Huntor中国CRM评估报告连载：第三章 数据整合的重要性

数据整合包括数据清理和数据管理。数据清理和数据管理是每个成功的CRM计划的重要组成部分，并且应该在CRM计划开始时就要进行。数据整合包括列出当前数据的清单、开发数据的标准、清理现有数据以及制定维护、改变和提高数据质量的流程。每个计划部署CRM的企业都应该认识到：高质量的数据是影响CRM成功的战略资源。

CRM系统数据(关于客户、供应商、市场、竞争对手的数据)资源的质量和准确性会产生一个一致的、没有错误的方式去增强客户体验。数据清单对于确定数据来源、位置、数据流以及扩展当前数据确定哪种数据由CRM系统管理和使用是非常重要的。数据清理对于减少数据重复非常重要。比如减少重复的客户数据会降低营销的成本(重复的邮件、传真、电子邮件等等)和准确性。

数据清理工具在任何数据接触、存储和移动的位置来清理、标准化、巩固那些以客户为中心的数据，还可以巩固来自多个不同系统的客户数据，建立惟一的、清晰的客户视图。而且数据清理工具可以集成到企业应用软件环境中。有部分数据清理工具提供商已经开始提供API与CRM或ERP系统集成。依靠企业技术结构的API相对比较容易实施。这些数据集成工具遵循一定的商业规则以维持数据的质量。

一个将要进行的数据清理和整合计划应该包括：传递、纠正和匹配数据。防止数据随时间退化。

高质量的数据可以为面向客户的一线人员和客户提供准确的报告，同时还有降低潜在的成本(与低质量数据相联系)，比如冗余成本(在不只一个数据库中存储相同的数据)、基础设备成本(用于存储数据的硬件的成本)。

清理和管理客户关系管理数据看起来很合乎逻辑。有时候听起来很简单。而对于那些有这样经历的人而言，清理和管理数据是一个持续的并且在每个CRM行动中总是难懂的问题。但实际问题可能是将全部现有数据整合到CRM系统中的成本和收益问题企业往往低估了清理数据并把数据整合到CRM系统当中的复杂性。因此，在整合数据之前要仔细的计算整合数据的成本和收益，而且要仔细的考虑，重新建立或输入数据比整合所有被认为有用的数据花费更少的成本和时间。

总结

CRM计划的重要组成部分就是准备和保持客户关系管理数据的干净，以及在CRM行动执行时保证正确的数据质量策略。以下是建立数据质量策略的主要步骤：

购买工具并整合到使用客户数据的企业应用软件中

定期的审核和检查管理数据的质量

了解企业面向客户的一线员工的信息需求

通过管理企业的数据架构提供独立的数据视图

制定数据质量计划维持高质量的数据标准

在使用客户数据的不同等级的员工中建立数据质量监督团队

实施自动整合管理工具检测地址和邮政编码是否正确。这些工具还包含了确保数据遵循命名规则的业务逻辑

安全的执行承诺的事项以确保数据质量受到支持