大数据时代，数据产生的价值越来越大。但企业真正从数据中取得预期效果的少之又少，这是为何？其中的一个重要原因就是数据质量问题。因此越来越多企业开始利用CRM系统以期获得更条理清晰、经络分明的数据结果，但由于数据质量管理是贯穿数据整个生命周期的，所以你应该根据数据的各环节来保证CRM软件系统的数据质量。

1、数据采集和存储

需要实时记录、采集、存储和更新CRM系统中的数据，内容可以包括如客户数据、产品数据、人员数据、服务数据等各种数据。数据应该是趋向于完整、规范、一致、准确、唯一和有关联的。

如客户数据可以包含：

外在属性：根据客户的地域分布，客户的产品拥有，客户的组织归属（企业用户、个人用户、政府用户）等。

内在属性：为客户的内在因素所决定的属性，比如姓名、性别、年龄、联系方式、信仰、爱好、收入、家庭成员数、信用度、性格、价值取向等。

相关属性：与客户之间的联系所决定，比如，客户最近消费、消费频率与消费额等。

2、数据分析和挖掘

统计数据=>>分析数据=>>解决问题=>>创造价值

清晰客户画像：在销售管理中，利用CRM软件对数据库中的客户消费行为（最近消费、消费额与消费频率等）或客户特征（客户描述、客户价值、客户生命周期、客户忠诚度）等进行分析、对客户的描绘、与客户的沟通，在CRM软件系统中得到一个全面的数据，从而清晰客户画像。

产品客户价值分析：可根据客户的贡献列出客户的价值等级，有利于深入了解现有客户，更清楚什么样的客户适合什么产品？该如何进行营销？比如，按客户的年龄段划分，根据不同的年龄区间来确定目标客户。如果您的产品适用于25岁到35岁之间，您就可以有的放矢地对这类客户群进行推广营销。当然，您也可以根据客户的购买需求与购买量进行分类，实施差异化的推广营销。

客户保持：采用聚类（分类）和关联分析技术，可将客户群分为5类：高价值稳定的客户群、高价值易流失的客户群、低价值稳定的客户群、低价值易流失的客户群、没有价值的客户群。

客户满意度分析：通过CRM软件中的数据挖掘功能从零散的客户反馈信息中可以分析客户对企业产品和服务的满意度，可以帮助企业改进客户营销策略，从而增加客户的忠诚度。除此之外还可对客户信用、异常事件的确定等进行数据分析挖掘。

3、 检查数据

为了避免垃圾数据，首先要对导出前的数据进行彻底的检查，删除无用、过期、重复、错误的数据。除此之外，当进行数据导入CRM系统的时候，一定要再进行一次检查，CRM系统实时数据验证解决方案是可防止错误信息或过期信息进入系统的，在一定程度上可以直接节约时间以及企业成本。

4、维护和优化数据

使用CRM系统的数据，要在确保数据准确性、一致性的同时。企业还需对系统数据进行维护和优化。企业要想用好CRM软件是需要投入时间、金钱以及精力的，这样才能有效的确保企业的投资能够有最佳的回报。

5、数据范围权限

角色权限及问责制对于改进绩效帮助不小，决定了操作人员在CRM系统中可以录入、修改、删除哪些数据，看到哪些数据，下载哪些数据。如：超级管理人员可以查看全部数据（且能执行所有操作）；部门管理者可以查看和操作本部门和下属部门中的人员所创建和拥有的数据；一般权限只能查看或操作归属为自己或他人共享给自己的数据。

通过制定数据质量范围权限，使相关人员明确在数据产生、存储、应用整个生命周期中包含的工作内容和工作流程，形成校内统一管理体系。为了提高数据质量，必要时可以建立数据质量绩效考核，检验数据的质量。

6、提高数据操作人员的思想认识

在数据各环节流转中，大多是由于人员执行度低、操作不当、管理缺陷等因素而引起的数据质量问题。由于数据质量管理是贯穿数据整个生命周期的，各企业高层已经意识到数据质量的重要性，但是并没有将数据治理提到战略高度。提高数据质量是一个系统工程，需要管理层、系统使用人员、系统管理员多方协作才能进行。因此应该让他们意识到数据质量的重要性，首先要从上到下全面提高思想认识，保证在CRM软件建设、运行、维护各个环节都能重视数据质量。

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