무엇에서 엔터프라이즈 데이터 관리 레벨 테스트?

작업 과정에서 당신은 또한 어떤 단계에서 나 회사의 데이터 관리 같은 의심의 전체? 데이터 관리의 어떤 종류 우리에 속하지? 장소에서와 정확 하 고 효과적인 내 현재 데이터 관리 방법은? 그들의 자신의 기업 데이터 관리를 이해 하는 데 도움이 작은 테스트, 아래는 답을 알고 다음 싶어요 신속 하 게 그것을 테스트 하기 시작!

1. 일반 사용자 데이터베이스를 두 번 수 있습니다 데이터 볼륨에서 매년 마다. 데이터 집합에 연락처를 추가할 때 어떻게 결정 합니까?

A. 우리는 성장 하 고 다음 요소에 따라 데이터베이스를 업데이 트. 청소 후, 얼마나 많은 사용자가 필요한 응답 속도에 따라 얼마나 많은 사용자가 제거 되 고 얼마나 많은 사용자가 덮어쓸 각 얇은 그룹화 하는 데 필요한.

B. 웹 세미나 또는 새로운 제품 등 큰 행사 전에 출시, 우리는 외부 채널에서 새로운 사용자 목록을 얻을 하는 경향이.

C. 때 우리의 판매는 우리의 기대를 충족 하지 않는, 우리는 누락 된 수익을 만회 하려고 하는 데이터베이스에 추가 하려면 공급 업체에서 몇 가지 새로운 사용자를 찾을 것입니다.

2. 귀하의 고객과 잠재 고객의 전자 메일 주소를 평가 하는 능력의 주기는 무엇입니까?

A. http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/6939.html "> 사전, 적어도 한 번 분기, 우리가 메일을 보내기 전에 지속적인 수준에서 전송 하는 전자 메일을 보장 하기 위해 제거 하드 총알 이메일 주소."

B. 우리는 적극적으로 대응 하 고 잘못 된 연락처 정보를 제거 하려면 전자 메일 활동 후 하드 총알 보고서에 의존.

C. 우리는 기본적으로 기능을 평가 하지 않습니다.

3. 전화 정보 데이터베이스에서의 정확도 설명 하는 방법?

A. 신뢰할 수 있는입니다. 각 분기 (또는 이렇게), 우리는 송수화기, 또는 전화 정보를 적시에 업데이 트를 외부 공급 업체의 연결을 평가 하기 위해 내부 리소스를 사용 합니다.

B. 일반입니다. 가끔 영업 수 그들의 휴대 전화를 통해 잠재 고객에 게 연락 해야 합니다 이러한 고객 수신자 부담 무료 전화 번호 또는 전화 기록을 통해 추적 결국 대체 그리고이 오래 된 번호를 업데이트 하는 것을 불평.

C. 아무 개념입니다. 일부 전화 연락처 분실 되 고 우리는 기존 숫자의 정확도 알 방법이 없습니다.

4. 당신의 전반적인 기록 무결성 데이터 관리에 설명 합니다.

A. 우리의 우선 순위입니다. 판매 리드 정보 산업 등 작업 완료 되지 않은, 우리는 이미 파트너와 프로세스 정보를 신속 하 게 추가.

B. 우리 누락 된 필드에 수동으로 입력 하거나 자동으로 데이터베이스에 데이터를 추가 합니다.

C. 우리의 우선 순위가 아니다. 누락 된 필드에 대 한 판매 리드 정상 이며, 우리가 유지 하 고 그들을 채우는 충분 한 자원이 없어.

5. Janrain 데이터 구매자의 88% 등록 양식에 거짓말 보여줍니다 이해 된다. 않는 품질에서에서 어떤 역할 구성 양식 컬렉션 데이터?

A. 우리 stepwise 분석, 또는 공동 공급 업체를 사용 하 여 자동으로 식별 하 고 잘못 된 정보를 제거 하 고 폼에 산업 및 회사 크기와 같은 배경 정보를 추가 합니다.

B. 우리는 수동으로에 잘못 된 정보 형태에서 가끔 잠시 식별 하 고 활동 또는 판매 후속 프로세스에 흐르는 정보를 차단.

C. 우리는 등록 양식에서 잘못 된 정보를 많이 있어 하지만 우리는 너무 일반적이 고 피할 수 있기 때문에 그것을 함께 넣어 배 웠 어 요.

6. 때 큰 데이터에 관해서, 당신은 어떻게 판매 관계 기술 할?

