在你的工作過程中，你是不是同樣充滿了這樣的疑惑，如我公司的數據管理到底處于什么階段？我們屬于那種數據管理類型？我目前的數據管理方法是否到位，且正確有效？下面一個小的測試幫助大家了解了解自身企業的數據管理情況，想知道答案，那么趕快開始測試吧！

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1.典型的用戶數據庫在數據量上可能每年都會翻一番。你如何決定何時把聯系人添加到您的數據集？

A.我們基于以下因素增長并更新數據庫。如在清洗之后有多少個用戶被去除；基于對響應率的考慮，需要有多少用戶；要覆蓋各個細分組需要多少用戶數。
B.在一個大型的活動前，如網絡研討會或新產品推出，我們傾向于從外部渠道獲取一個新的用戶列表。
C.當我們的銷售量無法達到我們預期，我們會從供應商那找一些新的用戶添加到數據庫，試圖彌補缺失的收入。

2.你評估客戶和潛在客戶的電子郵件地址發送能力的周期是？

A.我們積極主動，并至少每季度一次，去確保電子郵件發送處于持續的水平，在我們發送郵件前，去除硬彈郵件地址。
B.我們積極做出響應，并依靠電子郵件活動后的硬彈報告，去除不正確的聯系人信息。
C.我們基本上不評估發送能力。

3.如何描述你的數據庫中的電話信息的準確性？

A.可靠的。每季度（或左右），我們利用內部資源評估手機的連接性，或外部供應商保持手機信息及時更新。
B.一般。有時候，銷售人員抱怨他們無法通過手機聯系到潛在客戶，必須通過一個免費電話號碼或電話錄去追蹤這些客戶，并最終取代和更新這些過時的數字。
C.沒有概念。有些電話聯系人正在流失，我們沒有辦法知道現有號碼的準確性。

4.請描述你在數據管理中，數據的總體記錄完整性如何？

A. 是我們的優先任務。當銷售線索信息不完整，如職位或行業，我們已有合作伙伴和流程以快速添加信息。
B. 我們手動填寫缺少的字段，或者自動把數據添加到數據庫。
C.不是我們的優先任務。缺失字段的銷售線索是常態，我們沒有足夠的資源以保持和填充它們。

5.據了解，Janrain數據顯示88％的購買者在注冊表單上說謊。質量在您組織的表單收集數據中扮演什么角色？

A. 我們使用逐步分析，或聯合供應商一起去自動識別和刪除虛假信息，并在表單中添加如行業和公司大小等背景信息。
B. 我們每隔一段時間，手動識別來自表單的虛假信息，并阻止這些信息流入活動或銷售跟進的流程中。
C. 我們從注冊表單中獲得了很多虛假信息，但我們已經學會忍受它，因為它太常見而無可避免。

6.當涉及大數據，你如何描述你與銷售的關系？

A.我們有一個協議和激勵機制，以決定數據輸入規則，如增加一個有完整信息的新的銷售線索，并通過我們的CRM系統自動報告過期的聯系人。
B.有點脫節。我們在 要求銷售停止輸入空白字段到CRM系統中，但缺乏制定正式協議，也沒有什么規范規定。
C.銷售在數據質量上沒有發言權。他們抱怨銷售線索數據的質量，通常出現不正確的號碼或錯誤的職稱，但他們只專注于售賣。

7.你的組織提供投資/預算用于數據管理嗎？

A.我們已經為數據管理建立商業案例，并且可以直接顯示出努力改善之后的結果。
B.當我們被列入黑名單或遇到嚴重麻煩時，我們可以獲得數據清洗的預算，但它不屬于我們積極計劃的一個行項目。
C.根本沒有。這并沒有被我們管理團隊視為一個優先事項。

8.當你考慮和供應商合作以增加你的數據庫時，你如何決定和誰合作？

A.尋找的可靠供應商要求具有質量流程、退還保障、控制現有聯系人等能力，并希望具有高度精準定位的能力。
B.基于價格和數量決定：誰能幫助我們以***的價格獲得最多的聯系人？
C.我們大多不使用，但是當必要時，我們從有信譽的供應商中尋找。

做完了上面的選擇題，下面就一起來對照一下你的數據管理水平到底怎么樣吧。

a)如果您選擇A最多：

好哇！你屬于數據管理的冠軍。你努力保持數據庫的不斷增長，在整個組織中實施了數據質量規則，根據需要提高和增加您的數據庫，并保持數據質量對整個活動產生積極的影響。你是數據管理的模范，繼續保持出色表現！

b)如果您選擇B最多：

你正在嘗試！目前雖然是平庸的數據管理者，但你可能希望把其提高到一個新的曾次，以優化您的活動。也許相比數據驅動，你更專注于內容和設計驅動。偶爾的數據清洗可以幫你達到一般的效果。但現在是時候認真對待數據的質量，以避免你的組織由于不完整的數據庫以及不健康的數據受到消極影響。如果你希望在營銷活動中事半功倍，那么就開始在數據方面投入更多精力。

c)如果您選擇C最多：

哎喲。看起來像你的數據管理策略基本等于不存在。在硬彈導致發送信譽問題時，您可能需要重新評估你的努力，您的銷售團隊，或您的活動收入目標正在下降。不要氣餒：根據NetProspex的一項研究，超過一半的美國公司已經擁有完全不可靠的數據。開始對自己目前所處的現狀進行了解就是很好的開始。根據質量、完整性和覆蓋范圍評估你當前數據庫狀態，并從中做出明智決定。另一個建議是，使數據質量成為你的市場KPI。這樣做不僅可以幫助你拯救你的數據庫，且有助于你的職業生涯。