名寄せとは？DMの重複発送を防ぐ方法とツールの選び方

DMを発送するとき、同じ人に2通送ってしまう原因の一つが、顧客データの重複です。

たとえば「山田太郎」と「山田 太郎」、「株式会社〇〇」と「〇〇（株）」のように、同じ相手でも表記が異なる場合があります。こうしたデータを照合し、同一人物・企業の情報を整理する作業が名寄せです。

名寄せを適切に行えば、重複発送や不要な発送コストを減らしやすくなります。

この記事では、DMにおける名寄せの意味や具体的な方法、Excel・ツール・外注の使い分けを解説します。

名寄せとは？DM発送前に行うデータ整理

名寄せとは、同じ人物や企業について複数登録されているデータを見つけ、整理・統合する作業です。

たとえば以下の2件は、同一人物の可能性があります。

文字列は異なりますが、氏名のスペースや住所表記が違うだけかもしれません。

名寄せと重複削除の違い

重複削除と名寄せには違いがあります。

「株式会社サンプル」と「（株）サンプル」のようなデータは、単純な完全一致では見つけられない場合があります。

名寄せとデータクレンジングの違い

データクレンジングは、表記ゆれや入力形式を整える作業です。

たとえば、

• 全角・半角をそろえる

• 電話番号の形式を統一する

• 住所表記を整える

といった作業です。

そのうえで同一人物・企業を特定するのが名寄せです。

DM発送で名寄せが重要な3つの理由

DM発送前の名寄せには、主に3つのメリットがあります。

同じ相手への重複発送を防げる

同じ顧客が店舗登録、資料請求、展示会など複数の経路から登録されることがあります。

データ上は3件でも、実際には1人というケースです。名寄せを行えば、同じDMを何通も送るリスクを減らせます。

印刷費・発送費の無駄を減らせる

仮にDM1通の制作・発送費が100円で、100件重複していた場合、

100円 × 100件＝10,000円

が余分にかかります。

発送件数が多いほど、重複を整理する効果も大きくなります。

DM施策の効果を把握しやすくなる

名簿上の発送件数と実際の顧客数がずれていると、反応率や顧客1人あたりのコストを正確に把握しにくくなります。

発送リストを整理しておくことで、DM施策を検証しやすくなります。

DMの名寄せでは何を基準に「同じ」と判断する？

名寄せで重要なのは、同一人物・企業と判断する基準を決めることです。

個人宛DMは複数項目を組み合わせる

個人の場合は、次の項目を組み合わせて確認します。

• 氏名

• 住所

• 郵便番号

• 電話番号

• メールアドレス

• 顧客ID

氏名だけで判断すると、同姓同名の別人を削除する可能性があります。

法人宛DMは会社名だけで判断しない

法人の場合は、

• 会社名

• 住所

• 電話番号

• 部署名

• 担当者名

などを確認します。

同じ会社でも、支店・部署・担当者が異なれば、別の宛先として残す必要がある場合があります。

1項目だけの一致で削除しない

名寄せでは、複数項目とDMの目的を踏まえて判断しましょう。

名寄せで見落としやすい表記ゆれ

完全一致だけを確認すると、重複データを見逃すことがあります。

氏名の表記ゆれ

たとえば、

• 山田太郎

• 山田 太郎

• ヤマダタロウ

• ﾔﾏﾀﾞﾀﾛｳ

などです。

会社名の表記ゆれ

法人名では、

• 株式会社サンプル

• （株）サンプル

• ㈱サンプル

などがあります。

ただし、会社名だけで統合せず、住所や電話番号も確認しましょう。

住所・電話番号の表記ゆれ

住所も、

• 1丁目2番3号

• 1-2-3

のように異なる場合があります。

電話番号も「03-1234-5678」と「0312345678」では文字列が一致しません。

照合前に一定の形式へ整えると、重複を見つけやすくなります。

DMリストを名寄せする方法｜5つの手順

基本的な名寄せは次の流れで行います。

STEP1 元データをバックアップする

誤って必要なデータを消した場合に戻せるよう、作業前の原本を保存します。

STEP2 表記を整える

氏名のスペース、全角・半角、電話番号、住所などの形式をそろえます。

正式な宛名データを書き換えたくない場合は、照合用の列を別に作る方法もあります。

