大数据背景下客户信息质量管理成熟度模型_谢刚

大数据背景下客户信息质量管理成熟度模型

谢刚，冯

缨，李治文

（江苏大学管理学院，江苏镇江212013）

摘要：大数据背景下，开展企业客户关系管理系统信息质量管理成熟度理论框架和评价体系等方面的研究，对于提高客户信息质量管理水平十分必要。在全面信息质量管理框架和能力成熟度模型基础上，企业可以建立客户关系管理系统信息质量管理成熟度等级模型，并从个人因素、组织因素和技术因素三个维度确立客户信息质量管理评价指标体系。在结合某企业实例对信息质量成熟度进行评定的基础上，提出了持续改善信息质量管理水平的依据。

关键词：信息质量管理；成熟度模型；客户关系管理系统；客户信息中图分类号：F270.7

文献标识码：A

文章编号：1007-8266（2015）05-0094-06

DOI:10.14089/j.cnki.cn11-3664/f.2015.05.015

一、引言

借助大数据提供的客户信息，企业既能够设

计具有差别化的产品和服务，制定合适的客户关系管理策略，还可以实时化和精准化地洞察市场

[1]

需求。只有管理好基于大数据的客户信息，企业才能挖掘更多的商业价值，并为做好竞争情报分析、进行短期行动决策提供支持。拥有可靠、准确、及时的高质量数据成为大数据时代提升企业

[2]

市场竞争力的有力工具。可是，当快速积累的、多渠道的海量结构化或非结构化数据源源不断地涌入企业时，大多数企业却感到难以加工和管理，如何创新客户信息质量管理模式和方法，成为当前企业和理论界亟需解决的问题。

大数据背景下企业客户关系管理（CRM ）系统信息质量管理成熟度的研究正处于探索阶段，本文在信息系统（IS ）成功理论、能力成熟度模型和全面信息质量管理框架基础上，提出企业CRM 系统信息质量管理成熟度阶段模型，从个人因素、组织因素和技术因素三个维度建立客户信息质量管理评价指标体系，并根据客户信息质量管理成熟度94

实例评价结果，提出持续提升CRM 系统信息质量

管理成熟度等级的关键过程域和改进方向。

二、成熟度模型理论回顾

[3]格罗斯比（Crosby ）在1979年提出质量管理成熟度框架，描述质量管理演进的5个阶段，即迷糊期、觉醒期、启蒙期、智慧期和明确期，指导企业根据其质量管理所处的阶段，明确进一步改进的目标。接着，美国的卡内基·梅隆大学软件工程研究所开发了至今仍被广泛应用的软件过程能力成

[4]

熟度（CMM ）模型，目标是致力于持续的过程改进。

随后，在CMM 模型基础上，项目管理成熟度模型（PMMM ）、知识管理成熟度模型（KMMM ）和信息

[5-7]

质量管理成熟度模型（IQMM ）等相继发展起来。国内外多位学者对IQMM 模型进行了研究，如严秀

[8][9]

霞等（Yan Xiuxia et al ）、王侃昌等、萨萨等（Sa⁃出了5级信息质量（IQ ）成熟度模型。上述研究文献多是基于能力成熟度模型提出针对信息生产及其质量管理水平的信息质量管理（IQM ）成熟度模

[10][11]sa et al ）和卡巴雷罗等（Caballero et al ）分别提

型和方法，包括信息质量管理成熟度模型和评价及改善信息质量管理的方法两个方面的内容。恩格里斯（English ）[12]和宋立荣等[13-14]分别提出了

IQM 成熟度的理论框架，详细阐述IQM 成熟度模型的结构框架、每个等级的主要特征、成熟度评价方法及实施、提升等级的措施以及需关注的关键管理要素。

尽管如此，目前在大数据背景下对企业客户信息质量管理仍然缺少一个系统完整的理论框架和方法，导致大多数企业的客户信息质量管理随意性和盲目性较大。利用企业CRM 系统信息质量管理成熟度模型进行分析，不仅必须有成熟度等级，更重要的是找到企业客户信息质量管理实施的重点过程和关键实践，给未来的发展指明方向。

