關于客戶數據質量的困惑
“什么樣的客戶數據質量是比較好的？”“為什么我們的客戶數據看起來很不錯，可是在進行電話營銷時，客戶接觸率和營銷效果確差強人意，與期望大相徑庭？”在進行數據庫營銷的討論和交流中，經常有人問到這樣的問題。
這些問題反映出了很多在從事數據庫營銷或直復營銷過程中的營銷策劃人員和運營管理人員經常面臨的問題和困惑。
幾乎所有的組織都需要數據，一些行業嚴重依賴于客戶數據，如銀行、電信、保險公司等。毫無疑問，較差的數據質量給企業營銷帶來的損失非常巨大！試想一下，如果你的呼叫中心正在試圖向非目標客戶進行大規模電話營銷活動，或是你的企業正向那些早已過期的郵寄地址寄出了數以萬計的促銷宣傳資料。這些給公司帶來的損失有多少？不幸的是，這樣的情況幾乎經常發生，而企業的數據庫營銷策劃人員也經常面臨著數據選擇和評價的挑戰。
理解關于質量的涵義
首先，讓我們簡單探討一下“質量”的涵義。
在服務營銷和服務管理中，通常將“質量”定義為：“滿足不同客戶的個性化需求的能力”。這樣的定義有著一定的主觀特征，也就是說不同的企業會根據其對客戶需求和競爭環境的理解，來定義其產品與服務的質量特征。這可以用來解釋為什么對于不同等級的客戶提供的服務質量標準有所差異的原因，這也是為什么同樣是提供點對點的航空運輸服務，某些航空公司的服務質量和客戶體驗要好于其他一些競爭者的原因。
國際標準組織將質量定義為：“產品或服務所具備的滿足明確或隱含需求能力的特征和特性的總和”。這樣的定義雖然更明確，但對于大多數的人來說，過于專業和抽象。
一個比較通俗且受到多數人認可的對質量的直觀定義是“適合使用需求”。這也是我們本文的一個主旨，沒有質量絕對完美的數據，對于數據質量的評價也是要根據數據的使用需求來進行評價的。只要能夠適合使用的需求，我們就認為數據的質量是符合要求的。企業也應當本著有取有舍的原則，選擇那些為企業所能利用的數據。
了解了質量的定義，接下來就可以進入客戶數據質量的評價話題了。
數據質量評價的基本原則
評價數據質量有著一些通用的基本原則，這些原則在進行數據庫營銷或是數據分析時經常采用。一般來說，以下六點是評價數據質量時的最主要的原則：
1．正確性。正確性主要是指數據的來源是否正確，數據的來源是否可以被證實。不準確的客戶數據產生的原因很多，有時是因為采集時的錄入錯誤，也可能是在存貯或轉換的過程出錯，或是老化的數據沒有更新或重新標定造成的錯誤。不準確的數據的另外一種形式是由于應用系統中對數據域的誤用，或者是由于與數據相關的定義不一致而導致了數據不是其所代表的含義。
2．完整性。完整性是指客戶數據要求記錄的信息是否完整，是否沒有缺失。客戶數據項缺失的原因可能是沒有采集，或是缺失了。數據缺失通常會造成錯失營銷機會、甚至導致營銷決策錯誤。數據不完整的另一個原因是要求的信息沒有被識別出來，如通過身份證件號碼可以獲知客戶的性別和年齡。
3．一致性。指數據在應用或維護時是否被一致的定義和理解，在不同的列表中，或是不同的使用人員應當對于列表的數據有著相同的認識，或是說同一列表中的同一數據項表達著相同的含義。
4．完備性。指分析或營銷所需要的數據信息是否都存在，不會因為某些信息項目缺失造成對營銷或分析的影響。
5．有效性。指數據是否在符合使用需求的可接受范圍內，數據是否在符合使用需求的時間范圍內采集或維護的。。不及時的和過時的數據都是無效的。
6．適用性。指數據是否在時間上、空間上和內容上符合企業營銷活動的使用需求。有時也指數據本身被獲取、理解或使用的可能性。
高質量的數據具備以下的一些特征：
1.數據列表采集過程規范，記錄項目準確
