电子商务企业收集大量数据，如新闻通讯订阅、忠诚度计划、销售交易及供应商信息等。无论数据类型如何，适时进行数据清洗都至关重要。何时清洗以及清洗哪些内容因公司而异。
本文将提供一些指导原则。
数据清洗指南
首先，明确你要解决的每个问题。
你上次清理数据是什么时候？如果你从未清理过，那你从什么时候开始收集数据的？
每年大致进行一次数据清理很重要，因为人们的物理地址、电子邮件、雇主和生活方式会发生变化。此外，若最近添加了新数据字段，较旧的联系人记录中可能缺少相关信息。
数据验证服务可确认物理地址、有效投递的电子邮件及死亡通知等。数据追加提供商（如 Experian、Melissa Data 和 Acxiom）可提供缺失的物理地址、邮箱和电话等字段。若预算紧张，可仅标记过时联系人，以便在后续互动时更新信息。
电子邮件退信和取消订阅增加，打开率下降。
若邮件营销表现下滑，列表可能已过时或不准确。（“列表疲劳”也可能导致此问题，但不在本文讨论范围；相关话题可参考《6种重新参与休眠订阅者的方法》一文。）
对取消订阅和退信进行快速分析可找出原因。有时是拼写错误所致（如 adam@gail.com 应为 adam@gmail.com），修复即可；也可能是虚假地址（如 xxx@xx.com），直接删除即可。分析还应追溯虚假和退信邮件的来源，可能会发现销售代表或在线表单中的录入错误。
来自客户服务的投诉。
客服人员常遇到数据错误。例如，若无法在系统中找到正确人员，可能表明存在多个条目、错误或重复记录。
对客户管理系统进行去重至关重要。需注意，重复记录可能包含冲突的邮箱或前后不一致的数据。
格式不正确的数据。
常见问题是数据未采用可用格式。例如，州名可能存在“NY”和“New York”两种格式。
纠正数据时，应将其标准化为一致格式。使用查找表替换所有值；若数据位于注释或自由文本中，可使用文本挖掘技术提取正确信息。
迁移到新系统或数据库。
更改客户关系管理系统和其他平台是清理数据的好时机。去重、标记过期账户、补充缺失信息及验证关键数据点，可确保仅保留高质量记录。同时，对所有字段进行标准化以提升可用性也至关重要。
持续维护
高质量数据需要持续维护。根据经验，以下程序会有所帮助：