Ang maikling bersyon
edisyong 2026Mga pangunahing takeaway
Ang bawat takeaway ay nagli-link sa canonical data row nito. Ang mga naiulat na numero ay pagmamay-ari ng kanilang binanggit na producer; ang mga tinantyang resulta ay may label bilang mga kalkulasyon.
- Validity 2026 mga respondent na nag-uulat na ang CRM data ay napakahusay na inihanda para sa AI: 21% (ulat noong 2026; mga petsa ng fieldwork hindi isiniwalat).Validity
- Validity 2026 mga respondent na nag-uulat ng dedikadong governance team o may-ari para sa privacy at regulatory risk: 41% (ulat noong 2026; mga petsa ng fieldwork hindi isiniwalat).Validity
- Validity 2026 mga respondent na nag-uulat ng pagkawala ng kita na iniuugnay sa mahinang CRM data: 62% (ulat noong 2026; mga petsa ng fieldwork hindi isiniwalat).Validity
- Validity 2026 mga respondent na nag-uulat ng ilang exposure sa pagsunod na iniuugnay sa mahinang data: 63% (ulat noong 2026; mga petsa ng fieldwork hindi isiniwalat).Validity
- Validity 2026 mga respondent na nag-uulat ng mga naantala o nakanselang kampanya na iniuugnay sa mahinang data: 67% (ulat noong 2026; mga petsa ng fieldwork hindi isiniwalat).Validity
- Validity 2026 mga respondent na nag-uulat ng patuloy na awtomatikong pagsubaybay sa data bilang pinakamataas na pagpapabuti ng kumpiyansa: 39% (ulat noong 2026; mga petsa ng fieldwork hindi isiniwalat).Validity
- Validity 2026 mga respondent na nag-uulat ng unified platform bilang pinakamataas na pagpapabuti ng kumpiyansa: 23% (ulat noong 2026; mga petsa ng fieldwork hindi isiniwalat).Validity
- Validity 2026 mga respondent na nag-uulat ng third-party validation o enrichment bilang pinakamataas na pagpapabuti ng kumpiyansa: 19% (ulat noong 2026; mga petsa ng fieldwork hindi isiniwalat).Validity
- Validity 2025 mga respondent na nagtatantya na mas mababa sa kalahati ng mga CRM record ang tumpak at kumpleto: 76% (ulat noong 2025; mga petsa ng fieldwork hindi isiniwalat).Validity
- Ang mga team sa pagbebenta na gumagamit ng AI ay nagbibigay-priyoridad sa data hygiene: 74% (Agosto–Setyembre 2025).Salesforce Research
Gaano kahanda ang data ng CRM para sa AI?
Kakaunti lamang sa mga tumugon sa marketing ng Validity ang nag-rate ng kanilang data ng CRM bilang napakahusay na inihanda para sa AI. Ang hiwalay na tanong sa pamamahala ay sumusukat sa pormal na pagmamay-ari, hindi ang katumpakan ng bawat tala.
| Iniulat na kondisyon | Bahagi ng respondent |
|---|---|
| Ang data ng CRM ay napakahusay na inihanda para sa AI | 21%Iniulat sa sarili sa survey |
| Nakalaang governance team o may-ari para sa privacy at panganib sa regulasyon | 41%Iniulat sa sarili sa survey |
Ang kahandaan ay isang tugon sa opinyon. Ang natitirang mga respondent ay hindi dapat awtomatikong lagyan ng label na ganap na hindi handa.
Pangunahing pinagmulan: Validity — Agosto 25, 2026
Anong mga kahihinatnan ang iniuugnay ng mga marketer sa mahinang CRM data?
Nag-uulat ang mga respondent ng kita, pagsunod at pagkagambala sa kampanya. Tinutukoy ng survey ang mga iniulat na karanasan, hindi ang laki ng pera ng mga pagkalugi o isang independiyenteng naitatag na sanhi ng epekto.
| Iniulat na bunga | Bahagi ng respondent |
|---|---|
| Pagkawala ng kita na maiuugnay sa hindi magandang data ng CRM | 62%Iniulat sa sarili sa survey |
| Ilang exposure sa pagsunod na maiuugnay sa hindi magandang data | 63%Iniulat sa sarili sa survey |
| Naantalang o nakanselang mga kampanya na iniuugnay sa mahinang data | 67%Iniulat sa sarili sa survey |
Maaaring magkakapatong ang mga tugon. Huwag idagdag ang mga bahaging ito o isalin ang isang porsyento ng respondent sa isang porsyento ng nawalang kita.
Pangunahing pinagmulan: Validity — Agosto 25, 2026
Anong mga pagpapabuti ang magpapataas ng kumpiyansa sa CRM data?
