データ統合とは
データ統合とは、複数のシステムやデータベース、ファイル、外部サービスに分散しているデータを連携し、一元的に扱える状態にすることです。
例えば、ECカートにある受注情報、CRMにある顧客情報、LINE公式アカウントの友だち情報、メール配信ツールの開封・クリック情報、広告計測ツールの流入情報が別々に管理されている場合、そのままでは顧客単位で状態を把握しにくくなります。
データ統合を行うことで、各システムに分散した情報をつなぎ、分析や施策に使いやすい状態に整えられます。
データ統合が重要な理由
データ統合が重要な理由は、事業やCRM施策に必要な情報が複数のシステムに分散しやすいためです。
顧客情報はCRMにあり、購入履歴はECカートにあり、LINE反応はLINE側にあり、メール反応は配信ツールにあり、広告流入は別の計測ツールにある、という状態では、顧客ごとの全体像を正しく把握できません。
データが分断されていると、購入済み顧客に未購入向けの案内を送る、メールでは未反応でもLINEで反応している顧客を見落とす、LTVやRFMを正しく集計できない、といった問題が起きやすくなります。
データ統合は、分散した情報をつなぎ、顧客理解、施策実行、効果検証を一貫して行うための基盤です。
データ統合の構成要素
データ統合では、複数のデータソース、連携方法、識別キー、加工処理、活用先を整理します。
- データソース：ECカート、CRM、MA、LINE、メール配信、SMS、広告、問い合わせ管理など
- データ種別：顧客情報、商品情報、受注情報、購買履歴、行動データ、配信反応など
- 連携方法：CSV連携、API連携、SFTP、データベース連携、手動アップロードなど
- 識別キー：顧客ID、会員ID、メールアドレス、電話番号、LINEユーザーIDなど
- データ加工：形式変換、項目変換、正規化、重複排除、表記ゆれ修正など
- 更新頻度：リアルタイム、日次、週次、月次、手動更新など
- 保存先：CRM、CDP、DWH、BI、MAツールなど
- 活用先：セグメント配信、シナリオ配信、分析、レポート、広告連携など
データ統合は、単にデータを集めるだけではありません。どのデータを、どのキーで、どの頻度で、どの施策に使うかまで設計することが重要です。
顧客統合との違い
データ統合と顧客統合は近い概念ですが、範囲が異なります。
データ統合は、顧客情報だけでなく、商品情報、受注情報、広告データ、アクセス解析データ、配信反応、問い合わせ履歴など、事業で扱う複数のデータをつなぐ広い概念です。
一方、顧客統合は、データ統合の中でも顧客を中心にした統合です。同じ顧客に紐づく情報を同一顧客単位でまとめ、CRM施策や顧客分析に活用できる状態にします。
整理すると、データ統合は「複数のデータをつなぐこと」、顧客統合は「顧客を軸にデータをつなぐこと」です。
顧客データ統合との違い
顧客データ統合は、データ統合の中でも顧客に関するデータに焦点を当てた概念です。
顧客データ統合では、顧客プロフィール、顧客マスタ、購買履歴、行動データ、配信反応、LINE連携情報、問い合わせ履歴などを統合します。
一方、データ統合は、顧客データに限らず、商品情報、受注情報、在庫情報、広告データ、売上データなども含む広い概念です。
整理すると、顧客データ統合は「顧客関連データの統合」、データ統合は「顧客以外も含む事業データ全体の統合」です。
CDPとの違い
CDPは、データ統合を実現するための基盤として使われることがあります。
CDPとは、Customer Data Platformの略で、複数のシステムに分散した顧客データを収集・統合・管理し、マーケティング施策や分析に活用するためのデータ基盤です。
一方、データ統合は、CDPに限らず、CRM、MA、DWH、BI、ECカート、API連携などでも行われる考え方です。顧客データ以外の事業データを含む場合もあります。
整理すると、CDPは「顧客データを統合・活用するための基盤」、データ統合は「複数データをつなぎ一元的に扱うための考え方・処理」です。
データクレンジングとの違い
データ統合とデータクレンジングは、どちらもデータ活用の前提となる工程ですが、役割が異なります。
データ統合は、複数のデータソースをつなぎ、一元的に扱える状態にすることです。
一方、データクレンジングは、統合前後のデータに含まれる重複、表記ゆれ、欠損、誤入力、不正な形式、古い情報などを整える処理です。
整理すると、データ統合は「データをつなぐこと」、データクレンジングは「つないだデータを正しく使える状態に整えること」です。
データ連携との違い
データ連携は、データ統合を実現するための手段として使われる言葉です。
