データを活用するに際しデータベースの精度、鮮度、使いやすさは最も重要なポイントとなります。しかし、データは日々のメンテナンス、使用を見越した管理を施さなければ、いざ利用する際に使い物にならないデータとなってしまいます。 アットウィルではデータの活用を見越し、単なる整備に留まらない一歩踏み込んだダイレクトマーケティング・データベースマーケティングにむけた、データクレンジングを提供いたします。 原稿どおりや入力者によって統一されてないケースが多く、後に重複データとして判断してしまうなどの問題が発生してしまいます。 それを防ぐ為、統一した形に変更します。 近年の市町村合併に伴う住所表記の変換に対応します。 浦和/大宮/与野・・・さいたま市 田無/保谷・・・西東京市 　 宛名ラベルへの出力時見栄えが良くなる、住所検索が容易になるなどの効果があります。 ○市○○町 ・・・住所１ △−△△−△ …住所２ ﾏﾝｼｮﾝ名□□号…住所３ 　 入力者や入力原稿によって住所表記はまちまちです。そのままの場合重複データと扱ってしまいます。 ・西本町１−３−１５ ・西本町１丁目３番１５号　　　→　西本町１−３−１５ ・西本町一−三−十五 　 住所から判断し郵便番号を一度に付けることが出来ます。また住所が誤っていて、郵便番号が付けられなかったものをチェックし住所を正しく直します。 ○○県○○町　等　（この場合は○○市が抜けています。）　 　 このバーコードは郵便局専用で１０００通以上の定型郵便物を発送する際、５％の割引が適応されます。　その際にも住所の入力間違いをみつけます。 大阪市西区西木町→大阪市西区西本町　等 市外局番の抜けているデータに市外局番をつけます。（住所から判断のできる場合） あきらかに多すぎるデータや少なすぎるデータなどをチェックします。 原稿どおりや入力者によって統一されてないケースが多く、後に重複データとして判断してしまうなどの問題が発生してしまいます.それを防ぐ為、統一した形に変更します。 株式会社、�梶A株、（株） 有限会社、�求A有、（有） 財団法人、(財)、（財） 医療法人、(医)、（医）　　　　　　→　　これらを統一します。 合名、(名)、（名） 合資、(資)、（資） ・ありえないデータのチェックを行ないます。 例）・アンケートの回答番号に存在しないもの 　　　・２００歳の方 データ上のダブリを無くす為の処理です。　複数存在する同一データを探し出し、一つのデータをします。　そのためにも各項目で検索しやすいデータに変換しておく必要があります。 複数のデータを一つの決まったフォーマットに統一する作業です。複数の部署のデータや異なるフォーマット、過去のデータなどをデータ整備を行い統一します。 来店顧客のデータや発送したＤＭに対するレスポンスなどをデータベースにチェックします。レスポンスの履歴を取ることにより優良顧客を判別し顧客分析やマーケティングデータとして活用することが可能となります。 転居などによる不着のダイレクトメールをデータにチェックします。次回のＤＭ発送時のムダを無くす為、欠かせない作業となります。 転居や移動などによる住所やＴＥＬの変更をデータに反映させます。