B2B 売上に対する悪いデータの影響

公開: 2020-02-25

販売とマーケティングに関して言えば、データは金の価値を保持しています。私たちは、ビジネスが消費者中心になり、データがより重要になる時代に生きています。あなたが販売やマーケティングに密接に関わっている人であれば、ある時点であなたの努力が望ましい結果をもたらさなかった可能性が十分にあります. 悪いデータを持っていることは、要因の 1 つにすぎない可能性があります。

企業は大規模なデータセットにアクセスできますが、良いデータと悪いデータを理解する必要があります。これは肉眼で確認できるものではありませんが、どのようなデータが悪いかを判断するには、いくつかの要因が役立ちます。それが実際に何であるか、そしてそれを識別する方法を理解しましょう。

悪いデータとは？

簡単に言えば、悪いデータとは、マーケティングやセールスキャンペーンの成功を妨げるものです。多くの時間とお金を費やすため、ビジネスに影響を与えます。それは不正確で、不正確で、重複しており、完全な情報が欠けています。

データが正しくないと、ターゲットユーザーにリーチできず、意図した結果が得られません。営業チームとマーケティングチームの全体的な生産性と効率性は、品質データに大きく依存します。データが良ければ、キャンペーンはより効果的になります。また、チームは見込み客の特定に費やす時間を減らし、より多くの会議をスケジュールして、収益目標の達成に向けて前進します。

不良データの原因は何ですか?

ビジネスの世界は動的であり、時間の経過とともに、見込み客が同じ会社の新しい役割に昇進したり、別の会社に移動したりして、連絡先の詳細が変更される可能性があります。ビジネスも閉鎖される可能性があります。これらの要因はすべて、マーケティングキャンペーンに影響を与え、否定的な反応を返します。

Gartner の調査によると、悪いデータがあると、ビジネスは年間 970 万ドルの影響を受ける可能性があります。 HBR による同様のレポートによると、さまざまな業界の企業が、貧弱なデータのために年間 3 兆ドルの影響を受けていることが明らかになりました。 Blue Sheep のレポートでは、中小企業でさえこの影響を受け、収益の 6% 近くを失っていることが示されています。これはまた、ほとんどすべてのビジネスが検証されていない、または単にひどいデータの影響を受ける可能性があることを意味します. チームは、会議や取引の成立に簡単に利用できたはずのデータベースを特定して更新する貴重な時間を費やさなければなりません。

質の悪いデータを特定する方法は?

不良データの最も簡単な指標の 1 つは、データベースの古さを確認することです。ずっと前に更新された場合は、悪い可能性が高くなります。
複数のソースからデータを受け取っても、それを並べ替えないと、データが重複してしまい、これは良くありません。
遊ぶにはデータが多すぎるが、それを利用していない場合は、おそらくデータをきれいにして精度を確保する時期です。
名前や連絡先以外の情報が不足しているなどの不完全なデータがある場合、それは不良データです。同様に、データが多すぎても、それを完全に使用しない場合は、役に立たないデータになります。

悪いデータが販売とマーケティングに与える影響

impact of bad data on sales and marketing

オーディエンスのターゲティングが正しくない

現代のビジネスシナリオでは、個人レベルで顧客と関わるビジネスが成功する可能性が最も高くなります。この目標を達成するための最初のステップは、関連性があり直接アピールするパーソナライズされたメッセージで見込み客をターゲットにすることです。データが不正確であると、不適切なペルソナが作成され、目的のオーディエンスに関係のない情報が配信されます。

貴重な見込み客を遠ざける

誤った個人情報を使用すると、非常に無関係なメールや不適切なパーソナライズされたメールを送信する可能性があります。たとえば、データベース内の名前のつづりや指定が間違っている可能性があります。これはあなたの見込み客をひどく先延ばしにする可能性があり、彼らがあなたのさらなる試みにも反応しない可能性が高い.

