CRMのデータ連携のメリットとは？注意したいポイントを解説

CRMを起点としてデータ連携を行うと、社内のあちこちに分散している情報を、ひとつながりのものとして扱うことができます。一方で、いくつかの注意点を押さえておかないと、「運用がうまくいかない」ということにもなりかねません。

ここでは、CRMのデータ連携のメリットと、注意すべきポイントを解説します。

目次

CRMのデータ連携とは？簡単に解説

CRMで扱うデータの種類

CRMのデータ連携を実施するメリット

CRMのデータ連携を実施するデメリット

CRMのデータ連携の方法は？

CRMとデータ連携できるツール例

CRMのデータ連携をする際の注意点

CRMのデータ連携には大きな価値がある

CRM(Customer Relationship Management)とは、顧客情報を一元管理することで顧客と良好な関係を維持するツールです。CRMのデータ連携とは、営業活動を効率化するためにCRMとマーケティングツールを連携させることです。

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CRMを起点としたデータ連携について考える前に、まずCRMで扱うデータの種類について整理しておきましょう。

CRMは、顧客の行動履歴を軸とした情報を管理しますが、その情報は数値として表せる「定量データ」と、数値化できない質的な情報である「定性データ」に分かれます。

それぞれのデータについて以下より簡単にご説明します。

顧客データは、顧客に関する基礎情報です。氏名・住所・メールアドレスのほか、家族構成や職業、趣味・嗜好、関心の対象など、顧客自身に関する属性情報が、この基礎情報に相当します。BtoBの場合には、企業の事業内容や事業規模、担当者の氏名と役職などの情報も含まれます。

これらの顧客データは、さまざまなチャネルから取得できます。ウェブサイトであれば資料のダウンロードやデモ版の試用のほか、キャンペーンへの応募やアンケートなどを通して収集できます。展示会やセミナー、講演会などのリアルイベントから入手した情報には紙ベースのものもあり、データ化の手間はかかりますが、そこはコストをかけてでも、きちんとCRMに入力しておきましょう。

購買データは、これまでの購買履歴です。「いつ・何を・いくつ」購入したのかという基礎的な情報だけでなく、ネットショップか実店舗か、通常価格で買われたのか割引価格で買われたのか、割引価格で買われたならばセール中に購入したのか、何らかのクーポンを利用したのかといった付帯情報も含まれます。

インターネットデータは、ウェブサイト上での行動履歴です。自社サイトを訪れた顧客が、ウェブ広告経由、または検索結果から移動してきたのかという来訪ルートや、どのページにどれほどの時間滞在したのかといった情報が含まれます。顧客データ、購買データと組み合わせることで、顧客の購買行動を分析することが可能です。

サイト全体の傾向はGoogle アナリティクスなどの分析ツールで把握できますし、個々の顧客の行動はMAでつかむことができます。

テキストデータは、顧客からの問い合わせ、要望、クレーム、製品・サービスに対する感想、ウェブサイト上でのアンケートや問い合わせ履歴、コールセンターでの対応履歴など、テキストで表現される数値化できない情報のことです。

SNSでの口コミまで含めると、情報量が膨大になりますが、分析のしかた次第ではさまざまな情報をくみ取ることができます。しかし、情報を収集し、分析できるようにするためには、それなりのコストや手間がかかりますから、「どこまでの情報を収集するか」という線引きを明確にしておきましょう。

企業では、さまざまな場所に多くのデータが保管されています。請求情報や在庫情報など、一見すると直接関連のない情報であっても、顧客という軸を通すとそれぞれがひとつながりの関連を持っていることがわかります。

こうしたデータを管理しているシステムを、CRMを起点に連携することで、どのようなメリットが生まれるのか見ていきましょう。

＜CRMのデータ連携を実施するメリット＞

• 情報を眠らせず、有効活用できる
• 必要な情報をすぐに手に入れられる
• 複数のシステムに入力する手間がなく、業務効率化を図れる

データ連携することで、あちこちに分散されていた情報がすべてひとつにつながり、CRMで一元管理できるようになります。これにより、眠っていた情報の有効活用が可能です。

また、全社的なデータ連携が実現すれば、企業全体の情報が可視化されます。そのため、各部門の状況を把握しやすく、現状に即した経営判断を下すことができるでしょう。

つまり、データ連携を行うことで、あらゆる情報を有効活用するとともに、全社的な業務最適化を図ることもできるのです。

複数の独立したシステムで情報が管理されていると、「この顧客の請求状況は？」「注文した商品の在庫はないの？」「納品はいつ？」といった社内外からの問い合わせに対して、複数のシステムを参照しなくてはなりません。場合によっては、「どこに情報があるのかわからない」ということにもなりかねず、業務上、大きな作業ロスになります。

しかし、データ連携ができていれば、CRMにログインするだけで、顧客に紐づいている情報すべてにアクセスできます。戸棚の奥や引き出しの中をかき回すようなことをしなくても、欲しい情報をすぐに手に入れることができるのです。

独立したシステム間のデータ連携ができないと、システムAのデータをシステムBで扱う場合、改めて入力作業から始めなくてはなりません。また、データ形式が異なれば、インポートできるように加工する必要もあります。これは、大きな作業負荷です。

データ連携がとれれば、こうしたマイナスが解消されます。無駄な時間と手間、コストがかかりませんから、一気に業務効率化を図れます。

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CRMのデータ連携を行うデメリットは、連携を行う際にシステム導入の初期費用や、運用コストが発生する点です。データ連携を行う前にどれくらいの費用や工数がかかるか、シミュレーションを行いましょう。