2.客戶數據列表的記錄項目完整，沒有缺失的記錄項
3.在客戶數據列表中的字段項被統一的定義和解釋，在整個數據庫中保持一致
4.數據存貯的格式規范，沒有冗余字段或無效字段
5.數據列表最近剛剛進行過清洗，而且數據的有效率和準確率較高
數據質量為什么會變差
數據總是不完美的。
客戶數據是動態的，對于一個特定的客戶來說，客戶轉換工作、搬家、變更聯系方式等情況都會造成客戶聯絡信息的變化。
企業數據同樣也是如此，企業更名、搬遷、聯系人變更、電話號碼變更等等，都會造成企業數據的質量變化。而在一些破產率較高的行業或是創業成長型企業，企業數據的更是經常發生變化。
進行數據抽樣測試
數據本身并沒有內在意義，數據僅描述了所發生事件的部分事實，并不提供對事件的判斷或解釋。數據本身無法說明其自身是否重要或準確。
在大規模進行數據庫營銷或是營銷分析之前一定進行數據樣本的抽樣測試，通過抽樣測試的結果來判斷數據的質量。
如何抽樣？抽樣比例是多少？這是在談到數據抽樣時經常被問到的問題。通常都會建議企業根據列表的樣本總量和重要程度，采用系統抽樣的方式。
營銷客戶數據的哪些數據項是最關鍵的
企業營銷的目標客戶主要包括消費者和企業客戶兩類。客戶信息一般包括三種類型：描述類信息，行為類信息和關聯類信息。直復營銷用到的消費者信息主要是客戶描述類信息中的聯絡信息和人口統計信息。企業客戶信息主要是企業聯絡信息和經濟統計信息。
關鍵的信息就是那些在營銷中或是客戶分析中的關鍵信息。比如，電話營銷中的客戶聯系電話，直郵營銷中的郵編和郵寄地址，在一些特定產品營銷中用到的客戶人口統計信息，如性別、年齡、收入、住所等等。
本文圍繞客戶數據列表最常用的一些字段項，如聯系電話、郵寄地址、身份證件號碼等營銷中常用的信息項，來簡單說明客戶數據質量判斷的技巧。
方法一：客戶數據列表的數量
客戶數據列表的數量是一個非常關鍵的質量評價指標，客戶數據列表的規模大小經常能夠反映出數據列表所有者的數據采集質量和維護水平。能夠定期維護龐大客戶數據列表的服務商無疑是更有保證的，這不僅需要大量的人員和資金投入，而且同時也數據庫營銷專業能力的一種體現。
比如說，在一個擁有五十萬汽車的大城市，一個只包含兩萬左右汽車擁有者的列表無疑只是其中的很小一部分，如果沒有特定的汽車品牌型號或是購車時間等其他更有價值的信息，這樣的列表的價值還是要打折扣的。
方法二：客戶數據列表的采集方式
了解客戶數據列表的采集方式對于判斷數據的質量有著重要的作用，有時客戶自己填寫的數據信息往往要比企業主動采集來的數據更準確，數據采集時的時間緊迫程度也是影響采集數據質量的一個原因。
對于一些只有注冊成為會員，才能進入網站的注冊會員記錄來說，有些人為了加快網站的注冊過程，經常填寫與事實不符的信息，這些信息的可信度和準確性就有疑問。一些街頭采訪或促銷活動積累的客戶數據，其準確性也經常達不到預期的質量。電話調查得來的數據，前幾項內容的準確性往往要比最后幾項的準確性更高。
我就見到過這樣一個客戶列表，列表中客戶性別的數據項，統計發現共中的絕大部分客戶的性別都為男性，事實上客戶列表的男女比例是基本相當的，只是男性稍多些。深入調查才發現，原來在信息采集時，系統默認的客戶是男性，很多信息錄入人員并沒有對這一狀態根據客戶的真實性別進行更新，由此帶來這一列表的這一字段基本不能反映客戶的真實性別狀態。當針對某一特定性別的客戶群體進行營銷時，這樣的數據列表無疑會帶來很大的損失。
從分散的系統數據庫中合并得來的客戶數據有時會由于數據一致性的問題，帶來大量的數據質量問題。
方法三：客戶數據列表的分類信息