Ang patuloy na pagsubaybay ang nangunguna sa mga opsyon sa pagpapabuti na inilathala sa buod ng Validity. Ang mga kagustuhang ito ay hindi mga eksperimento na naghahambing sa pagiging epektibo ng pagsubaybay, pagsasama-sama, o panlabas na pagpapatunay.
| Mas pinipiling pagpapabuti | Bahagi ng respondent |
|---|---|
| Patuloy na awtomatikong pagsubaybay sa data bilang nangungunang pagpapabuti ng kumpiyansa | 39%Iniulat sa sarili sa survey |
| Unified platform bilang pinakamataas na pagpapabuti ng kumpiyansa | 23%Iniulat sa sarili sa survey |
| Third-party validation o enrichment bilang pinakamataas na pagpapabuti ng kumpiyansa | 19%Iniulat sa sarili sa survey |
Mga napiling nai-publish na opsyon, hindi isang kumpletong distribusyon ng tugon.
Pangunahing pinagmulan: Validity — Agosto 25, 2026
Maaari bang gamitin ang naunang survey sa CRM bilang isang trend?
Hindi bilang isang malinaw na paghahambing taon-sa-taon. Ang mas naunang buod ay sumasaklaw sa mga gumagamit ng CRM at mga stakeholder, habang ang mas bagong release ay naglalarawan ng mga propesyonal sa marketing. Ang mga pagkakaiba sa sampling at tanong ay nananatiling hindi nalulutas.
| Natuklasan mula sa naunang survey | Bahagi ng respondent |
|---|---|
| Iniulat na pagkawala ng kita mula sa hindi magandang data | 37%Iniulat sa sarili sa survey |
| Sinabi na mas mababa sa kalahati ng mga record ng CRM ang tumpak at kumpleto | 76%Pagtatantya ng respondent |
Walang kalkulasyon ng paglago sa pagitan ng mga edisyon ang nai-publish dahil hindi naitatag ang pagiging maihahambing.
Pangunahing pinagmulan: Validity — sinuri noong Setyembre 12, 2026
Ano ang idinadagdag ng survey sa pagbebenta tungkol sa kahandaan ng AI?
Ang Salesforce ay nagbibigay ng hiwalay na pananaw ng sales-team. Ang mga tugon na ito ay sumusuporta sa paghahambing ng mga tanong at populasyon, hindi isang pinagsamang pagtatantya ng prevalence sa merkado ng CRM.
| Iniulat na kondisyon ng sales-team | Bahagi ng respondent |
|---|---|
| Ang mga propesyonal sa pagbebenta na gumagamit ng agent ay nag-uulat ng mga isyu sa data na nakakasira sa benta | 46%Iniulat sa sarili sa survey |
| Ang mga propesyonal sa benta ay nag-uulat ng mga alalahanin sa seguridad na nagpapabagal sa mga inisyatibo sa AI | 51%Iniulat sa sarili sa survey |
| Ang mga team sa pagbebenta na gumagamit ng AI ay nagbibigay-priyoridad sa data hygiene | 74%Iniulat sa sarili sa survey |
Panatilihing hiwalay ang agent-user, AI-user at lahat ng sales-professional bases.
Pangunahing pinagmulan: Salesforce Research — sinuri noong Setyembre 12, 2026
Ano ang dapat sukatin ng isang CRM data-quality audit nang lokal?
Sukatin ang mga record na aktwal na ginagamit ng iyong team: nawawalang mga kinakailangang field, mga dobleng entity, mga luma nang detalye ng contact at magkasalungat na pagmamay-ari. Idokumento ang mga patakaran at halimbawa bago ihambing ang mga resulta. Gumamit ng isang holdout sample upang suriin kung ang isang paglilinis ay talagang nagpapabuti sa katumpakan.
Ito ay isang balangkas ng audit sa editoryal, hindi isang karagdagang natuklasan sa survey o isang pag-aangkin tungkol sa data ng customer ng Workspace369.
Paano binuo ang ulat na ito
Metodolohiya at mga limitasyon
- Ang Workspace369 ay nagtipon ng paghahambing ng tanong-at-denominator mula sa mga pampublikong orihinal na buod ng producer at ulat ng Salesforce. Walang gated report ang na-access sa pamamagitan ng workaround.
- Ang mga petsa ng fieldwork na hindi alam at mga laki ng sample na partikular sa tanong ay nananatiling tahasang hindi alam. Ang dalawang edisyon ng Validity ay hindi isang tugmang time series.
- Ang reusable na kontribusyon ay isang structured na ledger ng ebidensya na naghihiwalay ng kahandaan, persepsyon, nai-ulat na mga epekto at mga pagtatantya ng kalidad ng data. Hindi namin in-audit ang mga database ng kalahok o nangolekta ng bagong survey.