要性，知晓客户数据的市场价值和利用价值；安排

了专业人员进行系统数据管理，并对人员进行专业培训。初步建立了基本的客户信息质量管理的制度、工作程序和规范，但是信息质量标准化工作进展缓慢，信息质量管理规范化程度仍然较低；现有制度和规范的执行力不够，CRM 系统信息质量的问题得不到及时的解决。这种企业不能有效利用CRM 系统信息洞察市场，很难对目标客户和市场变化做出快速响应。

第三级：规范级。企业对CRM 系统信息质量管理实施了规划和部署，信息质量管理工作标准化和规范化程度高；建立了客户信息质量标准，量化信息质量管理目标和信息质量测度指标，并根据商业活动的变化不断更新信息质量标准和管理目标。根据大数据背景下营销活动的进展，企业运用科学的工具和管理手段定期跟踪监测客户信息产生过程中的运行参数，控制信息质量。有完善的信息质量管理激励政策和监督机制，并且政策措施在信息质量生产中能够得到贯彻执行。客户信息管理人员能够掌握处理数据的工具和技术，自觉执行信息质量标准。企业能够收集和记录系统用户对信息质量的要求，发现信息质量存在的漏洞，通过外部资源弥补不完备的信息，实现企业内部CRM 系统客户信息与外部多个渠道大数

[16]

据的整合。

第四级：持续优化级。为保障客户信息管理过程的持续改进和减少信息质量缺陷，企业对CRM 系统信息质量进行全面管理，量化信息质量

三、CRM 系统信息质量管理等级模型

客户信息质量是指客户信息的完整性、及时

[15]

性和有用性。在大数据背景下，客户信息既可以来源于销售人员与顾客的接触（内部来源），也可以来源于社会化媒体（外部来源）。CRM 系统能够用于收集、集成和分析客户信息，影响销售规划、预算、促销、顾客服务和营销分析。本文在CMM 模型基础上，建立企业CRM 系统信息质量管理成熟度的发展模型，如图1所示，模型可以分为4个级别，4个级别从低到高依次分别为无序级、简单级、规范级和持续优化级，每一等级成熟度指标的确定都要从个人、组织和技术3个维度来度量。

第一级：无序级。企业相对封闭，缺乏客户信息质量管理的意识，不具备利用数据洞察市场的创新思维；没有专业的人员进行CRM 系统信息质量管理；客户信息质量管理程序混乱和不规范；系统使用者的信息管理职责不明确；个人对大数据背景下系统使用和信息管理的重要性认识不足，还没有掌握必要的技术和方法，经常不能及时地整理数据。这种等级很难保证CRM 系统信息的完整性、准确性和表达规范性。

第二级：简单级。企业高层和个人意识到大数据时代客户信息质量管理的重

图1客户信息质量管理成熟度模型

95

管理评价指标，建立反馈过程，不断调整和改进信息质量管理程序和方法。利用过程统计控制等技术和工具监测信息质量缺陷，对于发现的信息质量问题追根究底，及时响应，采取合理的方法纠正信息管理过程，并避免类似的信息质量缺陷。企业能根据收益和时间成本权衡识别哪些信息管理过程需要优化，确定怎样进行优化，提高信息质量管理绩效。成熟度模型中每一等级跨越对应的关键过程域见表1，这些关键过程域的实现程度将决定企业客户信息质量管理水平的高低。为了提高信息质量管理水平，企业有必要对其CRM 系统信息质量进行摸底调查，并判定其信息质量管理位于成熟度模型的哪一个层级，随后采取合理措施加强对相应的关键过程域的管理，重点应关注IQM 模型中的关键活动。

1. 信息质量管理评价指标体系

基于信息系统成功理论和全面信息质量管理理论框架，组织因素、技术因素和个人行为因素是影响CRM 系统信息生产过程的三大因素，它们影响客户数据的收集、加工和使用过程，最终影响信息质量的提升。据此建立成熟度评价指标体系，如表2所示。CRM 系统信息质量管理成熟度A ，为一级指标，表征成熟度级别层；二级指标层B ，为类别指标层；三级指标层C ，为关键过程域指标层。

