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相反，从而误导决策者。例如，依赖不完整客户数据的营销团队可能会发起无法引起目标受众共鸣的活动。这种不一致不仅导致营销努力浪费，还会削弱利益相关者之间的信任。因此，组织必须优先考虑数据质量，以确保其决策过程以可靠的信息为基础。

客户体验和数据质量
在客户体验至关重要的时代，数据质量在塑造与客户的互动方面发挥着关键作用。投资高质量数据的组织可以获得有关客户偏好、行为和需求的宝贵见解。这些知识使企业能够量身定制其产品和营销策略，从而提高客户满意度和忠诚度。

例如，一家利用准确、完整的客户数据的金融服务公司可以创建符合个人需求的个性化金融产品。通过确保有效管理数据质量指标，该公司可以增强客户体验并建立持久的关系。另一方面，如果数据过时或不准确，客户 购买批量短信服务 可能会收到不相关的优惠或糟糕的服务，最终损害品牌声誉。

提高运营效率并降低成本
提高数据质量指标也有助于提高运营效率并降低成本。依赖劣质数据的组织通常会在流程中遇到效率低下的问题，从而导致运营成本增加。例如，不准确的数据可能导致重复工作、返工和额外资源分配以纠正错误。通过简化数据管理流程并注重质量，组织可以消除这些效率低下的问题并降低运营成本。