定义好数据
出版商通常没有意识到他们存在数据问题，或者不了解不良数据的成本和影响，部分原因是他们没有一套指标来定义数据必须满足的标准。在任何数据清理和增强工作中，都必须使用追求以下品质的指标来分析数据：
准确性
联系人的信息准确，包括其职位和职称、地址、电话和电子邮件。
档案中的人口统计信息准确描述了公司和联系人。
质量
联系人的人口统计信息与销售和营销团队优先考虑的目标受众相匹配。
存在性、完整性和相关性
对于想要实现 RCS 数据韩国 此类成本节约和收入机会的出版商来说，采用良好的数据实践是可以实现的。实施以下步骤可以在短时间内以最少的前期投资带来可衡量的结果：
确认问题的范围，包括不良数据对组织的影响的成本分析。
投入必要的资源来找出不良数据的来源和原因。
指定一名负责数据质量和准确性的负责人。考虑一名具有 IT 或营销背景、具备解决业务挑战的战略方法技能和经验的人员。
将数据质量纳入公司的战略重点。
对数据重要性进行排序，以确定更新和增强项目的优先顺序。
计算改善数据质量的预期投资回报与不采取行动的成本。
确定推动改进所需的关键变革。
制定持续的数据质量计划。