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行健动力客户关系管理系统
    
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在会计系统或企业资源规划(ERP)系统中,大多数的数据都必须要准确无误 。比如发票、应收账款、在制品编号和电子计算机辅助设计(ECAD)文件数据不够准确,那所造成的后果就可想而知了,CIO也会因此而坐立不安。
但有一点是可以肯定的,即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数据不同
在CRM系统里,允许有一系列高低不等的数据质量,这主要取决于具体的数据元素。有些数据必须准确无误,例如: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,而需要遵守的审计法规则包括: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。那么,该如何决定针对哪些数据致力于提高数据质量呢?
数据筛选该如何进行?
首先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),然后把数据元素分成以下三类:第一类: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。第二类:为了让CRM可以正常使用而应当准确的数据元素。第三类: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。
其次就是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:
1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?
2 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)?
3 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?
然后根据所得评分,数据分析员或许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客户管理系统中的每个数据元素都是因为有人需要而存在的,不过,需求只是想法与善意而已,其实实际情况是不同的。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。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;输或赢分析;客户忠诚度调查。
在大部分情况下,不可能把大量精力花在这方面的数据质量上,因为收集一些这样的数据实在不容易,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 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。这随后而来的讨论很快就会去芜存菁。


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