解約率が高い

誤った情報や不適切なパーソナライズは、見込み客の気分を害し、解約率の上昇につながる可能性があります。この用語は基本的に、メールの購読を解除するメール購読者を指します。チャーンリストは透明または不透明にすることができますが、どちらの場合も途方に暮れます。透過的なチャーンに寄与する要因は、スパムの苦情、ハードバウンス、購読解除です。

不透明なチャーンは、メールが見込み客のスパムフォルダに届いているか、単にメッセージを開いていないことが原因です。さらに、時間の経過とともに多くの電子メールアドレスが古くなるため、チャーンリストが増加します。このような場合、メールデータベースを増やし続けることが重要になります。チャーンはマーケティングキャンペーンの成功に大きく影響するため、リソースの浪費を防ぐために、できるだけ早く修正することをお勧めします。

悪い戦略

質の悪いデータは、間違った予測、非現実的な目標、十分な情報に基づいていない意思決定につながります。データベースに誤った情報があると、マーケティングチームは見通しを失い、営業チームが目標を達成することはさらに困難になります。意思決定に関しては、適切な意思決定を行うためにデータを使用することが不可欠です。適切なデータが不足していると、レポートが不正確になり、意思決定や戦略がうまくいかなくなります。

リソースの損失

DiscoverOrg のレポートによると、マーケティングチームとセールスチームは、悪いデータのために 550 時間の手作業と担当者あたり最大 32,000 ドルを失うことになります。チームは貴重な時間をデータのクリーニング、情報の追加、検証に費やすことができます。これは、生産性の損失とリソースの浪費につながります。

信頼性への影響

間違った情報と不適切なパーソナライズは、人々を先延ばしにするだけでなく、人々があなたを購読解除するだけで、購読者リストの減少につながる可能性があります. さらに、バウンスされた電子メールは、ドメインがブロックされる可能性もあります. バウンスバック率が高いため、IP がブラックリストに登録される可能性もあり、マーケティングチームやセールスチームからの今後のコミュニケーションに影響を与えます。データ重複の結果としての複数のメールによるメールボックスのスパムも、顧客を苛立たせる可能性があります。既存の顧客への販売はそれ自体に時間がかかる可能性があるため、顧客を悩ませる余裕はありません。

悪いデータを修正する方法

ここまで、悪いデータとは何か、それが組織に与える影響について説明してきました。不十分なデータがあることを特定したら、次のステップは状況を修正することです。これについては、いくつかの方法を以下で説明しました。または、いつでも Ampliz SalesBuddy を使用して、検証済みのB2B データを取得できます。

悪いデータとは何かを理解する
不完全、欠落、不正確なデータに加えて、その原因となる要因は他にもあります。完全な情報または空白や重複データの欠如も、不十分なデータと見なされます。

適切な CRM を選択する
適切なテクノロジーを利用することで、不良データの問題を緩和することができます。不足している情報を埋めることができる CRM またはその他のソフトウェアを選択すると、非常に役立ちます。使用するツールで CRM が適切に機能することを確認する必要があります。ビジネスの規模に応じて、ニーズに最適な CRM を選択できます。

文書化プロセスを標準化する
データベースの保守を担当するリソースが、間違ったデータの原因になる場合があります。データベースに電子メールアドレスや連絡先情報を誤って入力すると、マーケティングキャンペーンが台無しになる可能性があります。データ管理プロセスを標準化し、データの健全性を複数回チェックすることで、データを正確かつ整理しておくことができます。

関連するデータのみを保存する
多くの情報を保存すると、そのほとんどが使用されず、頭痛の種になる可能性があります。多くの企業が大量のデータを保持することは一般的です。大量のデータを保存すると、正確性を確保するために定期的にチェックする必要があり、それをうまく活用しないと時間の無駄になります。小さくても影響力のあるデータを保持することで、効果的に戦略を立て、適切なアプローチを使用して見込み客をターゲットにすることができます。

定期的なデータ監査を実施する
悪いデータを避けるために、記録を定期的に更新して最高の精度を得る必要があります。定期的なデータ監査を実施して、データの収集方法と使用方法を特定できます。具体的には、データ収集フォームを確認し、プロセスを標準化し、データクリーニングプロセスを自動化できます。これは、Salesforce などの CRM ソフトウェアを使用して社内で行うことができますが、専門の代理店を利用すると、仕事をより迅速に完了することができます。

最終的な考え

悪いデータは、マーケティングキャンペーンに影響を与えるだけでなく、財源と生産性の浪費にもつながります。十分な資格を持つマーケティングおよび営業チームは、データの分類やクリーニングではなく、見込み客との出会いと取引の成立にエネルギーを集中する必要があります。これを行うには、まずそのようなデータを削除する必要があります。