数据质量是企业生存之本

数据质量对公司的销售效率的影响，以及数据的质量差产生的系统性能问题，将会显著地影响整个组织企业的可持续发展。

数据质量是一个企业成功的关键。这句话，很多人或许会觉得“危言耸听”，但是事实上一点也不。当前的经济衰退期，重要的是公司要保障数据质量，以保持健康向上和日益发展的业务量。完整和准确的客户记录是产品和服务的有效销售必不可少的前提。

通过保障数据质量的政策，可以改善商业智能，企业可以最大限度地提高服务的销售机会，来度过这场经济风暴，同时也使得公司能够走上成功之路，迎接全球经济复苏的到来。另外，有市场调研数据中服务经营收入的增长幅度来看，将这个行业看成可持续的收入来源显然是有道理的。事实上，根据Gartner的调查，2008年全球IT服务收入共计8，060亿美元，相比2007年的7，450亿美元收入有8.2％的上升。

为什么会发生这样的数据质量的问题呢?那么，企业如何能产生可靠和完整的客户数据，以改善服务带来销售利润呢?

从历史上看，服务已被视为一次性出售。通过服务销售获得的商业智能(例如，合同编号，到期日期和采购订单号)往往是存储在一个与产品信息和客户联系信息不同的系统下。因此，在交易进行中往往会发生数据断开。

另一个产生数据质量问题的原因是，有时候根本没有产品和服务的注册。未经注册，这几乎不可能对服务产品进行合同限制，随后会影响公司在合同到期时更新服务合同的能力。注册时获得的数据对于完成后续的客户记录加快重建销售和未来的产品更新的销售机会是至关重要的。

另一个问题是，服务合同往往是通过两层渠道，包括分销商／批发商和经销商／增值转销商，这就造成了销售过程复杂，导致在对客户合同的数据收集过程中丢失了信息。麻烦的出现是因为不详细的登记以及没能有效地跟踪服务合同销售。此外，数据存储在不同的系统，需要花费大量的时间开采和管理，大多数公司不愿做这样的工作。

雪上加霜的问题是，经销商与几百甚至几千增值经销商合作，他们也反过来可能代表着众多厂商，遵循具体的业务规则和登记方法。因此，对登记数据的质量受到损害，这不仅导致客户服务权利的延误，也阻碍了服务的销售和重建工作。

由于这些原因，许多公司没有足够的数据将它们的服务业务变成成功的利润中心。这并不是说该数据不存在，而是，有效的工具和流程太少，使他们不能够利用现有的数据。此外，人工发现和服务重建的成本往往被认为太高了。因此，据估计，大多数公司拥有至少5年利润价值的产品和服务合同数据，但是由于这些公司一直在重视同等产品销售，却忽略了这一不断增长的机会。或者，他们只是缺乏内部能力，以提高其数据质量和将其转化为商业智能并加以充分利用。

数据质量对收入的影响

糟糕的数据质量是使得收入受损的主要因素，其中包括：超过50％的维修合同未延长；30－60％的保修服务产品未登记；超过50％注册资料不具有法律意义。

这里用一个简单的例子说明数据的质量，是如何直接关系到服务的销售收入。比方说，x公司销售的100个单价为500美元的总价为50，000美元的服务合同。平均只有50％的合同做了注册。由于缺乏登记转换成的数据，无力跟踪合同的到期日期，基本上削减了一半续约这些服务的机会，还将面临总额高达25，000美元的损失。

而且，行业标准表明，只有33％已注册的服务合同包含完整和准确的数据，可以完成二次销售，进而产生16，750美元的实际收入。这样算来。你会看到x公司刚刚失去了33，250美元的收入，就因为无效的注册和糟糕的数据统计。

由于不完整和质量较差的数据而错失销售机会的代价，远远大于以改善现有的登记流程，实施一个自动化的系统，确保准确和完整的客户信息的成本。在一个没有技术解决方案或资源来改进登记做法的公司，销售代表经常疲于研究和数据管理。