前面提到過，客戶數據列表的所有者對客戶數據列表進行的分類越完善，數據列表的質量一般也越高。真正有價值的客戶數據會淹沒在大量未經分類的數據列表中而難以識別和充分利用。
比如，一個將企業聯系人列表在按行業、地區和規模分類后，再細分為企業決策人員、企業辦公產品采購人員、IT負責人、財務負責人、人事負責人等，這樣的列表明顯會比一個匯總的企業聯系人列表更有價值。
方法四：客戶數據列表的采集時間
了解數據的采集時間非常關鍵。數據的質量是動態的，數據的質量每天都在下降。一般來說，只建議選擇那些在一年以內采集的客戶數據列表。
國外有統計顯示，每個月有2%的客戶信息過時，即每年有25%左右的客戶信息會失效。
固定電話號碼的升位信息和時間，固定電話局號的變更時間等，都可以作為數據采集時間的輔助判斷標準。
方法五：掌握客戶數據信息的時效性
數據是有時效性。隨著時間的變經，數據也不斷的失效和失真。比如說，前一陣子媒體炒作的關于初生嬰兒的數據，被一些嬰兒產品或食品商利用來進行電話銷售或直郵的情況，這些數據就有著明顯的時效性。
再比如說一些家裝公司，非常希望能夠得到的直接數據就是那些剛剛買了新房，而且在交房的前期，這時也是最好家裝產品銷售時機。
這些數據在過了一定的時期后，其準確性可能仍是準確的，但是對于這些銷售商來說，已經失去了價值。
方法六：有效利用固定聯系電話號碼的特征
固定聯系電話是最重要的營銷信息之一，同時聯系電話也包含著很多有價值的信息來輔助進行客戶數據列表的質量判斷。
比如，通過固定電話號碼的局號和輔助的位置信息，可以大致判斷出固定電話的所在區域位置。通過固定電話碼局號和列表數據的分布，也可以了解客戶數據列表中客戶的分布情況。一般來說，在商務區或是經濟發達區域的固定聯系電話很可能意味著更多的商機。
方法七：有效利用移動聯系電話號碼的特征
移動電話號碼同樣包含著很多豐富的信息，移動手機的號段不僅僅能夠反映出客戶移動號碼的所屬行政區域，同時也能夠從一定程度上反映出該號碼的在市場上出現的使用時間。
利用移動電話號碼號段能夠反應號碼所屬行政區域的特征，也可以對客戶數據列表的客戶地域分布進行分析和判斷。如果一個營銷活動僅僅是針對本市的居民作為目標客戶的營銷活動，那么那些擁有異地手機號碼的客戶就不能做為有效的目標客戶。
一些先進的外呼軟件和系統已經具備的號碼過濾功能，能夠根據營銷規則的設定有效的限制和篩選出符合營銷要求的電話號碼。
方法八：掌握身份證件號碼的規則
中國公民的居民身份證件號碼包含著一些有價值的信息，如發證公安戶政部門所屬的行政區劃代碼、出生年月日、性別等信息。
比如應用身份證件號碼中行政區劃代碼就能很好的掌握客戶數據列表中的客戶發證時的屬地，再結合客戶數據列表的采集時間和地點，就能產生出很多有價值的信息來幫助判斷列表的質量。
掌握身份證件號碼的規則也能夠用來判斷身份證件號碼的正確性和符合性，當需要利用身份證件號碼推算出客戶的年齡和性別時，掌握這樣的規則就顯得更為重要。
通過身份證件號碼規劃推算出來的信息也可以用來與客戶數據列表中的已有數據項進行比對，也是進行客戶數據列表采集質量判斷的常用方法。
方法九：直郵列表的準確性
直郵列表數據往往需要有準確的郵寄地址和客戶名稱，否則會極大的影響直郵的到達率和客戶的閱讀率。
北京一家房地產開發商，在2004年進行過這樣一次直郵的促銷活動，該開發商僅僅是選擇了北京的一些入住率比較高的一些中高檔樓盤，認為中高檔樓盤的業主極有可能是二次置業的，樣的方式寄出了直郵和樓盤的宣傳材料。由于根本沒有準確的業主姓名，就直接以“XXX樓XXX號敬業主收”的方式寄到了不同的小區的樓宇，甚至就連樓宇負責分發郵件的人員都認為是垃圾信件，而懶得分發，放了一堆在樓宇入口，讓業主根據需要自取。這樣的直郵，不要說響應率了，即使是閱讀率和到達度都是極低的。在直郵比較發達的歐美國家，連“致某某先生/女士”這樣的稱謂已幾近絕跡，而代之以直郵的個性稱呼。這一開發商的營銷無疑是一個沒有對直郵數據進行處理的失敗案例，想想那數萬份設計精美的樓盤宣傳資料和投遞費用，這樣的策劃帶來的投資回報明顯是不成比例的。
