提高CRM系统的数据质量可以从以下几个方面着手：

1. 数据验证：在数据录入过程中，设置必要的数据验证规则，确保录入的数据符合要求，减少错误数据的产生。

2. 数据清洗：定期对CRM系统中的数据进行清洗，删除重复、错误或过期的数据，保证数据的准确性和完整性。

3. 数据标准化：对CRM系统中的数据进行统一的格式和编码规范，便于数据的管理和分析。

4. 数据完整性：确保数据的完整性，要求团队成员在使用CRM系统时，严格按照规定的字段和格式填写数据。

5. 数据审计：建立数据审计机制，对CRM系统中的数据进行定期检查，发现并纠正错误数据。

6. 数据备份和恢复：定期对CRM系统中的数据进行备份，防止数据丢失或损坏，同时建立数据恢复机制，确保数据安全。

7. 数据权限管理：对CRM系统中的数据进行合理的权限设置，控制用户对数据的访问和修改，避免数据被误操作。

8. 数据导入导出：在数据导入导出过程中，严格遵循数据标准化和验证规则，确保数据在不同系统间传输的准确性。

9. 数据质量意识：提高团队成员对数据质量的重视程度，培养良好的数据管理习惯，从源头上提高数据质量。

CRM系统数据质量评估主要从以下几个方面进行：

1. 数据准确性：评估CRM系统中的数据是否准确无误，包括数据录入错误、数据不一致等问题。可以通过数据审计、数据验证和数据清洗等方式进行评估。

2. 数据完整性：检查CRM系统中的数据是否完整，包括缺失数据、数据不全等问题。可以通过数据报表、数据统计等方式进行评估。

3. 数据一致性：评估CRM系统中的数据是否保持一致，如数据格式、数据标准等方面。可以通过数据审计、数据比对等方式进行评估。

4. 数据及时性：评估CRM系统中的数据是否能够及时更新，反映了业务的实时状况。可以通过数据报表、数据监控等方式进行评估。

5. 数据关联性：评估CRM系统中的数据之间的关联关系是否正确，如客户信息与订单信息的关联等。可以通过数据审计、数据比对等方式进行评估。

6. 数据唯一性：评估CRM系统中的数据是否具有唯一性，避免重复数据的出现。可以通过数据审计、数据去重等方式进行评估。

7. 数据可读性：评估CRM系统中的数据是否易于阅读和理解，包括数据展示方式、数据标签等方面。可以通过用户反馈、数据可视化等方式进行评估。

8. 数据安全性：评估CRM系统中的数据是否得到有效的保护，包括数据权限、数据加密等方面。可以通过数据安全检查、用户反馈等方式进行评估。

9. 数据合规性：评估CRM系统中的数据是否符合相关法规和政策要求，如数据隐私保护、数据备份等方面。可以通过法规对照、数据审计等方式进行评估。

10. 数据质量改进：根据以上评估结果，找出数据质量存在的问题和不足之处，制定相应的改进措施，持续提升CRM系统数据质量。