许多数据驱动型组织严重依赖其记录系统中存储
错误决策 生成和汇总的数据：通常，这些数据就是客户关系管理 (CRM) 系统。无论我们是想联系客户、转化商机，还是报告销售或营销绩效，我们都倾向于使用 CRM 工具来整理所有这些洞察，以辅助决策。毕竟，这正是 CRM 系统的设计初衷。
这与 Gartner 对 CRM 的定义相符：
“CRM 是一种在提升客户满意度和忠诚度的同时，优化收入和盈利能力的商业策略。CRM 技术能够制定战略，并识别和管理客户关系，无论是面对面还是线上。CRM 软件为公司提供四个领域的功能：销售、市场营销、客户服务和数字商务。”
数据是 CRM 流程的基础
尤其是在积极影响业务运营和目标（例如潜在客户培育和客户保留）方面。但想象一下，如果基于不完整的数据运行经过深思熟 whatsapp数据 虑的战略，会是怎样一番景象。不可靠的数据会危及决策和未来规划。本质上，CRM 资产中的不良数据可能是导致错误决策的根本原因。
有一种误解认为 CRM 仅仅是一种销售工具。
没错，它确实是一个强大的销售工具，但这仅仅触及了其价值的表面。现在，企业应该认识到 CRM 的用途远不止销售，而且当 CRM 与收益团队共享时，它将会是一个极具价值的工具。
因此，我们需要认识到，CRM 系统课程毕业生案例】软件公司系统营销 中的不良数据不仅仅意味着销售经理必须花费宝贵的时间来寻找新的电话号码。相反，CRM 中的不良数据意味着影响整个组织的决策面临风险。
四种不良数据及其原因
当数据质量问题渗透到您的 CRM 中时，不仅用户信任会面临风险，而且还可能对您的收入运营(RevOps) 计划的有效性产 电话带领 生负面影响 — — 这可能会对销售运营、营销运营、客户成功和财务产生负面影响。
那么，作为数据从业者和数据使用者，我们应该如何看待“坏数据”？其可能的原因又有哪些？
数据不完整和缺失：简单来说
这指的是客户属性未知或被遗漏在客户记录中。例如，如果联系人记录缺少标题值，就很难进行对基于账户的营销 (ABM) 推广至关重要的细分。更基本的是，缺乏公司名称、国家/地区和电话号码等识别属性，即使是最简单的推广也会耗时耗力。数据不完整会导致难以培养潜在客户，并可能损害 RevOps 工作。
过时的数据：与食物不同，过时的数据不会散发出难闻的气味，但它可能会给用户，甚至更糟的是，给客户留下不好的印象。如今，组织格局瞬息万变。无论是资产剥离、并购还是倒闭，如果您不及时了解这些变化，您的客户互动策略就有可能受到影响。
数据错误：两种可能的情况会导致 CRM 中出现此类不良数据：首先，数据过时且未更新；其次，数据输入不准确。对于后者，如果缺乏输入数据资格标准，数据收集可能会非常困难。即使出于良好的意图，也可能出现错误；即使是最可靠的 ETL（提取、转换、加载）流程，在数据处理过程中也可能出现系统性故障。
重复数据：有人可能会说
在某些情况下需要创建重复数据以满足内部和/或外部政策，但当重复数据的现有版本没有任何业务用途并降低决策流程的有效性时，通常被认为是有害的。无意产生的重复数据在未经知情的情况下进行汇总，可能会产生误导性的结果。
提高 CRM 数据质量的四个技巧
不要让您的 CRM 和 RevOps 流程成为不良数据的牺牲品。如果不加以管理，即使新数据不断涌入，CRM 系统中的数据质量也会变得越来越不可靠。您的“新”数据也可能在适当的时候成为问题的一部分。
您可以通过以下四件事来开始利用良好的数据指导原则来提升 CRM 的可靠性。
1. 制定数据标准：不受监管的徒手输入关键数据会产生累积效应，对数据分析和集成项目造成不利影响。缺乏标准化使得数据聚合、分组和表达变得困难。讽刺的是，不一致反而可能成为唯一持续存在的因素。挑战您的 RevOps 团队，让他们超越可接受的最低数据输入标准，例如对地址数据的最低字符数有所要求。这样做的回报可能是更好的习惯和更优质的数据。
为用户提供预先输入文本功能的防错辅助功能，帮助他们自动填充部分内容，从而更快、更准确地输入。此外，还应提供“创建前搜索”功能，访问内部和外部参考数据。这不仅继承了现有数据/词典的标准，还有助于用户输入更优质、更准确的数据。跟踪关键绩效指标 (KPI)，以显示数据如何逐季、逐年改善。
2. 养成数据质量习惯：一致性和标准是成功数据实践的关键，但这些需要成为日常习惯，才能帮助提升数据质量。仔细审视这两个要素。它们在你的流程中处于什么位置？习惯可以调整、延续、增强或停止。它们完成数据质量通常依赖的操作。标准可以为这些操作结果的可接受性提供基准。
3. 丰富和更新：数据从根本上描述交易、人员、地点、事物、事件以及其他数据等。随着这些属性的变化，我们的数据也会随之变化。因此，更新数据并通过新的洞察来丰富数据至关重要。获取新数据只是解决方案的一部分，而保持其相关性才是解决方案的另一半。
我们知道数据会随着时间的推移而衰减。分析师和研究人员对确切的衰减速率意见不一，但普遍认为客户数据每年衰减的速度为 12-30%。对于依赖数据进行决策的组织来说，按需或定期丰富和更新数据的策略变得更加重要。
在丰富或刷新数据之前，务必了解您的技术环境是否已准备就绪。您是否能够处理 API 连接，还是应该进行批量刷新？刷新频率应该是多少？确保业务部门参与这些策略的制定和实施，因为业务发展速度将决定计划的执行。例如，D&B Connect ®可以帮助企业通过由邓白氏数据云支持的始终在线数据维护和管理，从而确保其 CRM 数据值得信赖。
4. 制定归档策略：由于近年来数据存储成本大幅下降，数据的保存时间比以往任何时候都更长。然而，这往往需要付出代价：管理和访问数据的成本。陈旧且无关紧要的数据很容易污染像 CRM 这样的环境，其速度比你拼写“数据沼泽”的速度还要快。
提供重要数据的背景信息，并将其融入 CRM 环境中数据保管策略中。其余数据则以方便在需要时恢复的方式归档。然后定期审查归档策略，以确保 CRM 数据满足业务需求。
CRM 的成功取决于数据和习惯
您的 CRM 环境是一种社会技术工具——它有助于将有关人类行为的信息融入其流程。它提供的洞察可能会受到您引入流程的习惯的影响。应用上述指导原则有助于构建一个框架，以减少不良行为并提升 CRM 的成功率。