1、与CRM系统本身相比，系统中所保存的数据更加重要。其最大的特点是，如果CRM系统中没有真正的用户和面向客户的数据，那么这个系统将只是一个空壳。不要被CRM的功能和花哨的外观所迷惑，系统中数据资产的可信性才是应当关注的重点。
2、用户使用量和系统所呈现的商业百分比仅仅是衡量CRM系统是否成功的标准而已。CRM系统的良性循环是：更多的用户采用该系统，更多的数据被输入。CRM中的数据越可信越有意义，那么这个CRM系统对于用户来说才更具价值。
3、你可能会在数据的质量上耗费大量精力。即便你正在运行一个维护良好的CRM，你也会发现一些数据质量方面的问题，这些问题将为用户留下恶劣印象，并将系统的整体可信性产生不良影响。你需要在三个方面来确保数据质量：
无论是在最初的移植还是在以后的输入中，在没有整理数据之前不要让这些数据入库。
查找数据污染的来源，并系统性地进行更正。你需要自行净化数据。
识别影响CRM数据意义的商业程序。你的团队可能会让这些数据变得更加精细，但是与此同时也会导致数据的意义发生重要变化。需要特别注意的是那些跨越有着不同目标或衡量标准的部门的商业程序。
4、整合最为关键。几乎任何能引起人们兴趣的CRM系统必定会让用户使用超越数据库范畴的数据。在最初的CRM项目中，整合最为关键，但是要做起来却并不容易而且花费也异常昂贵。整合经常会暴露那些隐藏在系统操作中的数据问题。
5、大多数时候，CRM出现的问题主要属于过程脱节、政策冲突或数据出错。有时CRM系统仅仅是不能充分满足任务需求，这时你也应当着手解决遇到的CRM问题。最突出的和最严重的CRM问题将会在商业程序中产生漏洞或冗余、相互矛盾的政策或规定、或是无用的受污染数据。
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