数据质量与CRM项目

评价客户信息的企业将需要在各种交互接触点处进行客户数据的“过滤”。这种“过滤”是确保数据质量最基础的工作。在CRM系统处理完相关数据的质量问题时，企业希望把精力集中到“前台”，而不是代价太高的“后台”。正如业务规则是数据转换的关键一样，数据质量的“过滤”方法也是灵活的，并能够用来支持企业所设立的业务规则。这种一致性将确保企业的数据质量向前推进。

4.企业级CRM的CDQ

重要的是，企业应当了解企业级CDQ规划不仅仅是CRM创新的一个“子集”。它更是企业CRM战略的基础，它必须要超出CRM应用系统，并推广到整个企业。

当企业理解CDQ原则必须应用到客户数据库中时，企业级CRM战略才是成功的。客户数据库应当也处于CRM应用系统的范畴中。而且两个系统的同步更新可以确保“前台”能够获得统一的客户视图。如果没有通过客户数据库把CRM应用系统与其他企业系统进行同步化，企业将冒有将问题复杂化的风险。企业应当通过CRM系统，在整个企业范围内建立一个统一的客户视图，并确保能够实时地、准确地进行更新。而且企业还需要能够优化与客户和潜在客户的交互渠道。只有这样才能实现企业目标：提高客户忠诚度;拓展市场份额;并增加销售量。在CRM应用系统上投入巨资的企业必然希望获得更好的收入和利润，不过，数据质量的维护也许在一段时间后才能真正“见效”。

三、结束语

推动CRM成功的最关键因素是准确的客户数据。而数据可以从不同的渠道进入CRM系统，这显然会给数据质量的保证带来了一定的难度，因此就需要我们从不同的渠道来清理和整理数据。

对于一个所有部门都期望收益于CRM的企业而言，企业级CRM系统必须要能够与企业其他系统进行协调和集成。另外，企业应当同等对待CRM中的“R”和“C”。理解客户和企业的关系是最基本的，也是最根本的，因为这才是CRM的核心。倘若能实施一个良好的客户数据质量管理计划，企业将向“远景”迈出了坚实的一步。

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