一个全面的客户数据质量(CDQ)管理规划是确保贯穿整个企业的客户数据准确性的关键。一个CDQ规划的组成包括数据变换和清理、持续数据质量维护以及共享更新的客户信息。可以这样说：数据质量直接决定CRM的成败，数据质量就是CRM成功的关键。
最好的CDQ从业者应当能够综合远景、技术、文化以及业务惯例，来培养“客户关系”。能否建立一个成功的CDQ规划取决于是否能够熟练而正确地运用数据质量软件。它需要企业首先能识别和解决任何潜在的业务问题，也需要解决影响客户信息管理的文化问题，规划由以下四部分构成。
1、挖掘和分析
实施一个CRM软件，需要实施数据“迁移”。这涉及到对来源于不同企业系统客户数据的统一，并将其“迁移”到目标CRM系统中。很多时候，企业总是依靠不准确的元数据和那些已经“淘汰”的数据文件来实现数据“迁移”，而这往往容易导致基于错误数据来源的设计错误。数据“迁移”应当建立在准确无误的标准之上，否则就如同在不牢固的地基中盖房子一样。数据“迁移”的连续阶段包括：提取、清理、匹配以及在不完善的标准中尽可能的减少本质上的缺陷。
数据的发掘和分析可以让企业了解来源于不同系统的数据以及相对应的客户。而此时准确记录数据并实时更新信息则是最好的方法。另外，企业必需建立必要的数据“迁移”规则，以确定各种来源的数据本质。
2、数据变换和清理
在该阶段，企业需要识别正确的客户和产品信息。这些信息包括基本的接触信息、产品数量信息，以及其他用户所需的信息。
建立更加复杂的网络也可以为生产型企业提供一个更好的有关企业合作伙伴和客户的视图。集团公司需要让生产商与不同的供应商建立不同的业务关系。例如，Acme制造公司可以向企业A、企业B、企业C购买材料和物资。对于每一个供应商，生产商应当依据不同的地理位置和业务需求来确定相应的采购模式。
另外，在纠正错误数据和建立客户网络的过程中需要的远不只是软件。它更需要一种对企业业务规则的理解。企业可以通过实施一些有关保证数据质量的解决方案来节约时间和金钱。而且选择好恰当的业务规则对于数据处理的成本和时间非常关键。通过采用全面数据质量规则，企业可以把精力集中在建立对企业真正有用的业务规则上。这种方法可以加速企业实施它们的CDQ计划。
3、数据质量的维护
一旦完成了初始数据分析，接着就需要进行数据转化和数据清理。确保数据质量的整个流程对于维护任何CRM系统的集成非常必要。变化不断产生，并且新数据也不断从各种渠道被加入到系统中，尤其是Web渠道。
4、企业级CRM的CDQ
重要的是，企业应当了解企业级CDQ规划不仅仅是CRM创新的一个“子集”。它更是企业CRM战略的基础，它必须要超出CRM应用系统，并推广到整个企业。
当企业理解CDQ原则必须应用到客户数据库中时，企业级CRM战略才是成功的。如果没有通过客户数据库把CRM应用系统与其他企业系统进行同步化，企业将冒有将问题复杂化的风险。企业应当通过CRM系统，在整个企业范围内建立一个统一的客户视图，并确保能够实时地、准确地进行更新。而且企业还需要能够优化与客户和潜在客户的交互渠道。
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