CRMのデータ連携の方法は、以下のとおりです。

＜CRMのデータ連携の方法＞

• EAIでシステムを連携する
• CRMの連携機能を使う

それぞれについてご説明しましょう。

EAIとは、Enterprise Application Integrationの略称です。企業内で使われているさまざまなシステムやアプリケーションで管理されているデータを、連携させるためのしくみや技術を指します。

ビジネス領域で急速なIT化が進んだ1990年代後半、ビジネス用のシステムやアプリが数多く登場し、多くの企業に採用されました。しかしこれらは、特定の組織や業務ごとに最適化されていたため、他部門で使っているシステムとの連携が難しかったのです。そのため、「全社的なデータが把握できない」という問題が表面化。それを解決するために生まれたのが、EAIです。
EAIでは、既存のシステムはそのままに、必要なデータだけを抜き出して連携することが可能です。

CRMには、基幹システムとの連携機能が用意されています。この機能を使えば、ほかのシステムとデータ連携をし、社内のデータをCRMに集約することができます。

データ連携によってどのようなことができるかは、製品によって違いがありますから、事前の確認は必須です。売上や成約率などの数字を共有してさまざまな施策に利用したり、データをCSVに変換して自動送信したりと、作業負荷を軽減する使い方が可能です。

CRMとデータ連携できるツールの代表例は以下のとおりです。

＜CRMのデータ連携できるツール例＞

• MA
• SFA
• CMS

それぞれについて、以下より解説します。

MA(Marketing Automation)とは、マーケティング活動を自動化する仕組みで、リード獲得が目的です。

CRMとMAをデータ連携すると、新規顧客に関する情報をCRMに反映でき、受注確度を高められます。

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SFA(Sales Force Automation)とは、営業支援システムであり、営業活動の状況を組織内で共有できる点が特徴です。

CRMとSFAを連携させることによって、SFAに入力した顧客に関する情報をCRMに登録でき、商談準備といった営業活動を効率化できます。

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CMS(Contents Management System)とは、Webサイトの更新・作成ができるツールです。

CMSで得た顧客のサイト内での購買行動のデータとCRMと連携すると、顧客に合ったサイト構築やメルマガ配信といった施策を打てます。

CRMでデータ連携を行う際には、注意すべきポイントがいくつかあります。

＜CRMのデータ連携をする際の注意点＞

• 最初に目的を明確にしておく
• 運用のルールを決めておく
• 目的に合った方法・ツールを選ぶ
• スモールスタートを切ってみる

連携をスムーズにし、その効果を最大に高めるためにも、これらの点には注意を払っておきましょう。

何らかのアクションを起こすとき、最も重要なのは「何のためにそれをするのか」という目的を、明確にしておくことです。「そうしたほうが良さそうだから」「他社もやっているから」という漠然とした理由では、うまくいきません。

「◯◯部門と△△部門にまたがっている●●のデータを可視化し、運用の効率化を図る」など、具体的な目的を掲げれば、どのデータをどのように連携させればいいかが明確になりますし、費用対効果の検証も正確さを増すでしょう。

必要ならば、各部門が抱えている課題を吸い上げ、データ連携によって何がどのように改善されるのか、シミュレーションするのもひとつの手です。「この課題を解決するため、これとこれのデータを連携する」と定義づけができれば、より目的がわかりやすくなります。

データ連携の目的とともに、運用のルールも決めておく必要があります。これまで、異なるシステムで管理されていた情報を連携させるとなると、運用のルールも共通化しなくてはなりません。これは、部門間でのすり合わせで策定することになりますが、最初から完璧なルールを作り上げるのはなかなか難しいことです。

ですから、セキュリティの確保やログの記録、連携状態の監視のほか、トラブル発生時の通知や対応のしかたなど、まずは最小限のルールを決めておけばいいでしょう。そして、狭い範囲での連携からスタートし、ルールに手を入れながら、少しずつ拡大していくのです。

データ連携を行う場合、先程ふれたように、EAIツールを使う方法とCRMの連携機能を利用する方法があります。いずれもこれから導入するのであれば、目的に合った方法、ツールを選ぶことが大切です。

「必要なデータ連携が問題なくできるか」「運用にかかる工数はどれほどか」「各システムの改修やリプレイスに対応でき、コストや所要期間はいくらくらいか」など、想定できる範囲で、割けるコストとも相談しながら、できるだけ自由度の高いやり方を選ぶといいでしょう。

「可能な限りすべてのデータを連携する」というのは、ひとつの理想の形です。最終的に目指す姿かもしれませんが、いきなり大規模なデータ連携をしようというのは、かなり無理があります。どれほど準備を整え、ルールを策定していたとしても、ちょっとしたトラブルが広範囲にわたって悪影響を及ぼすことにもなりかねません。

ですから、まずは「スモールスタート」を意識することが大切です。データ連携によって課題解決が期待できる、一番のボトルネックに絞り込み、範囲を限定して連携をスタートさせる。そして、トラブルが起これば対応し、再び起こらないように改善して、さらに様子を見ます。こうして問題がなければ、少しずつ範囲を広げていけばいいのです。

最初から完璧を目指しても、うまくはいきません。小さく始めて、少しずつ大きく育てていきましょう。

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高度に情報化された現代では、情報そのものが「資産」です。それを活用せず、ただ眠らせておくのはもったいないことです。データを掘り起こし、連携させることで、そこに大きな価値が生まれます。

ただし、データは「連携したからOK」というものではありません。そのデータを「どのように使うのか」という運用面が、より重要です。まずは目的を定め、運用のルールを作って、小規模で始めてみましょう。そして、手応えを感じたならば規模を拡大し、その効果を全社レベルで体感してください。