在专注于邮件营销及多渠道营销自动化智能化机构webpower的上两篇关于数据营销的文章中，笔者已经就可信赖的9种数据类型，以及小数据的意义及作用做出了详细的分析，那么你是不是已经开始对自己的数据策略做出整体的回顾了呢，在这个过程中，你是不是同样充满了这样的疑惑，如我公司的数据管理到底处于什么阶段？我们属于那种数据管理类型？我目前的数据管理方法是否到位，且正确有效？　　

　　下面webpower就提供一个小的测试帮助大家了解了解自身企业的数据管理情况，想知道答案，那么赶快开始测试吧！　　

　　1.　　 典型的用户数据库在数据量上可能每年都会翻一番。你如何决定何时把联系人添加到您的数据集？　　

　　A.　　我们基于以下因素增长并更新数据库。如在清洗之后有多少个用户被去除；基于对响应率的考虑，需要有多少用户；要覆盖各个细分组需要多少用户数。　　

　　B.　　在一个大型的活动前，如网络研讨会或新产品推出，我们倾向于从外部渠道获取一个新的用户列表。　　

　　C.　　当我们的销售量无法达到我们预期，我们会从供应商那找一些新的用户添加到数据库，试图弥补缺失的收入。　　

　　2.　　 你评估客户和潜在客户的电子邮件地址发送能力的周期是？　　

　　A.　　我们积极主动，并至少每季度一次，去确保电子邮件发送处于持续的水平，在我们发送邮件前，去除硬弹邮件地址。　　

　　B.　　我们积极做出响应，并依靠电子邮件活动后的硬弹报告，去除不正确的联系人信息。　　

　　C.　　我们基本上不评估发送能力。　　

　　3.　　 如何描述你的数据库中的电话信息的准确性？ 　　

　　A.　　可靠的。每季度（或左右），我们利用内部资源评估手机的连接性，或外部供应商保持手机信息及时更新。　　

　　B.　　一般。有时候，销售人员抱怨他们无法通过手机联系到潜在客户，必须通过一个免费电话号码或电话录去追踪这些客户，并最终取代和更新这些过时的数字。　　

　　C.　　没有概念。有些电话联系人正在流失，我们没有办法知道现有号码的准确性。　　

　　4.　　 请描述你在数据管理中，数据的总体记录完整性如何？ 　　

　　A. 是我们的优先任务。当销售线索信息不完整，如职位或行业，我们已有合作伙伴和流程以快速添加信息。　　

　　B. 我们手动填写缺少的字段，或者自动把数据添加到数据库。　　

　　C.不是我们的优先任务。缺失字段的销售线索是常态，我们没有足够的资源以保持和填充它们。

　　5.　　 据webpower中国区了解，Janrain数据显示88％的购买者在注册表单上说谎。质量在您组织的表单收集数据中扮演什么角色？　　

　　A. 我们使用逐步分析，或联合供应商一起去自动识别和删除虚假信息，并在表单中添加如行业和公司大小等背景信息。　　

　　B. 我们每隔一段时间，手动识别来自表单的虚假信息，并阻止这些信息流入活动或销售跟进的流程中。　　

　　C. 我们从注册表单中获得了很多虚假信息，但我们已经学会忍受它，因为它太常见而无可避免。

　　6.　　 当涉及大数据，你如何描述你与销售的关系？　　

　　A.　　我们有一个协议和激励机制，以决定数据输入规则，如增加一个有完整信息的新的销售线索，并通过我们的CRM系统自动报告过期的联系人。　　

　　B.　　有点脱节。我们在 要求销售停止输入空白字段到CRM系统中，但缺乏制定正式协议，也没有什么规范规定。　　

　　C.　　销售在数据质量上没有发言权。他们抱怨销售线索数据的质量，通常出现不正确的号码或错误的职称，但他们只专注于售卖。　　

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