Ano ang hindi masasabi sa iyo ng mga numerong ito
- Lahat ng tatlong ulat ay naka-sponsor ng vendor. Maaaring mali ang pagtatantya ng mga respondent sa kalidad ng data o iugnay ang mga kinalabasan ng negosyo dito nang hindi inihihiwalay ang iba pang mga sanhi.
- Ang isang bahagi ng mga respondent na nag-uulat ng mga pagkalugi ay hindi isang rate ng pagkalugi, isang bahagi ng mga tala na nabigo sa pagpapatunay, o katibayan na ang AI ang sanhi ng pagkalugi.
- Ang mga pampublikong buod ay nagbibigay ng mga napiling resulta sa halip na kumpletong mga questionnaire o microdata. Walang confidence interval o margin of error ang imbento.
Pagiging sariwa at mga pagwawasto
Pinapanatili ng editorial team ng Workspace369. Suriin ang quarterly at kapag ang isang sinipi na producer ay naglabas ng kapalit na pag-aaral. Susunod na editoryal na pagsusuri: Disyembre 2026. Panatilihin ang mga historikal na bersyon ng modelo at mga petsa ng obserbasyon. Ang petsa ng edisyon ay nagbabago lamang kapag ang ebidensya o nilalaman ay nasuri nang substantively; hindi nito binabago ang pinagbabatayan na panahon ng obserbasyon.
Unang edisyon: . Sinuri ang pagkuha ng data, pagkilala sa pinagmulan, at aritmetika para sa edisyong ito. Walang independiyenteng peer review na inaangkin.
Nakahanap ng error o mas bagong pangunahing release? Magpadala ng pagwawasto kasama ang pinagmulan at ang apektadong istatistika. Ang mga nakumpirmang pagwawasto ay dapat itala sa kasaysayan ng rebisyon bago muling ilathala.
Mga pangunahing pinagmulan at provenance
Ang bawat naiulat na numerong cell ay direktang nagli-link sa producer nito. Kasama sa mga download ang eksaktong mga lokasyon ng talahanayan o workbook, mga panahon ng obserbasyon, mga petsa ng pag-access, mga formula at mga sanggunian sa input.
- ValidityState of CRM Data Management in 2026: mga natuklasan na inilabas ng publisher ↗Nai-publish noong Agosto 25, 2026. Na-access noong Setyembre 12, 2026.Ang mga napiling factual na obserbasyon ay binigyan ng paraphrasing na may attribution. Walang pinagmulan na ulat, chart, data ng kalahok o proprietary database ang muling ipinamamahagi; ang mga karapatan ng pinagmulan ay nananatili sa gumawa nito.
- ValidityState of CRM Data Management in 2025: buod ng pampublikong ulat ↗Hindi naitala ang petsa ng publikasyon; tingnan ang orihinal na pinagmulan. Na-access noong Setyembre 12, 2026.Ang mga napiling factual na obserbasyon ay binigyan ng paraphrasing na may attribution. Walang pinagmulan na ulat, chart, data ng kalahok o proprietary database ang muling ipinamamahagi; ang mga karapatan ng pinagmulan ay nananatili sa gumawa nito.
- Salesforce ResearchState of Sales, ikapitong edisyon (ulat noong 2026; survey noong Agosto–Setyembre 2025) ↗Hindi naitala ang petsa ng publikasyon; tingnan ang orihinal na pinagmulan. Na-access noong Setyembre 12, 2026.Ang mga napiling factual na obserbasyon ay binigyan ng paraphrasing na may attribution. Walang pinagmulan na ulat, chart, data ng kalahok o proprietary database ang muling ipinamamahagi; ang mga karapatan ng pinagmulan ay nananatili sa gumawa nito.
Ginawa para suriin, pagkatapos ay sipiin
Paano banggitin ang ulat na ito
Para sa isang istatistika na naiulat ng pinagmulan, kilalanin ang orihinal na publisher at mag-link sa eksaktong row dito kapag ginagamit ang aming kompilasyon. Para sa isang modeled na resulta, banggitin ang Workspace369 at isama ang mga pagpapalagay. Ang pag-link sa pahinang ito ay hindi ginagawang orihinal na producer namin ng third-party data.
Workspace369. (2026-09-12). CRM Data Quality and AI Readiness Statistics. https://workspace369.com/research/crm-data-quality-ai-readiness-statistics/. Mga pangunahing pinagmulan at panahon ng obserbasyon tulad ng nakalista sa ulat.
Ang mga download ay mga reference dataset sa wikang Ingles, kabilang ang sa mga isinaling pahina. Ang mga karapatan sa pinagmulan ay nananatili sa kanilang mga producer. I-attribute ang kompilasyon at mga kalkulasyon ng Workspace369; konsultahin ang mga tuntunin sa muling paggamit ng bawat pinagmulan.