STEP3 照合条件を決める

たとえば個人なら「氏名＋住所」、法人なら「会社名＋住所＋担当者名」など、重複候補とする条件を決めます。

STEP4 重複候補を抽出する

条件に一致するデータを抽出し、同姓同名や同一企業の別部署ではないか確認します。

STEP5 残すデータを決める

更新日の新しい情報を優先するなど、統合ルールを決めます。

単純に削除するのではなく、不足している電話番号などを補完して1件にまとめる方法もあります。

Excelで名寄せする基本的な方法

件数が少なく、表記ゆれも少ない場合はExcelでも対応できます。

「重複の削除」を使う

氏名・住所などが完全一致するデータなら、Excelの「重複の削除」で整理できます。

作業前には必ず元データを保存しておきましょう。

条件付き書式で候補を確認する

電話番号や顧客IDなど、重複するセルを色付けすると候補を見つけやすくなります。

すぐに削除せず、目視で確認したい場合に便利です。

Excelでは難しいケースもある

次のような場合は、専用ツールや外注も検討しましょう。

• 大量のデータを扱う

• 表記ゆれが多い

• 定期的に名寄せする

• 複数システムのデータを統合する

名寄せはExcel・ツール・外注のどれがいい？

名寄せ方法は、データ量や作業頻度によって選びます。

少量ならExcel

スポットで扱う少量データなら、Excelでも十分対応できる場合があります。

大量データなら名寄せツール

大量の顧客情報を継続的に扱う場合は、表記ゆれや類似データを抽出できる専用ツールが便利です。

DM発送ごと効率化するなら外注

名寄せだけでなく、印刷や宛名印字、発送準備まで負担になっている場合は、外部サービスを利用する方法もあります。

ただし、顧客情報を扱うため、情報管理体制も確認しましょう。

名寄せツールを比較するときのポイント

名寄せツールは、自社のデータや運用方法に合うものを選ぶことが重要です。

確認したいポイントは次の5つです。

機能数だけでなく、実際の顧客データで発生している表記ゆれに対応できるかを確認しましょう。

DMの名寄せでよくある失敗

名寄せでは「重複を残す」だけでなく「消しすぎる」失敗にも注意が必要です。

同姓同名を削除してしまう

氏名だけが一致しても同一人物とは限りません。住所や電話番号なども確認しましょう。

完全一致だけを確認する

「山田太郎」と「山田 太郎」のような表記ゆれは完全一致では見つけられません。

同じ会社の別担当者まで削除する

法人DMでは、同一企業でも部署や担当者ごとに送る必要がある場合があります。

会社単位・部署単位・担当者単位のどこで名寄せするのか決めておきましょう。

DM発送前に確認したい名寄せチェックリスト

重要なのは、重複を消すだけでなく、必要なデータを消していないかも確認することです。

まとめ｜名寄せでDM発送リストの精度を高めよう

名寄せとは、同じ人物や企業について重複して登録されているデータを見つけ、適切に整理する作業です。

DM発送前に行うことで、重複発送や不要なコストを減らしやすくなります。

方法を選ぶ際は、次を目安にするとよいでしょう。

ただし、似ているデータを機械的に削除するのは避け、複数項目を確認して判断することが大切です。

DMの成果を高めるためにも、発送前に名寄せを行い、宛先リストの精度を整えておきましょう。

名寄せとDMに関するよくある質問

名寄せとは簡単にいうと何ですか？

同じ人物や企業について複数登録されているデータを特定し、整理・統合することです。

Excelだけでも名寄せできますか？

少量で表記ゆれが少なければ対応できます。大量データや複雑な表記ゆれがある場合は、専用ツールも選択肢です。

同じ住所なら重複として削除してよいですか？

住所だけで判断するのは避けましょう。同居家族や同一企業の複数担当者などが含まれる可能性があります。

名寄せとデータクレンジングの違いは？

データクレンジングは表記や形式を整える作業、名寄せは同一人物・企業を特定して統合する作業です。

人気のDM発送代行サービス

この記事を書いた人

ジャストDM担当 K.S

印刷・発送代行のワンストップサービスを熟知したマーケティング担当。
コスト削減のヒミツや、効率的なDM運用のノウハウをロジカルに解説します。