……數據準確性不僅是營運效率的衡量標準，也是整體業務健康狀況和未來成功的決定因素。同樣，只有不到三分之一的公司在開拓新市場時使用數據來制定策略。同時，%的人不使用數據來告知其組織的多元化和包容性政策。只有%的企業領導者使用數據來幫助制定氣候目標。最後，有些公司不知道如何處理湧來的大量資訊。
%的企業領導者告訴研究人員
，「由於資料太複雜而缺乏對資料的理解」是資料 按行業劃分的特定資料庫 驅動決策的主要挑戰。在聯絡中心和其他業務領域內，許多人只是使用不良資料。根據《哈佛商業評論》()的說法，品質差的數據會嚴重損害組織內部的決策。當資料被錯誤標記、遺失或不正確時，它會呈現出扭曲的現實版本，從而導致決策可能與實際業務環境不符。
如果決策者依賴不準確
的數據，他們可能會根據錯誤的前提採取 購買大量簡訊庫 策略行動，從而導致策略誤導、效率低下或錯失機會。此外，不良數據往往會導致相互矛盾的報告或分析，削弱人們對資訊的信任，進而削弱基於資訊的決策。這種缺乏信任可能會導致決策者認為他們正在做出數據驅動的決策，而實際上他們在得出結論時依賴猜測。
在聯絡中心內，資料品
質如何影響客戶體驗和商業聲譽的一個主要例子是品牌 加拿大數據 與支持、購買、依賴或參與品牌的人之間的溝通。如果聯絡中心沒有準確的客戶訊息，就會錯失促進銷售轉換的機會。採取預防措施以確保問題在出現之前得到解決，甚至為正在處理投訴的客戶提供服務。因此，不準確的數據會導致公司失去持續建立客戶信任的能力，並可能對其產生負面影響。
不良數據的成本不良數據
會帶來巨大的財務和機會成本。《哈佛商業評論》引用了一份關於不良數據代價的驚人報告，該公司估計，不良數據每年給美國造成的損失超過.兆美元，相當於將蘋果公司從經濟中剔除。事實上，不良數據的可量化成本很難計算，因為成本分散在決策者、管理者、員工和其他所有人之間。
不良數據會耗費時間、金錢
和機會，其後果對每個組織來說都是獨特的。它可能會損害物流能力、品牌聲譽和效率結果。例如，根據《連鎖店時代》報道，在零售商的聯絡中心和客戶資料中，至少%的國內首次送貨未能到達目的地，錯誤的地址資料是造成這種情況的原因。零售商每個訂單的平均成本為.美元。
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