不能 與 其他 部門 的 系統 互通 ， 或是 銷售 和 配送 部門 各自 使用 不同 的 系統 ， 資料庫 的 功用 就 無法 獲得 充分 的 發揮 。 　　 想像 一下 ， 打電話 向 客戶 催收 貨款 ， 卻 在 這 個 時候 才 發現 ， 他們 正 和 銷售 部門 因為 貨物 送錯 而 爭吵 不休 。 資料庫 若 能 充分 整合 ， 你 就 可以 事先 了 解 這 個 情況 ， 自然 也 就 不會 打 這 通 電話 了 。 但 若 不同 部門 各 管 各 的 紀錄 ， 你 當然 會 因為 不 知情 而 打出 這 通 電話 ， 把 自己 和 公司 都 弄得 灰頭土臉 。 　 其次 ， 資料庫 內容 的 讀取 要 簡單 方便 。 儘管 你 可以 透過 各 種 不同 的 方法 來 讀取 資料 ， 但 最 基本 的 方法 還是 透過 客戶 的 名稱 來 讀取 。 大權 在 握 的 是 顧客 ， 一切 都 要 以 他們 的 意見 為 依歸 。 如果 每 次 想要 搜尋 有關 顧客 的 資料 時 ， 就 得 打開 電腦 終端機 ， 輸入 一 個 客戶 代碼 或 交易 代號 ， 要 集中 心力 服務 顧客 恐怕 是 難上加難 。 　　 如果 公司 的 方針 是 顧客 導向 ， 就 必須 以 單一 顧客 的 名稱 當作 讀取 紀錄 的 主要 方法 。 若 也 能 用 其他 的 項目 — — 訂貨 日期 、 不同 產品 等 — — 來 搜尋 資料 ， 那 當然 會 有 很 大 的 幫助 ， 但 我們 不能 用 這些 項目 當作 　　 系統 建立 時 的 主 搜尋 項目 。 　 顧客 名稱 雖 是 我們 最 主要 的 搜尋 路徑 ， 但 你 也 要 能夠 透過 任何 搜尋 項目 來 讀取 資料 。 你 的 目的 在於 找出 顧客 的 行為 模式 ， 並 進行 不同 模式 的 交叉 比對 。 訂單 最多 的 顧客 消費 金額 是否 真的 高出 一般 的 顧客 ， 或者 只是 下 了 一 大 堆 小額 的 訂單 ？ 只要 統計 資料庫 的 訂單 數目 和 年 消費 　　 總額 ， 就 可以 找到 這 個 問題 的 答案 了 。 　　 且 讓 我 再 提供 你 幾 個 範例 ： 延遲 付款 和 抱怨 頻頻 之間 可 有 關連 ？ 延後 送達 的 情況 是 不 是 大部分 都 集中 在 特定 的 一 、 兩 個 地理 區域 ？ 這 種 資訊 可以 幫助 你 解決 顧客 的 問題 ， 或是 找出 更 好 的 新 方法 來 服務 顧客 。 但 要 找到 這些 答案 ， 前提 就 在 資料庫 要 能夠 讓 你 透過 任何 搜尋 項目 來 讀取 資料 。 因此 ， 優良 的 資料庫 應該 具備 以下 三 個 重要 特性 ： 　 充分 整合 　 以 顧客 名稱 為 最 主要 的 搜尋 項目 　 可以 用 任何 項目 加以 搜尋 資料庫 應 涵蓋 的 資料 資料庫 儲存 的 資料 越 多 ， 所 能 透露 的 訊息 也 就 越 多 ， 這 一 點 是 不言而喻 的 。 所以 ， 你 必須 確定 資料庫 的 儲存量 要 能夠 容納 越 多 的 有用 資訊 越 好 。 空有 一 份 電腦化 的 顧客 名冊 是 派不上 用場 的 — — 更何況 ， 你 可能 另外 還 有 一 份 顧客 資料卡 供 你 索引 。 光 憑 名冊 無法 提供 一流 的 服務 。 要 掌握 顧客 的 詳細 資料 ， 必須 盡可能 蒐集 與 他們 相關 的 資訊 。 例如 ， 將 產品 直接 賣給 消費者 時 ， 必須 紀錄 他們 的 年齡 。 