大數據時代，數據產生的價值越來越大。但企業真正從數據中取得預期效果的少之又少，這是為何？其中的一個重要原因就是數據質量問題。因此越來越多企業開始利用CRM系統以期獲得更條理清晰、經絡分明的數據結果，但由于數據質量管理是貫穿數據整個生命周期的，所以你應該根據數據的各環節來保證CRM軟件系統的數據質量。

1、數據采集和存儲

需要實時記錄、采集、存儲和更新CRM系統中的數據，內容可以包括如客戶數據、產品數據、人員數據、服務數據等各種數據。數據應該是趨向于完整、規范、一致、準確、唯一和有關聯的。

如客戶數據可以包含：

外在屬性：根據客戶的地域分布，客戶的產品擁有，客戶的組織歸屬（企業用戶、個人用戶、政府用戶）等。

內在屬性：為客戶的內在因素所決定的屬性，比如姓名、性別、年齡、聯系方式、信仰、愛好、收入、家庭成員數、信用度、性格、價值取向等。

相關屬性：與客戶之間的聯系所決定，比如，客戶最近消費、消費頻率與消費額等。

2、數據分析和挖掘

統計數據=>>分析數據=>>解決問題=>>創造價值

清晰客戶畫像：在銷售管理中，利用CRM軟件對數據庫中的客戶消費行為（最近消費、消費額與消費頻率等）或客戶特征（客戶描述、客戶價值、客戶生命周期、客戶忠誠度）等進行分析、對客戶的描繪、與客戶的溝通，在CRM軟件系統中得到一個全面的數據，從而清晰客戶畫像。

產品客戶價值分析：可根據客戶的貢獻列出客戶的價值等級，有利于深入了解現有客戶，更清楚什么樣的客戶適合什么產品？該如何進行營銷？比如，按客戶的年齡段劃分，根據不同的年齡區間來確定目標客戶。如果您的產品適用于25歲到35歲之間，您就可以有的放矢地對這類客戶群進行推廣營銷。當然，您也可以根據客戶的購買需求與購買量進行分類，實施差異化的推廣營銷。

客戶保持：采用聚類（分類）和關聯分析技術，可將客戶群分為5類：高價值穩定的客戶群、高價值易流失的客戶群、低價值穩定的客戶群、低價值易流失的客戶群、沒有價值的客戶群。

客戶滿意度分析：通過CRM軟件中的數據挖掘功能從零散的客戶反饋信息中可以分析客戶對企業產品和服務的滿意度，可以幫助企業改進客戶營銷策略，從而增加客戶的忠誠度。除此之外還可對客戶信用、異常事件的確定等進行數據分析挖掘。

3、 檢查數據

為了避免垃圾數據，首先要對導出前的數據進行徹底的檢查，刪除無用、過期、重復、錯誤的數據。除此之外，當進行數據導入CRM系統的時候，一定要再進行一次檢查，CRM系統實時數據驗證解決方案是可防止錯誤信息或過期信息進入系統的，在一定程度上可以直接節約時間以及企業成本。

4、維護和優化數據

使用CRM系統的數據，要在確保數據準確性、一致性的同時。企業還需對系統數據進行維護和優化。企業要想用好CRM軟件是需要投入時間、金錢以及精力的，這樣才能有效的確保企業的投資能夠有最佳的回報。

5、數據范圍權限

角色權限及問責制對于改進績效幫助不小，決定了操作人員在CRM系統中可以錄入、修改、刪除哪些數據，看到哪些數據，下載哪些數據。如：超級管理人員可以查看全部數據（且能執行所有操作）；部門管理者可以查看和操作本部門和下屬部門中的人員所創建和擁有的數據；一般權限只能查看或操作歸屬為自己或他人共享給自己的數據。

通過制定數據質量范圍權限，使相關人員明確在數據產生、存儲、應用整個生命周期中包含的工作內容和工作流程，形成校內統一管理體系。為了提高數據質量，必要時可以建立數據質量績效考核，檢驗數據的質量。

6、提高數據操作人員的思想認識

在數據各環節流轉中，大多是由于人員執行度低、操作不當、管理缺陷等因素而引起的數據質量問題。由于數據質量管理是貫穿數據整個生命周期的，各企業高層已經意識到數據質量的重要性，但是并沒有將數據治理提到戰略高度。提高數據質量是一個系統工程，需要管理層、系統使用人員、系統管理員多方協作才能進行。因此應該讓他們意識到數據質量的重要性，首先要從上到下全面提高思想認識，保證在CRM軟件建設、運行、維護各個環節都能重視數據質量。

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