2. 信息质量管理评价实施

在CRM 系统信息质量管理成熟度评价指标体系的基础上，采用模糊综合评价法评价企业CRM 系统信息质量管理成熟度。

（1）构建模糊评判矩阵

①确定CRM 系统信息质量管理成熟度的评价指标集

CRM 系统信息质量管理成熟度模型的指标体系为A 、B 、C 三层，其中：

A ={B 1，B 2，B 3，B 4，B 5}

四、CRM 系统信息质量管理评价

根据CRM 系统信息质量管理成熟度的定义和

影响信息质量管理的因素，参考全面信息质量管

[17]

理理论框架，建立成熟度评价指标体系，对CRM 系统信息质量管理成熟度进行评价。

B i =C i 1，C i 2，∙∙∙，C ij  

表1客户信息质量管理成熟度模型的关键过程域

成熟度层级跨越

关键域

关键活动

i =1，2，3，4，5；j =1，2，3，4。

用权重w 1、w 2、w 3、w 4和

程度。

{}

w 5来衡量类别指标的重要

基本信息管理制度；信息

CRM 信息系统的建立，记录客户信息；信息

目录管理；生产流程的初步管理；信息质量管理人员安信无序级至简单级信息质量的需求认知；

排和职责划分；确定信息质量管理目标；明

息质量管理资产与人员配

晰组织内外用户对客户信息质量的要求等

置

定量化控制信息生产流程（例如，大数据背景下保障信息收集的及时性以及客户数据和元数据定义的一致性和统一性，非结构化数据的存储加工，结构化和非结构化数据的集成等）；多个来源的数据同步提取、分析和更新管理；CRM 内部数据与外部多渠道大数据的集成；根据大数据结构的特点制定数据存储、传递和使用规则；CRM 信息质量绩效跟踪和评价；信息质量管理流程与组织内其他流程之间的协作；CRM 信息管理和营销管理的整合，实现客户信息对市场战略计划和预测的支持

大数据环境下客户元数据和信息加工方法的持续优化；根据信息质量监控和绩效评价对信息生产过程进行重组和优化；实施战略、人力、流程、技术和信息的有效集成；信息质量管理流程的定期反馈，持续改进和调整信息质量管理程序和流程；建立与整体业务规划目标一致的完整的信息质量管理规划，并进行持续改进

