CRM数据质量到底如何保证
在会计系统或企业资源规划(ERP)系统中,大部分数据必须正确无误,就是这么回事。要是发票、应收账款、在制品编号和电子计算机辅助设计(ECAD)文件只是“最准确的猜测”,肯定会有人因而丢掉饭碗,CIO也会坐立不安。
有一点可以肯定:需要最大限度地确保销售队伍自动化(SFA)和客户关系管理(CRM)系统的数据质量。
CRM数据不一样
CRM系统允许有一系列高低不等的数据质量,这取决于具体的数据元素。有些数据必须准确无误,比如唯一的密钥、内部安全信息、订单报价、订单历史记录以及需要接受审计的任何数据――需要遵守的审计法规包括:支付卡行业数据安全标准(PCI)、《健康保险可携性及责任性法案》(HIPAA)、《家庭教育权利和隐私权利法案》(FERPA)或其他法规标准。但其他数据可以只是个近似值,甚至完全缺失也没有关系。某个客户在去年的客户服务通话记录就有必要在你的CRM系统里面得到准确无误的表述吗?不太可能。那么,你该如何决定针对哪些数据致力于提高数据质量呢?
如何进行数据筛选?
第一个步骤就是让数据分析员掏出CRM数据字典(更可能需要编制这样一本数据字典),把数据元素分成以下三类:
(1)非有不可、而且必须准确无误的数据元素,防止外部系统有误或对业务表述不当。
(2)为了让CRM可以正常使用而应当准确的数据元素。
(3)员工为了改进营销、销售和客户支持等工作而要求的数据元素。
下一个步骤比较有意思。对这三类的每个数据元素快速分析一下数据质量。回答诸如以下之类的问题,从而给数据质量评分:
● 该数据元素有没有无可争辩的所有者?它由小组成员来更新、是关键业务流程的一个自然步骤吗?还是几乎谁都可以随时更新它?
● 该数据元素有没有防止带噪输入(即输入数据不准确)的内部验证机制?它有没有支持故障检测工作的审计跟踪记录(audit trail)?
● 该数据元素出现缺失、明显错误或重复的情况在所有CRM记录中占有多少比例?
根据所得评分,数据分析员可能需要针对一部分数据元素重新进行筛选分类。
花费最高的数据是你实际上不需要的数据
CRM系统中的每个数据元素因为有人需要而存在。但需求只是想法、只是善意,而实际情况不一样。分析数据后会发现数据元素的缺失率或错误率达到40%、60%、甚至高达90%。要仔细检查这些数据元素,因为它们不可能会有太大的商业价值。(应当注意适用于你50大客户的异常数据元素)。确实最好有、但很少存在的几种数据包括:
● 客户采购意向
● 竞争信息
● 输/赢分析
● 客户忠诚度调查
大多数情况下,你不可能把大量精力花在这方面的数据质量上;原因在于收集一些这样的数据首先太困难了;一段时间过后,数据意义经常出现理解有误或表述有误的情况。
如果你建议从系统中删去某个数据元素,而请求该数据的部门表示抗议,这时不妨向首席财务官学一招:告诉对方只要涉及的所有成本都从他们部门的预算来支出,你很高兴确保该数据的完美。这随后而来的讨论很快就会去芜存菁。
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