好在，數據服務市場上，還是有一些比較好的直郵列表可以獲取到。比如一些時尚消費類雜志的訂戶，或是一些專門從事目錄營銷的服務商，都有一些質量很好的列表可以提供。
方法十：判斷數據列表中的重復數據
判斷數據列表中的重復數據有時能夠起到非常重要的作用，極少含有重復數據的客戶數據列表質量一般更有保證。事實上，外部獲取的客戶數據列表經常會包含重復的數據。
但是判斷重要數據的方法有很多種，有時需要綜合應用，比如說姓名重復、身份證號碼重復、聯系電話重復、郵寄地址重復、公司名稱重復等等。
我以前在幫客戶選擇潛在目標客戶列表時就遇到過這樣的情況，一份客戶數據列表看起來都是不同的個人數據，聯系電話也不盡相同，數據格式也比較規范，但是通過排重的操作后發現有相當比例很多客戶都屬于同一家公司，甚至還發現有相當多的人留的是同樣的一個手機號碼。
方法十一：數據的維護周期和頻率
前面提到，數據是有時效性的，因此對于客戶數據列表的定期維護和更新是保持客戶數據列表質量和價值的重要方式。一些擁有大量數據的消費品企業每年都會有固定的預算來定期維護和清洗客戶信息。基準數據是非常有用的信息，也經常被用來判斷客戶數據的質量，也是進行客戶數據校準和清洗的常用基準。
然而，有相當多的列表自從采集之日起，可能從來就沒有進行過維護和更新，這樣的數據列表質量是沒有保證的。很多會員列表要求會員到期重新注冊或進行積分回報，在客戶維系的同時，另一個主要的目的就是為了能夠及時的更新客戶信息。
還需要注意的是，即使剛剛進行完數據清洗和維護的數據列表也不是完全準確的，由于各種各樣的原因，并不是所有的數據都能夠在數據清洗和維護的過程中得到更新。數據的更新率也是評價數據清洗質量的一個指標。
方法十二：數據格式的一致性
數據格式的一致性主要體現在數據庫和應用和維護上，在同一列表內，不同記錄數據項的定義和描述是否一致，格式是否統一或標準化等等。
造成數據來源不同或不一致的原因通常是在合并多張客戶信息表，或是客戶信息表中的項目來源于不同的系統信息或數據表中，而在這些表中的某些數據項的定義又不統一。比如客戶性別一項在列表中就可能出現“M”
“Male”等多種表現形式，可能是因為不同列表的數據并沒有規范的一致格式，在進行匯總后因表現形式不同造成的。
以聯系方式為例，一些客戶數據列表中有聯系電話的數據項，但沒有進行公司號碼、家庭號碼、手機號碼等的分類。對于公司號碼，更好的電話營銷時間是在白天的辦公時間，而對于家庭號碼，接通率更好的營銷時間會是在晚上或是周末。而如果這些不同屬性的號碼混雜在一張列表中，就會給營銷的執行帶來很多的不便，
回到質量的話題
數據總是不完美的，現實中的數據總是存在各式各樣的問題，上述的一些方法只能幫助解決一些評價客戶數據質量的基本技巧，并不能幫你解決數據質量的問題本身。
即使質量良好的客戶列表，在進行數據庫營銷前，也需要應用專業的數據清洗和篩選技巧，如數據列表的排錯、排重、合并、匹配、歸類、融合等數據處理方法，一面用來進一步提高客戶數據列表的質量和可用性，另一方面也需要對原始的客戶數據列表進行校準和增強，產生更適合營銷或分析用的客戶數據信息。
本文刊載于《客戶世界》2005年７月刊；作者為北京道博管理信息技術有限公司咨詢總監。
