CRM : Data Cleansing 是什麼？
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數據是數碼營銷的核心。我們需要數據去制定營銷策略，為顧客提供最適合的產品，量度宣傳活動的效益等。如果我們使用陳舊或不準確的數據，輕則可能把優惠券送給錯誤的人浪費金錢，重則導致整個營銷策略方向出錯，影響公司發展。為免這些事情發生，我們需要定期做 data cleansing 。
內容大綱
Data Cleansing 是什麼？
Data cleansing (數據清理) 是整理數據的過程。透過檢查及組織數據，找出錯誤的來源，刪除陳舊及重複資料等，我們可保持數據準確一致，方便日後使用。雖然整理數據需時，但是只要建立一個良好數據系統，日後再次清理數據時就會更加容易。
如何建立有效數據系統
為了讓客戶資料庫中的數據發揮最大效益，我們需要保持其質素。雖然整理資料的過程大多數由電腦操作，但是我們可以透過一些簡單措施令數據更準確好用。以下是我們為大家預備的四個建議。
收集適合的資料
在建立客戶資料庫時，你可考慮日後會怎樣使用這些資料呢？例如你希望利用 Facebook Custom Audience 向現有顧客推廣新產品，那麼就要收集顧客登記 Facebook 時用的電郵以及手提電話等資料，家裡的電話號碼就不太適用了。
防止有壞數據進入
無論你的資料庫有多整齊，只要新加入資料的設定與資料庫內的不一樣，資料庫很快就會變得混亂。例如顧客姓名是分開「姓」和「名」還是「姓名」同在一欄呢？居住地區需不需要與地址分開？我們建議大家制定一個標準格式，以減少日後整理資料的時間與精力。
考慮資料的保鮮期
年齡是敏感的資料，為了讓顧客更願意填寫，有些 marketers 在會員表格中把年齡分類，例如「18 – 25歲」。這方法非常適用於意見調查或短期活動，但是作為長期數據就不適合了。試想顧客填寫表格 3 年後，他仍然屬於「18 – 25歲」組別還是已經進入「26 – 30歲」？因此我們建議大家要考慮資料日後是否仍然適用才開始收集。
定期整理數據
儘管我們用盡渾身解數，每當使用新渠道接觸顧客、合併資料庫或增加新資料時，我們都會增加資料出錯或重複的機會。因此我們應該定期做資料檢查，更新及整理數據，以確保資料的有效性。
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