如何将数据导入到知客CRM
CRM实施
2019-12-19 10:03:19
在您购买新的CRM系统时，您可能需要考虑数据迁移问题。如果您之前没有使用过CRM软件，那么您的客户、沟通记录、产品以及订单等信息可能存储在Excel表格。如果您之前使用过CRM软件，则需要将其中的重要数据导出为多个表格文件。为了在新的CRM软件中延用您之前的数据，您需要了解有关CRM软件的数据迁移功能和技术支持。
一、数据迁移有哪些步骤
从技术上讲，数据迁移涉及三个步骤：提取，转换和导入。提取是指从原来的系统中导出数据（在使用旧版CRM的情况下），或是将分散的Excel数据整合起来（之前没有使用过CRM的情况下）；转换是指将数据调整为新的CRM软件能够接受和识别的格式；导入则是指利用新的CRM软件所提供的功能，将数据按依赖层级分别导入到CRM软件中。
二、理清数据迁移过程中的对象依赖关系
在您要导入的数据中，应该有人员、客户、联系人、产品、沟通记录、订单等业务对象。为了建立数据的关联关系，你必须按顺序导入这些数据，这些业务对象的依赖关系如下：
1、其中人员和产品是基础数据，没有向下依赖关系，因此一定要优先导入。
2、客户数据可能依赖于人员（因为有归属人），为联系人、沟通记录、订单等数据所依赖。
3、联系人数据既可以依赖于客户（一个客户可能会关联多个联系人），也可以独立存在（不指定归属客户）。
4、沟通记录依赖于人员、客户和联系人，订单记录依赖于人员、产品、客户。
三、准备数据
在数据迁移之前，您要先理清表格中的字段与CRM中的字段应该如何对应，哪些是关联型字段，哪些是纯文本，哪些是数值，哪些表面是文本但其实可以作为字典项（下拉框字段）。搞清楚对应关系，便于您在表格中整理数据，并预先在CRM软件中创建一些元数据。准备数据的过程可能包括以下步骤。
1、在CRM软件中创建好数据字典。比如，您的客户有几种类型，就在CRM中为客户创建好这些类型，导入时CRM将会把表格中的文本转换为下拉框的值。
2、添加自定义字段。一些在您表格中存在的字段，但CRM并没有预置，您就需要在CRM中添加这些字段。请注意，CRM往往会要求自定义字段名称与表格中的字段名称完全一致。
提示：一些CRM系统可以通过字段映射来实现不同名称字段的对应关系。
3、检查表格格式。有时，表格中会存在不规范的数值。比如价格这个字段，您既然想要将其导入到CRM中并作数值来处理，那么表格中就不应该出现诸如"1920元"这样的写法，而应该直接填写"1920"。
4、字段位置的排列。这个步骤不是必须的，但有些CRM对数据的排列方式有严格要求，甚至只能按照其提供的模板来编排数据才能顺利导入。
提示：一些CRM系统不要求按照模板来编排数据，您可以通过字段映射来实现内外数据源的字段对应关系。
四、开始导入
一般来说，数据导入有两种方式，一种是通过CRM提供的导入页面上传数据，一种是通过CRM软件公司单独开发的工具来完成导入。以下以CRM系统为例，分别介绍这两种导入方式。
1、上传数据导入
一些CRM系统提供了一个向导页面，来指导用户按照步骤导入数据。这包括：上传数据、预览、设置对应关系，设置数据选项（如导入为公海等）这几个步骤，操作起来较为简便。
2、采用工具导入
在要导入大批量数据时，一些CRM系统提供数据导入工具。这种工具独立于CRM进程，可在后台长时间运行。可以将数万条数据（比如客户、订单等数据）快速导入至CRM中。而且，您无需使用数据导入模板来重新规整现有数据，直接上传现有的表格文件，然后通过字段映射实现表格字段到CRM字段的匹配。您甚至可以在导入时指定导入条件——哪些数据要导入，哪些数据不必导入。
结论
要顺利完成数据迁移，首先要考察CRM软件是否具备完善的数据导入功能或专业的技术支持。在实施过程中，数据迁移是一个非常重要的前置环节，也是在全面应用CRM软件之前必要的一项工作。选择具备良好数据迁移功能的CRM系统，可以帮助您将现有的"孤岛"数据汇集到CRM软件中进行统一管理。
您正在寻找高性价比、本地化部署的CRM软件？
知客CRM，帮助企业提高销售成功率！
知客CRM支持本地化安装部署，数据安全自主可控，短平快上线，低成本采用。帮助企业增强客户关系、简化销售人员工作、缩短销售周期、提高转化率……
评论
这篇文章对CRM数据迁移的入门指导非常清晰，尤其适合我们这种之前主要用Excel管理客户信息的企业。文中提到的数据准备和分步导入思路，帮助我们初步建立了迁移框架。作为本地部署系统，知客CRM在数据导入阶段的便捷性，是我们在选型时比较看重的。
我们有过一次不太顺利的CRM数据迁移经历，主要问题出在前期数据清洗和字段匹配上。这篇文章梳理的“提取、转换、导入”流程以及常见注意事项，非常契合实际痛点。如果当时能参考这些步骤，应该能避免很多重复劳动和错误。
文中介绍的批量导入工具和字段映射功能，听起来能解决数据迁移的核心问题。对于业务中存在的部分特殊自定义字段，我们更关心系统是否提供清晰的匹配规则说明或配置指引，以降低技术门槛，确保历史数据的完整导入。
文章对数据导入功能的介绍很详细。我们企业历史客户数据量较大，因此在评估时特别关注大批量数据迁移的稳定性和效率。想知道在实际操作中，对于数十万级别的数据量，系统是否有性能优化建议或分段导入的策略？
数据关联性确实是迁移中最容易出错的环节。文章强调的在导入前理清客户、联系人、商机等数据间的依赖关系，这一点非常关键。这提醒我们，迁移不仅是数据搬运，更是对企业客户数据资产结构的一次重新梳理。
文章总结的数据迁移三步法很经典，对于大多数从Excel或简单系统迁移的场景够用了。对于业务系统更复杂的企业，可能还会涉及与其他业务系统（如ERP）的数据同步。未来如果能分享一些跨系统数据整合的案例或接口方案，会更具参考价值。
“准备数据”这一步往往决定了迁移的成败。我们之前就因为源数据格式不统一（如日期、电话号码格式）耗费了大量时间清洗。文章强调的数据格式标准化检查，是保障数据质量和后续分析可用性的基础，值得所有进行数据迁移的团队重视。
我们团队按照类似文中的方法，完成了从旧系统到知客CRM的数据迁移。实际操作中，字段映射功能确实极大地简化了匹配工作。对于数据量大的情况，采用工具后台导入比页面导入更稳定高效，这个经验分享很实在。
文章对迁移步骤和技术要点的讲解很清晰。除了流程，数据迁移过程中的数据安全与清洗同样重要。例如，如何在迁移中避免敏感信息泄露、如何制定数据验证规则以确保导入后的准确性，这些也是企业IT部门会重点关注的方面。
我们公司正处于CRM系统选型阶段，数据迁移是核心考量之一。这篇文章系统性地列出了迁移步骤、潜在挑战和工具支持，大大减轻了我们的顾虑。特别是对数据依赖关系的梳理，这是保障业务连续性、实现平滑过渡的关键。