虽然干劲十足的专业销售人员可能会愿意花费大量的时间，通过人工筛选的客户关系管理，企业资源规划，寻找潜在的更新和新服务的销售机会，然而因为糟糕的客户数据资料，使得客户难以续约的不足很容易地就被忽视了。但是，通常20％的顶级客户永远不会被忽略。为什么?由于高价值的利益驱使。而没有得到妥善管理的是一些高容量以及低价值的，代表近80％的客户群，等于大约50％的公司的服务收入。但是，鉴于每个服务销售需要的成本和随之而来的投资，需要更加留意相关数据质量的问题。然而，随着全球经济状况恶化，已促使公司寻找额外的服务销售收入，以抵消亏损的IT设备和软件的销售。

如何保障数据质量

让我们回到前面的例子中，x公司失去的收入，应该激发相关负责人审查现有的数据源和数据处理的过程，以提升服务的销售收入。该过程首先收集和吸收重要的客户资料来自ERP、CRM、POS机、销售、订单处理，甚至遗留系统，需要建立一个单一的信息记录系统。这些数据应包括诸如客户联系信息、客户采购订单号、制造厂销售订单号码、产品序列号、服务水平的信息，服务合同号码和服务期限等细节。

但是，为了提高数据质量，对于了解数据是如何捕获的和到底是什么等，务必要求被捕获的过程必须进行规范。从那里，先可以建立程序，存储和利用这些信息。今天，许多重点工作放在了技术解决方案，提供自动化工具，以确保数据的准确性和完整性。利用自动化地过程，从销售代表手中提取出其提出的问题，为他们提供优质的线索来解决问题。这种方式也减少了曾经需要花在为重建而开发数据的时间。自动化过程使企业更容易地提供销售机会给销售人员。随着自动化解决方案的启动，可以实现注册规范，建立各种机制，主动为客户获取所需的数据，然后以一个有组织的方式存储了。

自动化考核数据质量

当你依赖数据质量来最大化销售机会，技术解决方案必须得到执行，以确保数据的准确，完整和可操作性。市场上有很多低成本的技术手段，能够协助自动注册程序，改进顾客和产品信息的采集并储存。

为了使一个自动化的解决方案能够高效运作，必须有一个终结的考核。在规划和准备自动化数据时，有一些重要的问题：第一，被捕获的数据将为什么服务?第二，谁是指定的数据交付部门(销售，营销，技术部门)?第三，数据将来会帮我们解决什么问题?对于销售，主要问题包括：何时该续签合同，以及何时技术更新有意义?第四，何时数据能带来销售机会?它值多少钱?

根据对上述问题的答案，决定捕获哪些数据。如果目标是要改善服务续约销售，确保终端客户的联系信息(包括email地址、电话号码和公司名称等)得到证实，需要关于销售产品和服务的细节(包括硬件类型、序列号、订单号码服务，合同编号等)得到验证。

一旦这些目标确认后，就能够重新评估现有的进程和改善数据的捕获方式了。平均来说，只有40％的终端客户的信息返回到制造商那里。大多信息，可通过要求在出售时登记信息来得到。组织应决定谁来负责捕捉这个商业信息和激励他们。如果将这负担交给销售链来确保注册规范，就要确保有一个系统，可以方便快捷地登记产品和服务。

数据质量对于收入的影响是至关重要的。你可以将公司建立在更完善的服务系统上，通过评估终极结果，铭记能够与服务销售机会一致的做法。我们需要使用这种检讨及改善数据捕获的过程，并实施一项制度，以确保其准确性，完整性和统一性。通过逐步采取措施提高数据质量，IT制造商、原始设备制造商和他们的渠道合作伙伴就可以立即见到利用服务得到的利润；同时，当产品的销售出现反弹时候，也就进一步见证自己的成功。