②建立类别指标模糊

评判矩阵

评语集为v ={v 1，v 2，范级，优化级}，某个类别指标的模糊评判矩阵为R i ：

ér 11r 12r 13r 14ùêêr 21r 22r 23r 24úúR i =êêr r r r úú

31323334úêêúër 41r 42r 43r 44ûi =1，2，3，4，5（1）

R 1、R 2、R 3、R 4、R 5分别为v 3，v 4}={无序级，简单级，规

简单级至

规范级

信息质量标准化；信息质量评价工作；健全信息质量管理制度；信息生产过程的控制；大数据加工处理有关人员的配置和培训

规范级至持续优化级

信息生产过程的重组和优化控制；信息质量管理流程的改进；信息质量缺陷持续预防管理；信息质量创新管理

IQ 管理流程、过程管控、系统开发管理、供应商管理和人员行为管理等类别指标的模糊评判矩阵。R 1矩阵中r 11的值表示IQ 管理流程的第一个属性指标IQ 发展

96

表2CRM 系统信息质量要素及评价指标体系

二级指标

三级指标

IQ 管理流程B1（w 1）

5时，RI =1.15。

④设置C 层指标的权重

让专家给关键过程域指标评判打分，按照重要性程度分为1~5分，再把各位专家给出的分数加总，求其算术平均值，即：

x ˉj =

当CR ≤0.1为有效权重，否则为无效，其中，n =

信息生产过程管控C21（w 21）

过程管控B2（w 2）

系

统信息质量管理成熟度

数据仓库的物理设计C31（w 31）

关键过程域指标的权重为：w =x ˉ  m =1，2，3，4

im

x

n a =1

m

a

（3）（4）

规划对第一个评价等级（无序级）的隶属度，其他r 的值以此类推。

（2）计算各层指标的权重

采用传统的层次分析法（AHP ）计算各层指标的权重，包括以下步骤：

①建立B 层指标的判断矩阵

而获得判断矩阵，再对每位专家的判断矩阵进行一致性检验，然后计算平均值，建立类别指标的判断矩阵M=（m ik ）n×n。

②计算B 层指标判断矩阵的权重③进行一致性检验

标的权重W={w 1，w 2，w 3，w 4，w 5}。

致性程度高，判断矩阵的特征向量即为有效权公式为：

重。计算判断矩阵的最大特征根λmax ，一致性检验

λCR =CRM A

系统开发管理B3（w 3）

系统安全控制C32（w 32）数据集成C33（w 33）系统功能完善C34（w 34）定期维护C41（w 41）及时响应C42（w 42）技术支持和确保C43（w 43）价值认同C44（w 44）

系统使用意愿和能力C51（w 51）系统供应商管理B4（w 4）

人员行为管理B5（w 5）

①确定评价向量

计算相应的评价根据单因素模糊判断矩阵R i ，

向量B i ：

ér 11r 12r 13r 14ùêêr 21r 22r 23r 24úú

B i =W i ∙R i =(w i 1w i 2w i 3w i 4)∙êêr r r r úú

31323334úêêúër 41r 42r 43r 44û

多因素模糊评价向量为：éB 1ùêB úê2úêúúB =W ∙R =(w 1w 2w 3w 4w 5)∙êêB 3úêB úê4úêúëB 5û=(b i 1b i 2b i 3b i 4)

⑤输出B 层、C 层的指标权重向量（3）计算成熟度综合评价值

ˉx

j =1

j

j

（5）

（6）

5位专家分别对各类别指标进行两两对比从

（7）其中，A 为CRM 系统信息质量管理成熟度综合评价值，B 为模糊综合评价向量，L 为成熟度等级矩阵，L =（1，2，3，4）。

②计算成熟度综合评价值A =B ∙L T

=(b 1b 2b 3b 4b 5)

计算判断矩阵的特征向量值可以得到B 层指

五、案例分析

选取5名熟悉企业CRM 系统或信息质量管理的专家组成专家小组，参与指标重要性评判和关键过程域成熟度等级评定。根据以上介绍的评价方法和步骤，最终确定某企业CRM 系统信息质量管理成熟度评价指标体系的权重，汇总结果如表3所示。

97

对判断矩阵进行一致性检验，若检验得出一

（2）

0.1746）

系统开发管理B 3=W 3×R 3=（0.27740.27030.24670.2056）

系统供应商管理B 4=W 4×R 4=（0.20000.29450.38010.1254）

人员行为管理B 5=W 5×R 5=（0.23540.28830.23770.2386）

根据公式（6），计算多因素评价向量：B=W×R=（0.24430.35210.22970.1739）各类别层指标成熟度评价结果：

根据公式（5），计算单因素评价向量：IQ 管理流程B 1=W 1×R 1=（0.27280.39100.20180.1344）

过程管控B 2=W 2×R 2=（0.19860.42680.2000

类别层指标判断矩阵最大特征根λmax 为5.0796，一致性检验结果CR =0.0173≤0.1，符合要求，类别层指标权重{0.3109，0.2555，0.2224，0.0759，0.1353}是有效的。

程、过程管控、系统开发管理、系统供应商管理和人员行为管理等方面的成熟度均小于3，处于简单

级和规范级之间，各个方面的管理水平还需要努力改善。

CRM 系统信息质量管理成熟度综合评价结

表明企业CRM 系统信息质量管果：A=B×LT =2.33，

理水平处于[2，3]的区间，成熟度属于简单级和规范级之间的层次，企业已完成了CRM 系统信息质量管理基本制度的建设，并开始向IQ 标准化、信息生产过程控制和管理流程规范化等方面发展，但信息管理水平仍需进行大幅度的改进。

