全球贸易近期的年度第三方物流趋势研究指出，2019 年物流公司的核心目标之一是优先构建客户关系。
建立稳固的客户关系依赖于高效的客户参与和沟通。大多数物流公司已熟悉用于车队管理、库存跟踪及运营优化的技术工具，但越来越多的企业正利用客户关系管理（CRM）技术来提升客户参与度，并赋能销售与营销活动。鉴于“优先客户关系”是 2019 年的关键焦点，那么“优先保障 CRM 中的数据质量”便是其中不可或缺的一环。
数据质量的影响
提升 CRM 数据质量的终极目标，是构建一个无重复记录、无缺失或错误细节、且条目标准化（例如统一使用"Corp"而非混用"Corporation"）的数据库。然而，若缺乏数据质量工具来拦截重复信息或无效数据，不良数据便会通过列表导入、手动录入及网络表单拼写错误等渠道进入系统。即便初始数据良好，若缺乏定期的数据清理机制，随着联系信息变更、公司合并或倒闭，数据质量也会随时间逐渐退化。
若无数据管理协议，CRM 数据指导业务活动的潜力将无从谈起。在物流行业，用户数据错误会导致报告混乱，致使营销和销售增长工作偏离方向。这不仅可能引发令人沮丧的客户互动、损害客户体验，还会增加获客与留客难度，最终造成收入损失。
不良数据的高昂成本
物流行业深知维护的重要性。若不加控制，车队的小问题可能演变成波及整个供应链的大麻烦；缺乏数据维护亦会产生类似的连锁反应。
根据"1-10-100"质量原则，解决问题的相对成本随时间呈指数级增长：防止不良数据进入 CRM 的成本若为 1 美元，纠正现有问题的成本则为 10 美元，而在问题导致失败后进行修复的成本高达 100 美元。随着不良数据污染营销和销售活动，这些问题与成本将进一步加剧，从而降低活动投资回报率并削弱客户参与度。
两步数据清理流程
要打破这一恶性循环，需对数据质量和维护采取循环迭代的方法。以下两步数据清理流程可作为良好的起点：
第一步：预防。企业必须确保 CRM 系统使用者遵循数据录入与更新的最佳实践，避免引入错误。最佳实践包括：完整填写所有必填字段、遵循标准命名规范、录入新信息前查重，以及确保电子邮件地址的有效性和可投递性。此外，制定正式的数据治理政策，将这些实践融入企业文化，也是明智之举。
第二步：补救。这涉及通过定期数据清理例程保持数据准确性，具体步骤包括删除或合并重复项、标准化内容以及验证电子邮件地址。同时，应偶尔将内部数据与可信的外部来源进行比对，以确认其时效性。
无论哪一步，即便是最注重细节的管理员，在某些数据质量领域仍面临挑战。因此，选择超越 CRM 原生功能的第三方数据质量工具至关重要。企业应选择与自身 CRM 兼容的解决方案，重点关注其在以下方面的表现：支持大规模导入期间的数据完整性、简化并自动化数据质量流程，以及自定义重复记录的管理方式。此外，电子邮件验证工具可用于在列表导入前验证地址，直接在 Salesforce 中支持潜在客户跟进，或在捕获点（如通过网络表单 API）实时验证输入的电子邮件地址。
数据质量是合乎逻辑的选择
高质量数据正日益被视为高价值的业务资产。研究表明，高层领导层越来越重视数据质量支持，85% 的企业表示正努力将数据融入业务战略。同样，利用 CRM 数据以更深入了解客户并提升体验的价值也已得到广泛认可。
为了实现客户群和收入的显著增长，物流公司是时候像重视配送、仓储和车队数据一样，重视营销和销售数据了。阻碍数据发挥作用的并非技术，而是人为错误。正如 Salesforce.com 文章所述："CRM 的价值不在于产品本身，而在于你如何使用它。”
实施数据管理协议是规避人为错误、从 CRM 获取最大价值的唯一途径。由此产生的高质量数据将增强营销和销售活动，助力物流公司更好地理解、触达、互动并留住客户。一旦上述两步流程到位，企业便可随着对“何为干净数据”及“如何利用高质量 CRM 数据提供卓越体验”的理解加深，不断修订和完善数据质量流程。