企業データを統合することは企業活動のスピードアップや省力化につながります。
      特に変化の激しい業界においては、ビジネスの成長につながる機会において適切なリソース投下量を見定めることができるため、多くの企業から経営課題として重要視されています。
      顧客の深い理解や施策の最適化につながるため、今後ますます重要性が高まっていくと言われています。

      データ統合のプロセス

      データ統合を進めていくための具体的な方法は多岐に渡りますが、以下に一般的に行われているプロセスをご紹介します。
      まずはデータウェアハウスやデータレイクを構築することで、複数のデータソースからのデータを一元的に取得・管理できる基盤を整備します。
      次に、データ分析に必要な技術やツールを導入することも必要になります。
      データマイニングや機械学習を用いて、膨大なデータからパターンや傾向を抽出します。
      必要に応じて集計結果を可視化ツールに接続し、分析結果をわかりやすく表示するダッシュボードを作成します。
      並行して、データ統合に伴う顧客データの保護や保持ポリシーといったセキュリティ上の課題への対策を実施することも求められます。

      企業情報の統合を効率的かつ正確に実現する開発プロセスは、一般的には以下のようになります。

      1. データ抽出と変換の設計
      2. 企業情報を抽出し、必要なデータ形式や構造に変換するプロセスを設計します。
        データソースやデータフィールドの定義、変換ルールの設定などが含まれます。

      3. ワークフローの自動化
      4. データ抽出と変換のプロセスを自動化します。
        データソースへの接続、データ抽出のトリガー、データ変換の自動化などを設定し、定期的な
        実行やアドホックなデータの収集を実現します。

      5. データの統合とクレンジング
      6. 抽出したデータを統合し、重複データや欠損データをクレンジングします。
        データの一貫性と品質を向上させ、正確な分析や洞察を得るための準備をします。

      7. 分析と洞察の抽出
      8. 統合されたデータを分析ツールやBIツールに連携し、洞察を抽出します。
        データの可視化やクエリの実行、レポート作成などを通じて、情報の傾向やパターンを理解
        し、戦略的な意思決定をサポートします。

      9. 監視と改善
      10. 全体の処理工程を監視し、データ品質や処理の効率性を定期的に評価します。
        必要に応じてプロセスの改善や最適化を行い、より正確で効率的なデータ処理を実現します。

          このような開発プロセスにより、B2B企業は企業情報の統合を効率的かつ円滑に実現し、競争力を強化し、マーケットインテリジェンスを獲得し、顧客洞察を向上させるなどの多くのユースケースを実現することができます。
          また、各プロセスを効率化する上でETLやRPAを導入しているケースも多く見られます。

          統合データを活用したユースケース

          データの抽出、変換、統合を自動化されたプロセスで実行することで、大量のデータをリアルタイムに収集し、分析や洞察を得ることができます。
          これにより、B2B企業はマーケットに関するリアルタイム性の高い情報を獲得し、競争力を向上させながら企業洞察を効率的に実施することができます。

          以下に統合データを活用した企業洞察の代表的なユースケースをご紹介します。

          1. 市場動向のモニタリング
          2. 業界ニュースやレポート、レビューサイトなどの情報を収集し、マーケットのトレンドを定期的にチェックすることで、販売戦略やキャンペーン施策の最適化に活用します。

          3. 顧客データの統合と分析
          4. 複数のデータソースから顧客データを収集、統合することで、顧客セグメンテーションやパーソナライゼーション、顧客ロイヤルティの向上に役立ちます。

          5. 顧客データの統合と分析
          6. 競合他社のウェブサイト上の情報やサードパーティーデータから、競合他社の製品情報やマーケティング戦略などを把握し、自社の状況と比較分析することで。競争力の分析や戦略立案に活用します。

          7. ビジネスプロセスの自動化
          8. データの入力や処理、レポート作成などのルーティンとなっている業務プロセスを自動化し、人的エラーや時間の浪費を削減し、業務効率や生産性の向上に貢献します。

              これらのユースケースを踏襲することで、B2B企業は競争力の強化や意思決定の迅速化、効率性の向上などのメリットを享受することができます。
              また、統合データを活用しながら個別企業へアプローチを行った結果を、これまでより深い情報を用いて評価することができます。

          おわりに

          企業が保有する自社の顧客情報、Webアナリティクス、広告成果、CRM、ソーシャルメディアなどの様々なデータソースからデータを収集し、必要なデータを峻別・一元化し、相互関係を分析できる状態にすることで、ビジネスの成長を加速させる効果があると言われています。
          また、顧客企業の検索履歴、行動履歴、購買履歴、属性情報などの膨大なデータを統合し、一元的に分析することで、顧客のニーズをより深く理解し、最適なアプローチができるようになります。
          このような自社内外の情報を有機的に統合するためには、本日ご紹介した内容以上に複雑なプロセスと、多くの労力が必要となります。
          当社が提供しているユーソナーは、複数のデータベースを並行運用して様々なデータソースを日常的に収集し、高精度に統合・リッチ化された企業データを日々更新し続けております。
          また、当社では企業に関する多様な情報を網羅的に提供するだけでなく、CRMツールと連携しながら企業内データの効果的な活用もご支援しております。

この記事を書いた人

uSonar

ユーソナー編集部

MXグループ・編集長

ユーソナー編集部です。
主にBtoB事業を営む企業様に向け、これからの業務のあり方を考える上で有用なデータ活用やデジタル技術に関する情報を発信しています。

ユーソナー株式会社では、BtoB企業の市場開拓におけるデータ活用の実態について、経営企画職の方500人を対象にアンケート調査を実施し、レポートにまとめました。 営業・マーケティング活動を強化・改善していくためのヒントやきっかけとしていただければ幸いです。

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