编辑导读：数据分析能够帮助营销人员更好地服务顾客，给顾客创造更好的价值，提高营销决策的准确率。与此同时，数据的质量问题一直是困恼营销人员的一个难题，到底如何评判数据的优劣？本文作者对此展开了说明，供大家一同参考学习。

如今，数据已成为营销活动中无可争议的关注点。有效营销活动的基础是高质量的数据，但并非所有数据都是优质的。

如果品牌依旧沿用之前互联网野蛮生长时期的定式思维，大量收集庞杂的数据，重“量”而不重“质”，那不管收集了多少数据，采用了何种分析方法或是拥有多少行业经验，都无法真正发挥数据的力量。因为基于低效数据做出的业务决策可能会让品牌付出昂贵的代价，结果不仅仅是简单地浪费营销预算，还可能损害品牌的声誉和形象。

根据Experian近期的一份行业报告指出，在全球范围内的品牌所收集的数据中，有将近三分之一都是不准确的；同时有7成的企业表示他们很难获取到直接影响营销策略的重要数据——即顾客体验相关数据。

在可预见的未来，品牌的营销活动对高质量数据的需求还会持续增长。现今顾客与品牌的互动普遍存在于多个渠道和触点上，如何利用数据来为顾客提供前后一致的体验对品牌的发展至关重要。那么，到底该如何获取高质量的数据呢？

一、如何评估数据质量？

评估数据质量需要时间，精力与正确的工具。Marketer们不仅需要利用一些传统的衡量维度来考量数据，还要把数据放到应用语境中进行分析，来确保这些数据可以解决一些实际的业务需要。

如果需要更显著的效果，Marketer们需要对数据进行更深的挖掘并且考虑更新数据优化标准。

一般来说，我们可以通过以下9个关键指标来衡量数据的质量：