根据测评的结果，IQ 管理流程、IQ 过程管控和系统开发方面的管理水平相对偏低，而这三个方面又是衡量CRM 系统信息质量管理成熟度最为

重要的部分，是企业提高信息质量管理水平的瓶颈。基于专家的模糊评判，在IQ 管理流程方面，建议重点关注IQ 管理流程重组和IQ 缺陷预防机制；在IQ 过程管控方面，重点改进信息生产过程管控和IQ 控制；在系统开发管理方面，在大数据背景A 1=B 1×L T =2.2，A 2=B 2×L T =2.35，A 3=B 3×L T =2.38，

下，尤其应注重客户数据仓库的重新设计和数据A 4=B 4×L T =2.43，A 5=B 5×L T =2.48，表明企业IQ 管理流

集成管理。此外，信息系

表3CRM 系统信息质量成熟度评价指标权重测量表

统用户的使用经验和IQ 维护激励也需要加强，提高三级指标二级指标无序级简单级规范级优化级

关键过程域的管理水平，向更高CRM 系统信息质量IQ 管理流程B1

（0.3109）管理成熟度等级发展。

系统开发管理B3（0.2224）

信息生产过程管控C21（0.2655）

过程管控B2

（0.2555）

数据仓库的物理设计CRM 系

统信息质量管理成熟度

0.40.60.40.20.10.10.10.1六、结论

本文基于大数据背景下CRM 系统信息质量管理实践，将IS 成功理论、能力成熟度模型和全面信息质量管理框架应用于企业

系统安全控制C32（0.1755）数据集成C33（0.2502）系统功能完善C34（0.1498）定期维护C41（0.2485）

CRM 系统信息质量管理，构建企业CRM 系统信息质

量管理成熟度等级模型和评价体系，通过实例企业的信息质量管理成熟度评

98

A

（0.2485）系统供应商管理B4及时响应C42

（0.0759）技术支持和确保C43（0.3095）

价值认同C44（0.1935）系统使用意愿和能力

人员行为管理B5

（0.1353）

价结果，指出企业提高信

息质量管理水平的瓶颈，提出需要改进的关键过程

域。本研究有助于企业认识自身CRM 系统信息质量管理的问题和改进方向，未来的研究需要深入探讨大数据背景下客户信息质量管理的关键过程域，继续关注影响客户信息质量管理实践的关键因素。

＊本文受国家社会科学基金“社会化媒体环境下的信息质量影响机理及管控体系研究”（项目编号：14BTQ051）、国家自然科学基金“多维组间网络外部性下B2B 平台交易机制与竞争策略研究”（项目编号：71302087）、江苏大学高级人才科研基金“社会化媒体环境下基于转推模式的营销信息传播机制研究”（项目编号：14JDG105）、镇江市软科学项目“IT 外包服务质量研究”（项目编号：YJ2013001）资助。

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大学管理学院教师，博士，主要研究方向为信息管理、电子商务；冯缨（1970—），女，江苏省无锡市人，江苏大学管理学院教授，博士，主要研究方向为信息管理、信息质量；李治文（1981—），男，山东省海阳市人，江苏大学管理学院副教授，博士，主要研究方向为电子商务。

责任编辑：方程

[作者简介]谢刚（1974—），男，四川省广安市人，江苏

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the 2nd European Conference on Knowledge Management ，

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turity Models for off Shore Organizational Management [J].En⁃

A Study on Quality Management Maturity Model for Customer

Information in the Context of Big Data

XIE Gang ，FENG Ying and LI Zhiwen

（Jiangsu University ，Jiangsu ，Zhenjiang 212013，China ）

Abstract ：In the context of big data ，a study on the information quality management maturity framework and assessment of firm ’s CRM system is critical to improve the level of customer information quality management. An information quality management maturity grade model is built based on two perspectives ，such as CMM and total information quality management. The evaluation criteria are also suggested from organizational ，technological and human factors. A case study is applied to show how to assess the information quality management maturity. The result of case study provides a reference for improving the level of information quality management.

Key words ：information quality management ；maturity model ；CRM system ；customer information

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