在当前的商业大潮中，数据已经成为引导业务策略与预测未来趋势的重要力量。不少决策者对数据的重视程度尚未达到理想状态，错误的数据收集和维护可能会对营销、销售和盈利造成潜在威胁。
依据1-10-100的数据质量原则，我们意识到随着时间的推移，修复数据错误的成本将呈指数级增长。以客户关系管理（CRM）系统为例，阻止低质量数据进入系统的成本相对较低，而修复现有问题的成本则显著增加，更糟糕的是，因数据问题导致的内部或客户故障的解决成本更是高昂。
根据Sales & Marketing Institute和Dun & Bradstreet的研究数据显示：每30分钟就有大量的商业地址、电话号码发生变更，同时有新企业的诞生和旧有企业的人事变动。在这样的环境下，不健康的数据悄无声息地渗透进CRM系统，如缺失、错误、输入错误字段、不规范及重复的数据等。这些问题不仅削弱了系统的价值，还增加了纠正数据错误的成本。
CRM所涵盖的四种不同但紧密交织的数据类型——身份数据、描述性数据、定量数据和定性数据——是解开这个谜团的关键。
一、身份数据
身份数据是CRM的基石，包括客户的基本信息和标识特征。这些信息构建了客户的身份，使企业在互动中更好地识别和与客户沟通。如姓名、性别、出生日期、地址等基本信息，以及电话号码、电子邮件地址和社交媒体账号等联系方式。对于企业客户，还包括其在中的角色和职位等信息。
二、描述性数据
描述性数据为企业提供了有关客户、市场和业务环境的宝贵信息。它可以在更个人的层面上描绘潜在客户和联系人的整体画像。例如市场趋势、竞争对手动态、消费者行为和需求变化等都属于描述性数据的范畴。通过分析这些数据，企业可以洞察市场变化并捕捉新的商机。
三、定量数据
定量数据为CRM提供了数量化的信息，帮助企业更具体地了解客户行为、市场趋势和业务绩效。包括销售额、收入、利润等财务指标以及客户数量、增长率、转化率和跳失率等。这些数据帮助企业分析销售模式和市场变化趋势。
四、定性数据
定性数据则提供了关于客户观点、反馈和情感的深入洞察。它存储在CRM中，为企业提供有关联系人态度、动机和购买决策相关信息。如客户反馈、评论和意见，以及通过调查问卷、社交媒体互动等方式获得的情感分析等都属于定性数据的范畴。