或許 有 些 產品 只有 三十 歲 以下 的 人 才 會 購買 ， 若 不 知道 他們 的 年齡 ， 你 很 有 可能 拚命 朝 五十多 歲 的 人 做 廣告 ， 試圖 說服 他們 購買 該 產品 。 這麼 做 不僅 浪費 金錢 ， 還 會 影響到 你 和 顧客 的 親密 關係 。 你 一定 有 過 切身 的 經驗 ， 當 你 看到 一 支 廣告 ， 或是 收到 一 份 宣傳 郵件 向 你 推銷 你 絕 不 會 購買 的 東西 時 ， 產生 “ 這些 人 一點 也 不了 解 我 ” 的 感覺 。 要 讓 顧客 覺得 你 真的 了解 他們 ， 就 要 有 詳細 的 資料 做 你 的 後盾 。 新 顧客 上門 的 時候 ， 你 沒有 辦法 一下子 就 把 所有 的 資料 都 輸入 資料庫 中 ； 這些 資料 不 是 短 時間 之內 能夠 湊齊 的 。 你 必須 長期 的 蒐集 、 累積 資料 ， 詳細 的 辦法 我們 稍後 再 談 。 在 這裡 你 先 要 了 解 的 是 ， 假設 你 的 資料庫 囊括 了 現有 的 顧客 和 潛在 的 顧客 ， 後者 的 資料 就 沒有 前者 多 。 但 你 的 長期 目標 一定 是 蒐集 完整 的 資料 。 另外 還 有 一點 補充 。 當 覺得 有 項 資料 應該 輸入 資料庫 卻 還 沒有 納入 時 ， 你 要 能夠 自行 加入 該 資料 。 任何 一 位 經理人 覺得 某 種 資料 有用 的 時候 ， 要 能 找出 該 資料 ， 並 加到 資料庫 之中 。 在 閱讀 以下 資料庫 應該 納入 的 四 大 類 基本 資料 時 ， 你 應該 已經 對 自己 的 公司 該 蒐集 顧客 的 哪些 資料 有點 概念 。 這些 資料 是 提供 一流 顧客 服務所 不能 缺少 的 基本 知識 。 Smart 經理人 的 過人 之 處 ， 就 在於 知道 如何 運用 這些 知識 ， 以 提高 部門 和 全 公司 的 顧客 服務 水準 。 規劃 完善 的 資料庫 ， 都 應該 包括 以下 四 大 類 的 基本 資料 ： 　 詳細 的 個人 資料 　 詳細 的 住址 　 詳細 的 財務 資料 　 顧客 或 潛在 顧客 的 歷史 資料 有 些 資料 會 因為 顧客 是 企業體 或是 消費者 而 有所 差異 ， 你 可以 在 下面 的 列表 中 看出 其 差異 。 ◎ 詳細 的 個人 資料 你 希望 取得 顧客 哪些 個人 資料 呢 ？ 並非 每 一 個 資料庫 都 要 囊括 下列 的 各 項 資料 ， 但 蒐集到 大部分 的 資料 對 你 只有 好處 、 沒有 壞處 。 公司 資料庫 的 容量 或許 足以 容納 這些 資料 ， 卻 從來 沒有 人 好好 加以 利用 ； 可悲 的 是 ， 大部分 的 公司 都 是 如此 。 若是 這樣 的話 ， 聰明 的 做法 就 是 將 你 可能 需要 的 資料 通通 輸入進去 ， 讓 大家 看看 多 認識 顧客 可以 讓 顧客 服務 提升到 什麼 程度 。 面對 每 一 個 顧客 和 潛在 顧客 時 ， 下列 是 你 會 想要 了 解 的 個人 資料 ： 　 姓名 　 年齡 　 婚姻 狀態 　 子女 數目 　 職業 類別 （ 專業 人士 ， 白領階級 等 ） 　 收入 等級 　 工作 類型 （ 公務人員 、 傳播 人員 等 ） 　 信用 狀態 資料庫 大概 都 會 用 代碼 來 取代 其中 的 某些 類別 ， 例如 收入 等級 、 職業 類別 等等 。 針對 企業 顧客 和 潛在 的 企業 顧客 ， 你 必須 掌握 的 個人 資料 則 有 ：　 姓名 　 職位 說明 　 部門 或 單位