为企业销售瘦身 如何拒绝臃肿数据

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垃圾数据就如同齿轮中的沙土，它们会增加摩擦、减缓效率，给数据用户带来不便，最终降低SFA与CRM系统的绩效。

位于加州的数据清理软件公司ActivePrime的总裁Rosaline Gulati指出，“管理、销售、市场与支持部门都会受到数据质量的影响。”

垃圾数据会直接对SFA与CRM系统产生副作用。另一家位于加州的数据清理软件厂商Predictive Response Inc.的CEO Kevin Mooney也表示，“企业应尽量降低每个潜在客户的成本，让销售人员以最快的速度获取他们所需的信息。垃圾数据会提高潜在客户的人均成本，浪费销售团队宝贵的时间，并会阻碍销售人员获取高质量客户的速度。”

技术问题

当公司开始根据垃圾数据来自动化销售流程时，问题就会产生。公司想从数据中提取的价值越大，问题就越严重。哪怕是小部分的劣质数据都会演化成非常复杂的分析问题，因为基于这些数据做所的决策都将是错误的。

所幸的是，市场上已有许多产品可以帮助企业进行SFA数据清理。比如地址类数据，就可以进行自动清理，其它一些类型的数据则要求人工介入。从总体上看，数据清理流程的自动化程度越高，就越具有成本效益。比如软件工具虽然无法识别出“Myzlypczy”是一个错误的人名或公司名，但它可以侦测出拼写错误，并将其显示出来，以备人工检查。同样，程序可能无法识别出“麦当劳”与“麦当劳汉堡”是同一家连锁餐饮，但也可以将其标识出来，供人工检查。这样就能加快操作的便捷性与速度，免去人工逐项检查整个数据库的痛苦。

重复录入是垃圾数据的另一种常见形式(比如公司名，地址、人名等)。它也会造成信息错位，让销售代表无法在数据库中准确找到客户数据。

清理工具

如果你的数据库栏目不多，那么清理数据就不是一个大问题，因为你可以轻松扫描数据并进行纠错。然而当数据库逐渐庞大时，问题就产生了。一般企业在选择一款工具来对数据进行纠错时，首先想到的就是使用电子表格，或是文字处理应用中的搜索加替换功能。在数据不多时，这种方式还管用，但是随着数据量的增长，这种方法将不再适用。这并不是说电子表格或文字处理软件无法工作，而是利用它们来搜索和纠正数据上所花费的时间与效率将不成正比。

所幸的是，市面上有许多工具可以提供不同的方式来进行数据清理。其中部分是常规的清理工具，部分是专门设计，用来处理某类数据，或与某种CRM应用结合使用的工具。

SaaS(软件即服务)是一种非常普遍的数据清理方式。一套管理良好的数据清理服务能维护海量数据库。有许多公司，比如Experian，均提供了协助企业检查数据库的服务。另外也有一些公司专门从事替公司检查并规范地址格式。

现代的数据清理软件不再是简单的字符串匹配。某些软件，比如ActivePrime公司的CleanCRM，就运用了人工智能技术和知识数据库来进行识别。这类软件同时也可将联系人地址以规范的方式排列，补充漏填的邮编等等。

另外如Predictive Response公司的FormCheck软件就非常专业，它能让用户在将数据正式录入到Salesforce.com数据库以前，先通过一个网络界面来检查过滤，并进行纠正。

Mooney表示，FormCheck的工作流程是从检查姓名的语法拼写开始。他们设计了一种智能启发式的侦测方式，来检查姓名是否符合规范标准。此外，他们还拥有13万条的姓名数据库(该数据库依然在不断更新中)，并根据这个数据库来进行比较。

鉴于FormCheck网络格式导向的特性，因此它也能检查email地址的语法，确保每条email地址后有一个有效的邮件服务器。

设定标准

设定公司的数据显示标准十分重要。对地址、省份等信息的缩写应当建立一个统一标准，这样能确保数据易于处理，保持应用简洁，并将数据量保持在一个易于管理的水准。最理想的状态是针对所有的数据，包括地址、电话号码，以及帐号，建立一套标准格式。

设定标准并非强迫用户以一致的方法录入数据，因为在现实中，这是做不到的。Gulati表示，“有些公司尝试通过建立规章制度来强制销售或市场人员如何录入数据，但这种方法从来没成功过，至少我还未见到过。”

相反，Gulati建议公司使用技术来纠正或完善数据。比如有些销售人员在输入数据时混淆了省份的简称，那么用数据清理软件就可以对其进行自动纠正。

维持整洁

一旦你的企业清理了数据，那么就应当维持这一状态。统计数据显示，企业SFA数据库中至少有10%的数据每年都会发生变化。比如员工离职，公司改变经营方式，退出某个行业，这些改变都需被反应到商业数据中。

进行SFA数据清理并不是一项一劳永逸的差事，公司应当持续检查信息，以保持辛苦建立的标准与一致性。（IT专家网）