A. 우리는 데이터 입력 규칙 새로운 판매를 추가 하는 등 완전 한 정보 하 고 우리의 CRM 시스템을 통해 연락처를 만료 자동으로 보고 결정 하는 프로토콜 및 인센티브 메커니즘.

B. 조금 분리. 우리는 판매 CRM 시스템에 빈 필드 입력을 중지에 대 한 요구는 하지만 정식 계약 및 규칙.

C. 판매 데이터의 품질에 말이 있다. 그들은 일반적으로 잘못 된 숫자나 잘못 된 타이틀, 판매 리드 데이터의 품질에 대해 불평 하지만 그들은 단지 판매에 초점.

7. 조직에서 제공 하는 투자/예산 데이터 관리를 위한

A. 데이터 관리를 위한 비즈니스 사례 및 직접 개선 하기 위한 노력의 결과 보여줄 수 있습니다.

B. 때 우리가 블랙 리스트 또는 심각한 문제, 우리 데이터 클렌징, 예산을 얻을 수 있지만 우리는 적극적으로 계획 하는 품목에 속해 있지 않습니다.

C. 모든. 이 우선 우리의 관리 팀에 의해 간주 되지 않습니다.

8. 데이터베이스 증가와 작업을 고려 하면 당신은 어떻게 결정 하는가 누구와 함께 작동 하도록?

A. 신뢰할 수 있는 공급 업체는 품질 프로세스, 보안, 기존 연락처의 제어 및 기타 기능의 환불에 대 한 찾고 그리고 기능 위치 정밀도의 높은 학위를가지고 바랍니다.

B. 가격 및 수량 결정에 따라: 누가 가장 낮은 가격에 가장 연락처를 얻을 우리를 도울 수?

C. 우리의 대부분을 사용 하지 마십시오, 하지만 우리 평판 공급 업체에서 추구 필요할 때.

선택 질문을 완료 한 후 데이터 관리 수준에서 보기를가지고 가자.

A)는 최대를 선택 하는 경우:

네! 데이터 관리의 챔피언 있습니다. 당신이 성장 하는, 조직 전체에, 증가 하 고, 필요에 따라 데이터베이스를 증가 하 고 전체 활동에 긍정적인 영향을가지고 데이터 품질을 유지 하기 위해 데이터 품질 규칙을 구현 하는 데이터베이스를 유지 하려고 노력 합니다. 데이터 관리의 모델 당신과 잘 수행 하기 위해 계속!

b b를 선택 하면:

노력 하 고! 현재 평범한 데이터 관리자 동안 귀하의 활동을 최적화 하는 새로운 시간을 인상 할 수 있습니다. 아마 당신은 더 많은 데이터 드라이버 보다 콘텐츠 및 디자인 드라이버에 집중 된다. 가끔 데이터 클렌징 일반 효과 얻을 수 있습니다. 하지만 그것은 조직 되 고 불완전 한 데이터베이스와 건강에 해로운 데이터에 의해 부정적인 영향을 피하기 위해 데이터의 품질을 심각 하 게 시간 이다. 마케팅 캠페인을 더 얻을 하려는 경우 데이터에 더 많은 노력을 퍼 팅을 시작 합니다.

c C를 선택 하면:

Oh。 데이터 관리 전략은 기본적으로 존재 하지 않는 동등한 것 같습니다. 하드 총알 발송 신용 문제를 일으키는, 당신의 노력을, 당신의 판매 팀을 다시 평가 해야 할 수 있습니다 또는 활동 소득 대상 떨어지고 있다. 낙담 하지 마십시오: Netprospex는 연구, 미국 회사의 절반 이상이 이미 완전히 신뢰할 수 없는 데이터. 그것은 무슨 일을 하는지 지금 알고 좋은 시작 이다. 품질, 무결성 및 범위에 따라 현재 데이터베이스 상태를 평가 하 고 결정을 내릴. 또 다른 제안은 당신의 시장을 KPI 데이터 품질을 만들 것입니다. 이 데이터베이스를 저장 하 고 당신의 경력에 도움이 도움이 됩니다.