质量管理成熟度模型

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1、质量管理成熟度模型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。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

2、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市场竞争力的有力丁具。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人企业时，大多数企业却感到难以加丁和管理，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

3、理评价指标体系，并根据客户信息质量管理成熟度实例评价结果，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丁程研究所开发了至今仍被广泛应用的软件过程能力成熟度(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

4、识管理成熟度模型(KMMM)和信息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，如严秀霞等(YanXiuxiaetal)、王侃吕等、萨萨等(Sa-saetal)和卡巴雷罗等(Caballeroetal)分别提出了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)和宋立荣等分别提出了IQM成熟度

5、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。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、及时性和有用性。在大数据背景

6、下，客户信息既可以于销售人员与顾客的接触（内部），也可以于社会化媒体(外部）。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

7、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、丁作程序和规范，但是信息质量标准化丁作进展缓慢，信息质量管理规范化程度仍然较

8、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，信息质量管理丁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