データ連携とは、あるシステムから別のシステムへデータを渡したり、同期したりすることです。CSV連携、API連携、SFTP連携、データベース連携などが該当します。
一方、データ統合は、連携したデータを一元的に扱い、施策や分析に使える状態にすることまで含みます。
整理すると、データ連携は「データを受け渡す仕組み」、データ統合は「受け渡したデータを統合して活用できる状態にすること」です。
CRMでのデータ統合の活用
CRMでは、データ統合によって顧客情報と購買・行動・配信反応を組み合わせ、顧客状態に応じた施策を行います。
- 顧客情報と購入履歴を統合してF2未転換顧客を抽出する
- 購買履歴と商品情報を統合してクロスセル対象を抽出する
- メール配信反応とLINE連携情報を統合してチャネルを切り替える
- 受注情報と定期購入情報を統合して継続状況を把握する
- Web行動データと顧客情報を統合してカゴ落ちフォローを行う
- 郵送DMの送付履歴とQR反応を統合して効果測定する
- RFM分析やLTV分析に必要な元データを統合する
- 顧客ステージや顧客スコアを算出する
データ統合によって、分断された情報を顧客単位・施策単位で活用しやすくなります。
EC・通販におけるデータ統合の活用
EC・通販では、データ統合がリピート施策やLTV向上の基盤になります。
ECカートには受注情報や購入履歴があり、CRMには顧客情報があり、LINEには友だち情報があり、メール配信ツールには開封・クリック情報があります。これらが分断されていると、顧客状態に応じた施策を行いにくくなります。
データ統合によって、初回購入者、F2未転換顧客、優良顧客、休眠予備軍、休眠顧客などを抽出し、それぞれに合った施策を設計しやすくなります。
また、EC・通販では、メール、LINE、SMS、郵送DMなど複数チャネルを組み合わせることが多いため、チャネルごとの反応を統合して見ることも重要です。
データ統合を行うときの注意点
データ統合では、単にシステム同士を接続するだけでは不十分です。
どのデータを正とするのか、顧客IDやメールアドレス、電話番号、LINEユーザーIDをどのように扱うのか、更新頻度をどうするのか、重複や表記ゆれをどう処理するのかを設計する必要があります。
また、データの取り込みタイミングによっては、最新の購入情報や配信反応がすぐに反映されない場合があります。リアルタイム性が必要な施策と、日次更新でよい施策を分けて考えることも重要です。
データ統合は、連携方式、項目設計、更新ルール、データクレンジング、権限管理、セキュリティ管理まで含めて設計する必要があります。
MOTENASUとの関係
MOTENASUでのデータ統合活用
MOTENASUは、EC・通販事業者向けのCRM/MAシステムです。顧客情報、購入履歴、受注情報、商品情報、LINE連携情報、配信反応などを統合し、CRM施策に活用できます。
MOTENASUでは、CSV連携やAPI連携などを通じて、顧客データや購買データを取り込み、メール、LINE、SMS、郵送DMを組み合わせたセグメント配信やシナリオ配信に活用できます。
例えば、ECカートから購入履歴を取り込み、LINE ID連携情報やメール配信反応と組み合わせることで、初回購入者向けフォロー、F2転換促進、休眠防止、休眠復活、クロスセル、アップセルなどの施策を設計できます。
また、統合されたデータをもとに、RFM分析、LTV分析、顧客ステージ分類、顧客スコア設計などにも活用しやすくなります。
MOTENASUとは →FAQ
データ統合とは何ですか？
データ統合とは、複数のシステムやデータソースに分散したデータを連携し、一元的に扱える状態にすることです。CRMでは、顧客情報、購買履歴、受注情報、商品情報、配信反応などを統合して施策や分析に活用します。
データ統合と顧客統合の違いは何ですか？
データ統合は、顧客情報、商品情報、受注情報、広告データなどを含む広い統合を指します。顧客統合は、その中でも顧客を軸に同一顧客単位で情報を紐付けることです。
データ統合とデータクレンジングの違いは何ですか？
データ統合は複数のデータをつなぐことです。データクレンジングは、統合前後のデータに含まれる重複、表記ゆれ、欠損、誤入力などを整えることです。
データ統合がCRMで重要な理由は何ですか？
CRMでは、顧客情報、購買履歴、行動データ、配信反応などを組み合わせて顧客状態を判断します。データが分断されていると、セグメント配信やシナリオ配信、分析の精度が下がるため、データ統合が重要です。
MOTENASUでデータ統合はどのように活用できますか？
MOTENASUでは、顧客情報、購入履歴、受注情報、商品情報、LINE連携情報、配信反応などを統合し、メール、LINE、SMS、郵送DMを使ったセグメント配信やシナリオ配信に活用できます。