잘못된 데이터가 B2B 판매에 미치는 영향
게시 됨: 2020-02-25데이터는 판매 및 마케팅에 있어 금과 같은 가치를 지닙니다. 우리는 데이터가 더 중요해지는 기업이 소비자 중심이 되는 시대에 살고 있습니다. 당신이 영업 및 마케팅과 밀접한 관련이 있는 사람이라면 어느 시점에 당신의 노력이 원하는 결과를 얻지 못했을 가능성이 큽니다. 나쁜 데이터를 가지고 있는 것은 요인 중 하나일 수 있습니다.
기업은 대규모 데이터 세트에 액세스할 수 있지만 어떤 데이터가 좋고 무엇이 나쁜지 이해해야 합니다. 육안으로 볼 수 있는 것은 아니지만 몇 가지 요소를 통해 잘못된 데이터가 무엇인지 판단할 수 있습니다. 그것이 실제로 무엇이며 그것을 식별하는 방법을 이해합시다.
나쁜 데이터란 무엇입니까?
간단히 말해서 잘못된 데이터는 마케팅 또는 판매 캠페인의 성공적인 실행을 방해하는 것입니다. 많은 시간과 비용을 소비하기 때문에 기업에 영향을 미칩니다. 정확하지 않고 정확하지 않으며 중복되며 완전한 정보가 없습니다.
마케팅 캠페인은 잘못된 데이터가 있는 경우 타겟 고객에게 도달하지 못하기 때문에 의도한 결과를 제공하지 않습니다. 영업 및 마케팅 팀의 전반적인 생산성과 효율성은 품질 데이터에 크게 좌우됩니다. 데이터가 좋으면 캠페인이 훨씬 더 효과적입니다. 또한 팀은 리드를 식별하는 데 더 적은 시간을 할애하고 더 많은 회의를 예약하여 수익 목표를 달성하기 위해 전진할 것입니다.
무엇이 잘못된 데이터로 이어집니까?
비즈니스 세계는 역동적이고 시간이 지남에 따라 리드가 같은 회사의 새로운 역할로 진행되거나 다른 회사로 이동하여 연락처 세부 정보가 변경될 수 있습니다. 기업도 문을 닫을 수 있습니다. 이러한 모든 요소는 마케팅 캠페인에 영향을 미치고 부정적인 응답을 반환합니다.
Gartner 연구에 따르면 잘못된 데이터가 있는 기업은 연간 970만 달러의 영향을 받을 수 있습니다. HBR의 유사한 보고서에 따르면 여러 산업 분야의 기업이 열악한 데이터로 인해 연간 3조 달러의 영향을 받는 것으로 나타났습니다. Blue Sheep 보고서는 소규모 기업도 이에 의해 어떻게 영향을 받고 수익의 거의 6%를 손실하는지 보여줍니다. 이것은 또한 거의 모든 비즈니스가 확인되지 않았거나 단순히 끔찍한 데이터의 영향을 받을 수 있음을 의미합니다. 그런 다음 팀은 회의 및 거래 성사에 쉽게 사용할 수 있었던 데이터베이스를 식별하고 업데이트하는 데 귀중한 시간을 소비해야 합니다.
열악한 데이터를 식별하는 방법은 무엇입니까?
- 불량 데이터 의 가장 쉬운 지표 중 하나는 데이터베이스가 얼마나 오래된지 확인하는 것입니다. 오래 전에 업데이트 된 경우 나쁜 가능성이 있습니다.
- 여러 소스에서 데이터를 받았지만 정렬하지 않으면 데이터가 중복되어 결국 좋지 않습니다.
- 가지고 놀 수 있는 데이터가 너무 많지만 사용하지 않는다면 정확성을 보장하기 위해 데이터를 정리해야 할 때입니다.
- 이름, 연락처 외에 정보 부족 등 불완전한 데이터가 있으면 불량 데이터입니다. 마찬가지로 데이터가 너무 많아도 완전히 사용하지 않으면 쓸모가 없는 데이터가 됩니다.
잘못된 데이터가 판매 및 마케팅에 미치는 영향
잘못된 잠재고객 타겟팅
현대의 비즈니스 시나리오에서 개인 수준에서 고객과 소통하는 비즈니스가 성공할 가능성이 가장 큽니다. 이 목표를 달성하기 위한 첫 번째 단계는 관련성이 있고 직접적으로 호소하는 개인화된 메시지로 잠재 고객을 타겟팅하는 것입니다. 데이터가 정확하지 않으면 의도한 청중에게 관련 없는 정보가 전달되는 잘못된 페르소나를 생성하게 됩니다.
가치 있는 리드를 외면
개인 정보가 올바르지 않으면 관련성이 매우 높거나 개인 설정이 잘못된 이메일을 보낼 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스에 잘못된 철자 이름이나 잘못된 지정이 있을 수 있습니다. 이것은 잠재 고객을 심각하게 지연시킬 수 있으며 더 이상의 시도에도 응답하지 않을 가능성이 높습니다.
높은 이탈률
잘못된 정보와 잘못된 개인화는 잠재 고객의 기분을 상하게 하고 이탈률을 높일 수 있습니다. 이 용어는 기본적으로 귀하의 이메일을 구독 취소하는 이메일 구독자를 의미합니다. 이탈 목록은 투명하거나 불투명할 수 있지만 두 경우 모두 손해를 보게 됩니다. 투명한 이탈에 기여하는 요소는 스팸 불만, 하드 바운스 및 구독 취소입니다.
