高质量筛选数据 让CRM数据“真金不怕火炼”

|潘春燕|2009-08-05

在会计系统或企业资源规划（ERP）系统中，大部分数据必须正确无误，就是这么回事。要是发票、应收账款、在制品编号和电子计算机辅助设计（ECAD）文件只是“最准确的猜测”，肯定会有人因而丢掉饭碗，CIO也会坐立不安。

有一点可以肯定：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数据不一样

CRM系统允许有一系列高低不等的数据质量，这取决于具体的数据元素。有些数据必须准确无误，比如唯一的密钥、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――需要遵守的审计法规包括：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。某个客户在去年的客户服务通话记录就有必要在你的CRM系统里面得到准确无误的表述吗？不太可能。那么，你该如何决定针对哪些数据致力于提高数据质量呢？

如何进行数据筛选？

第一个步骤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），把数据元素分成以下三类：

（1）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。

（2）为了让CRM可以正常使用而应当准确的数据元素。

（3）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。

下一个步骤比较有意思。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：

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？

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）？

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？

根据所得评分，数据分析员可能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系统中的每个数据元素因为有人需要而存在。但需求只是想法、只是善意，而实际情况不一样。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。（应当注意适用于你50大客户的异常数据元素）。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/赢分析

客户忠诚度调查

大多数情况下，你不可能把大量精力花在这方面的数据质量上；原因在于收集一些这样的数据首先太困难了；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。

如果你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，你很高兴确保该数据的完美。这随后而来的讨论很快就会去芜存菁。

认清真正重要的数据

一旦你确认了准备竭力提高数据质量的数据元素，明白数据元素显得很关键的商业情境、明白什么时候不很关键就很重要。比方说，电话号码一定要准确。但“免费试用客户”的电话号码与你最大那个客户的采购员的电话号码同样重要吗？让数据分析员确认数据的“尾部”，比如涉及下列方面的数据：

客户大小、所在行业、所在地区或情况简介

订单数额、频率或最近一次订单

产品线

互动类型（比如上网访问与当面会见）

让数据分析员制定一套业务规则或过滤器标准，明确什么时候值得将数据元素的质量一直跟踪到统计数据的尾部，什么时候不值得。确保这些特点详细记录在你的CRM数据字典中，那样每个人都知道你决定提高数据元素质量的依据何在。

六西格玛意味着高昂费用

好了，现在再来说说困难的部分。在CRM系统中，数据质量提高一个级别，费用就会急剧增加。如果说让68%的记录拥有可靠的数据质量需要花费X美元，那么让85%的记录拥有可靠的数据质量恐怕需要花费2X美元（这是一个西格玛和两个西格玛之间的区别），而让89%的记录拥有可靠的数据质量更要花费4X美元。

幸好对你的预算来说，数据具有的商业价值也不是绝对的。对许多公司的业务需要而言，数据保留三年应当足以满足要求，但数据的商业价值在三年之后很可能急剧下跌。保留时间在七年以上的数据没有理由需要非常准确――就连国内收入署（IRS）也不需要将记录保存七年以上。

使用上述这些方法，你就可以分析数字，做出合理的取舍――只有确实有明显的回报，才有必要大力投资于提高数据质量。
 

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