CRM : Data Cleansing 是什么？
客户数据是数码营销的核心。如果使用了陈旧及不准确的数据，轻则把优惠券送给错误的人浪费金钱，重则导致整个营销策略出错，影响公司发展。为免这些事情发生，我们需要定期做 Data Cleansing 。
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数据是数码营销的核心。我们需要数据去制定营销策略，为顾客提供最适合的产品，量度宣传活动的效益等。如果我们使用陈旧或不准确的数据，轻则可能把优惠券送给错误的人浪费金钱，重则导致整个营销策略方向出错，影响公司发展。为免这些事情发生，我们需要定期做 data cleansing 。
内容大纲
Data Cleansing 是什么？
如何建立有效数据系统
Data Cleansing 是什么？
Data cleansing (数据清理) 是整理数据的过程。透过检查及组织数据，找出错误的来源，删除陈旧及重复资料等，我们可保持数据准确一致，方便日后使用。虽然整理数据需时，但是只要建立一个良好数据系统，日后再次清理数据时就会更加容易。
如何建立有效数据系统
为了让客户资料库中的数据发挥最大效益，我们需要保持其质素。虽然整理资料的过程大多数由电脑操作，但是我们可以透过一些简单措施令数据更准确好用。以下是我们为大家预备的四个建议。
收集适合的资料
在建立客户资料库时，你可考虑日后会怎样使用这些资料呢？例如你希望利用 Facebook Custom Audience 向现有顾客推广新产品，那么就要收集顾客登记 Facebook 时用的电邮以及手提电话等资料，家里的电话号码就不太适用了。
防止有坏数据进入
无论你的资料库有多整齐，只要新加入资料的设定与资料库内的不一样，资料库很快就会变得混乱。例如顾客姓名是分开「姓」和「名」还是「姓名」同在一栏呢？居住地区需不需要与地址分开？我们建议大家制定一个标准格式，以减少日后整理资料的时间与精力。
考虑资料的保鲜期
年龄是敏感的资料，为了让顾客更愿意填写，有些 marketers 在会员表格中把年龄分类，例如「18 – 25岁」。这方法非常适用于意见调查或短期活动，但是作为长期数据就不适合了。试想顾客填写表格 3 年后，他仍然属于「18 – 25岁」组别还是已经进入「26 – 30岁」？因此我们建议大家要考虑资料日后是否仍然适用才开始收集。
定期整理数据
尽管我们用尽浑身解数，每当使用新渠道接触顾客、合并资料库或增加新资料时，我们都会增加资料出错或重复的机会。因此我们应该定期做资料检查，更新及整理数据，以确保资料的有效性。
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