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 　 專線 電話 號碼 　 專線 傳真 號碼 　 電子 郵件 位址 　 職務 代碼 （ 銷售 、 生產 等 ） 　 決策 者 （ 就 是 採購 的 終極 決策 者 ） 　 個人 的 地址 資料 你 必須 開始 挖掘 資料庫 能夠 提供給 你 的 、 無窮無盡 的 顧客 知識 。 現在 我們 才 剛 起步 而已 。 ◎ 詳細 的 住址 這 一 大 類 的 資料 讓 你 可以 和 顧客 取得 聯繫 ， 並 根據 他們 所 在 的 區域 來 進行 分析 。 但 第一 步 永遠 是 從 顧客 的 資料 著手 。 　 完整 、 詳細 的 住址 　 電話 號碼 　 傳真 號碼 　 電子 郵件 位址 　 住屋 資料 （ 鄉村 或 都市 ， 獨棟 或 連棟 ， 自有 或 租用 等 ） 　 地理 區域 （ 東部 、 大台北 都會區 等等 ） 　 銷售 分區 （ 根據 公司 需要 ， 將 不同 的 地理 區域 劃分為 不同 的 銷售 分區 ） 　 傳播 區域 代碼 （ 電視 或 報紙 的 廣告 分區 ） 企業 顧客 的 資料 內容 一樣 要 稍微 的 加以 調整 ： 　 完整 的 公司 名稱 　 公司 的 簡稱 　 完整 、 詳細 的 住址 　 電話 代表號 　 傳真 代表號 　 電子 郵件 位址 　 電報 號碼 　 公司 類型 （ 母公司 、 獨立 公司 、 獨家 代理 等 ） 　 母公司 名稱 、 地址 和 電話 代表號 　 區域 代碼 　 事業 類型 （ 製造業 ， 零售業 等 ） 　 主要 的 產品 或 服務 　 進口商 或 出口商 標示 　 員工 人數 分級 　 營業額 分級 ◎ 詳細 的 財務 資料 接下來 這 一 大 類 的 資料 ， 可以 告訴 你 顧客 的 消費 模式 。 不 紀錄 這些 資料 的話 ， 就 得 不 到 這些 重要 的 訊息 ： 　 顧客 類型 　 第一 次 購買 的 日期 　 最後 一 次 購買 的 日期 　 平均 的 訂單 金額 　 平均 的 付款 天數 這些 訊息 讓 你 可以 向 顧客 推銷 他們 可能 購買 的 產品 ， 或 針對 立即 付款 的 顧客 提出 優惠 報價 。 ◎ 顧客 或 潛在 顧客 的 歷史 資料 現在 你 已經 有 很多 與 顧客 相關 的 資料 ， 對於 你 和 顧客 關係 的 資料 卻 寥寥無幾 。 但 顧客 服務 的 真諦 就 在 認識 這 一 層 關係 ， 讓 顧客 知道 你 熟悉 你們 之間 的 歷史 。 所以 ， 最後 的 資料 旨在 紀錄 你 和 顧客 間 的 互動 。 想像 你 正在 和 顧客 通電話 ， 顧客 所有 的 詳細 資料 一一