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发布:Cecilia_za | 分类:会计库

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CRM(CustomerRelationshipManagement,客户关系管理)用于在企业经营中取得更高的效率。通过投入大量时间在CRM上,销售团队应该能偶识别线索、留住现有客户并且成功地引入新用户。你的研发团队应该能够使用从CRM中衍 ...
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CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理)用于在企业经营中取得更高的效率。通过投入大量时间在CRM上,销售团队应该能偶识别线索、留住现有客户并且成功地引入新用户。

你的研发团队应该能够使用从CRM中衍生的指标来推动明年的产品销售,而且营销团队也应该能够在把CRM中的数据用于他们明年的营销活动中。

理论上讲,这的确很完美。

不幸的是,很多CRM系统都没能表现良好。没有哪个系统可以切实解决你的公司所发生的每一个问题,但如果CRM是在灰色数据的重压下吱吱作响,那它实际上可能是在阻碍公司的进步。

CRM不是事后诸葛亮

我们已经听说了对CRM项目的失败率的估计是在30%到60%之间。而且当你认为一个CRM系统的成本最开始是在每月几百磅不等时,它产生冗余的潜力同样是巨大的。这还不包括实施CRM系统时的成本,包括系统、进程和工作流程的变更。

在所有这些成本和投资之后,你还会极其沮丧地发现,你的员工根本不信任这些系统数据。

数据质量最大的成功来自于良好的规划。但不幸的是,许多企业不具备有效地进行规划的经验,或者它们没有意识到废数据能够引发的巨大破坏作用。但是,如果你还没有走上实现这一点的道路,你仍然可以采取很多实际的步骤来确保数据质量的高标准。

我们有以下三个建议:

1.进行数据准备

确保你引入CRM系统中的数据是干净、有效、剔除重复数据和符合目的的。把脏数据放到一个全新的CRM系统中就像把一个方钉钉入一个圆孔一样。这两者仅仅是不合适而已,而且不值得你试图强迫他们互相匹配。

如果你要通告公司的其他业务,那么做好准备是至关重要的。如果你的数据没有进行清洗、过滤和调整到正确的结构,你就不能创建有意义的或可靠的报告,或制定出准确的情报。

2.找到合适的模式

找到系统故障,并且设法在CRM系统推出进程之前对故障进行改善。你可能会发现,数据捕获模式被打破;你可能会发现位于另一个应用程序的缺陷。这可以帮你解决正在产生新的脏数据的问题,并把这个问题加入到已有问题之中。

3.使用自助服务工具

通过在使用CRM系统的早期阶段采用数据质量工具,你可以使用自助服务的方法来编写你自己的数据,以提高生产率来作为系统执行工作的进展。

修复已损坏的CRM系统

如果你的CRM系统现在已经损坏,而且你的数据也正在变质,事情永远只会变得更糟糕。

就把你的脏数据当做坏账吧。你将会需要在你的数据质量上进行投资,以此偿还你欠下的利息。这些数据被忽视的时间越长,你就会有更多的脏数据,随着这样的恶性循环,你欠下的利息也就越多。在短短几年内,你在数据方面的债务将变得如此之大,以至于你无法产生任何有意义的信息。

通常情况下,在数据管理方面产生的有意义的进步只能导致比所解决的问题更多的麻烦。例如,我们可能会从其他系统导入数据,试图以此补充我们岌岌可危的CRM系统。但是,如果数据没有准备妥当,那你可能最终没有有效的入口打开或保存系统,或许会导致系统崩溃无效。而如果你不断地把坏的静态数据留在数据库里,你会到达另一个局面,在这种情况下没有任何一个单一的记录可以信赖和使用。

如果你的CRM系统没有用高质量的数据进行驱动,那么你必须:

① 修正流动数据以便保证它能够达到目标

② 去除系统中已经过期的停滞数据

这些事情并不需要特别繁琐的步骤,也不全是手动操作过程。数据质量软件可以帮助你在你的数据库中打磨粗糙的原石,并导致数据是最新的也是符合目标的。

合适的数据管理意味着在你的数据中寻找缺陷,消除无效数据,并删除被复制或过时的数据。这种对数据质量的关注必须足够广泛,并涵盖整个公司,但是要保证一个微调足以挑选出某人的姓氏拼音进行匹配。数据质量软件可以通过每分钟比较数百万条记录来实现这一目标。

目前在全球的状况

对很多公司来说,最终目标是一个单独的客户视图,这是一种有一个全面的数据库条目来代表每个客户的状态。如果没有一个成熟的和有计划的方式来产生数据,这个单独客户视图将永远是个纯粹的幻想。

如果你现在不清洁你的CRM系统,将会发生什么?

① 系统之间的集成将会失败

② 工作人员会变得沮丧和失落

③ 客户会与你们失去联系并转向竞争对手

④ 废弃物会建立和堆积

⑤ 你最初实施CRM系统时的数据梦会消失得只剩下记忆

被广泛赞誉的智囊团高纳德公司表示,数据质量工具的市场正在增长。据预测,企业将在2017年斥资20十亿。追求纯粹、可用和有效的数据是全球企业的共同目标,而且如果我们想在今后的岁月里有效竞争,那么这是一个我们必须都意识到的目标。

原文作者:Martin Doyle,本文由CDA数据分析研究院Cecilia翻译,更多内容敬请关注


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