불투명한 변동은 단순히 이메일이 잠재 고객의 스팸 폴더에 들어가거나 단순히 메시지를 열지 않기 때문입니다. 또한 많은 이메일 주소가 시간이 지남에 따라 오래되면 이탈 목록이 늘어납니다. 이러한 경우 이메일 데이터베이스를 계속 늘리는 것이 중요해집니다. 그렇지 않은 경우 목록은 계속 줄어들 것입니다. 이탈은 마케팅 캠페인의 성공에 큰 영향을 미치므로 리소스 낭비를 방지하기 위해 초기에 수정하는 것이 좋습니다.
잘못된 전략
잘못된 데이터는 잘못된 예측, 비현실적인 목표, 잘못된 결정으로 이어집니다. 데이터베이스에 잘못된 정보가 있으면 마케팅 팀이 잠재 고객을 놓치고 영업 팀이 목표를 달성하기가 훨씬 더 어려워집니다. 의사 결정과 관련하여 데이터를 사용하는 것은 건전한 결정을 내리는 데 매우 중요합니다. 좋은 데이터가 부족하면 보고서가 정확하지 않아 의사 결정과 전략이 제대로 작동하지 않게 됩니다.
자원 손실
DiscoverOrg 보고서에 따르면 마케팅 및 영업 팀은 잘못된 데이터로 인해 수동 작업 시간 550시간과 담당자당 최대 32,000달러의 손실을 보게 됩니다. 팀은 데이터 정리, 정보 추가 및 확인에 많은 귀중한 시간을 할애할 수 있습니다. 이는 생산성 손실과 자원 낭비로 이어집니다.
신뢰성에 미치는 영향
잘못된 정보와 잘못된 개인화는 사람들을 실망시킬 뿐만 아니라 사람들이 단순히 구독을 취소할 것이기 때문에 구독자 목록의 감소로 이어질 수 있습니다. 또한 반송된 이메일로 인해 도메인이 차단될 수도 있습니다. 또한 높은 반송률로 인해 IP가 블랙리스트에 올라 마케팅 및 영업 팀의 추가 커뮤니케이션에 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 중복으로 인한 여러 메일로 인한 메일함 스팸 또한 고객을 짜증나게 할 수 있습니다. 기존 고객에게 판매하는 것 자체가 시간이 많이 소요될 수 있으므로 고객을 성가시게 할 여유가 없습니다.
잘못된 데이터를 수정하는 방법
그래서 우리는 나쁜 데이터가 실제로 무엇이며 그것이 조직에 미치는 영향에 대해 논의했습니다. 데이터가 좋지 않음을 확인했다면 다음 단계는 상황을 수정하는 것입니다. 우리는 당신이 이것에 대해 갈 수있는 몇 가지 방법을 아래에서 논의했습니다. 또는 항상 Ampliz SalesBuddy를 사용하여 검증된 B2B 데이터 를 얻을 수 있습니다.
- 잘못된 데이터가 무엇인지 이해
불완전하고 누락된 데이터와 부정확한 데이터 외에도 데이터에 기여하는 다른 요소가 있습니다. 완전한 정보가 부족하거나 공백 및 중복 데이터도 불량 데이터로 간주됩니다.
- 올바른 CRM 선택
올바른 기술을 사용하면 잘못된 데이터 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 누락된 정보를 채울 수 있는 CRM 또는 기타 소프트웨어를 선택하면 매우 유용할 수 있습니다. CRM이 사용하는 도구와 잘 작동하는지 확인하기만 하면 됩니다. 비즈니스 규모에 따라 필요에 가장 적합한 CRM을 선택할 수 있습니다.
- 문서 프로세스 표준화
데이터베이스 유지 관리를 담당하는 리소스가 때때로 잘못된 데이터를 담당할 수 있습니다. 데이터베이스에 이메일 주소나 연락처 정보를 잘못 입력하면 마케팅 캠페인이 완전히 뒤집어질 수 있습니다. 데이터 관리 프로세스를 표준화하고 데이터 무결성을 여러 번 확인하면 데이터를 정확하고 체계적으로 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 관련 데이터만 저장
대부분 사용하지 않는 정보를 많이 저장하면 더 많은 두통을 유발할 수 있습니다. 많은 기업이 많은 양의 데이터를 보유하는 것은 일반적입니다. 많은 데이터를 저장하려면 정확성을 확인하기 위해 정기적으로 확인해야 하며, 이를 잘 활용하지 않으면 시간 낭비가 됩니다. 작지만 영향력 있는 데이터를 보유하면 효과적으로 전략을 세우고 잠재 고객을 대상으로 올바른 접근 방식을 사용하는 데 도움이 됩니다.
- 정기적인 데이터 감사 실시
잘못된 데이터를 피하려면 가장 높은 정확도를 갖도록 기록을 정기적으로 업데이트해야 합니다. 정기적인 데이터 감사를 수행하여 데이터가 수집되고 사용되는 방법을 식별할 수 있습니다. 특히 데이터 수집 양식을 검토하고 프로세스를 표준화하며 데이터 정리 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이는 Salesforce와 같은 CRM 소프트웨어를 통해 사내에서 수행할 수 있지만 전문 에이전시와 협력하면 작업을 더 빨리 완료하는 데 도움이 될 수 있습니다.
마지막 생각들
잘못된 데이터는 마케팅 캠페인에 영향을 미칠 뿐만 아니라 재정 자원과 생산성의 낭비로 이어집니다. 자격을 갖춘 마케팅 및 영업 팀은 데이터를 정렬하고 정리하는 것보다 잠재 고객을 만나고 거래를 성사시키는 데 에너지를 집중해야 합니다. 이렇게 하려면 먼저 이러한 데이터를 제거해야 합니다.