Ang Hinungdan ug Makapahinganghang mga sangputanan sa Mga Isyu sa Data

ang mga sangputanan hinungdan sa hugaw nga datos

Kapin sa katunga sa tanan nga mga tigpamaligya ang nagtuo niana hugaw nga datos mao ang labing kadaghan nga babag sa paghimo sa usa ka malampuson nga programa sa pagpamaligya. Kung wala ang kalidad nga datos o dili kompleto nga datos, nawala ka sa abilidad nga tukma nga target ug makigsulti sa imong mga palaaboton. Sa baylo, nagbilin kini usa ka gintang sa imong kaarang aron maseguro nga nakit-an usab nimo ang mga kinahanglanon sa imong sales team.

Ang kahusayan sa pagbaligya usa ka nagtubo nga bahin sa teknolohiya. Ang katakus, nga adunay daghang datos, aron ma-target ang mga palaaboton, ibalhin kini sa mga nanguna, ug hatagan ang koponan sa pamaligya nga adunay kwalipikado nga mga lead nga nakabase sa daghang datos magbutang sa imong pagsulud ug paggawas nga mga paningkamot sa lockstep, pagduso sa daghang mga pagsira.

Apan 60% sa tanan nga mga namaligya gipahayag nga ang ilang database mao dili kasaligan, 25% nga estado kini dili sakto ug usa ka makapahingangha nga 80% ang nag-ingon nga adunay sila peligroso mga rekord sa kontak sa telepono!

Ang hugaw nga datos hilom nga nagpatay sa mga kampanya sa pagpamaligya. Kini nakapahimo kanimo nga daotan, nakapasubo sa epekto sa daghang sulud ug mga tanyag, ug mahimo ibutang sa peligro ang imong tatak, dungog ug domain (o labi ka daotan). Balewala ang kini nga ulat ug ang mga epekto niini alang sa imong negosyo nga nameligro ka. Matt Heinz, Presidente sa Heinz Marketing

Siguruha nga sundon Mat ug Paghiusa sa Twitter. Sa 10 am PT / 1pm ET sa Peb 19 naa sila sa TweetChat sa hilisgutan sa Kalidad sa Data sa Pebrero 19 (Hashtags: #dirtydata ug #MartechChat). Mga nahibal-an gikan sa Kauban ang paghiusa sa Data Index:

  • Ang doble nga datos (15%), dili balido nga mga kantidad / saklaw (10%) ug nawala nga mga natad (8%) mao ang labing kaylap nga mga isyu sa kalidad sa datos.
  • Ang dili husto nga pag-format, ang napakyas nga pagpanghimatuud sa email ug ang pagkapakyas sa pagpanghimatuud sa address dili kaayo kasagarang mga sayup, apan labi ka lisud nga ayohon dugang pa, kini hinungdanon kung gihiusa - nakaapekto sa mga disposisyon gikan sa 5 porsyento sa SMB, 10 porsyento sa negosyo ug 7 porsyento sa kategorya sa kompanya sa media.
  • Kung ang mga kompaniya sa media nag-analisar nga wala naggamit datos sa pagdumala nga software, kinahanglan unta nila nga manu-mano nga makuha ug matul-id ang usa ka hiniusa nga 313,890 mga kasaypanan sa datos sa paglaum.
  • Sa aberids nga mga presyo sa B2B nga nanguna sa kapin sa $ 50, kining mga napakyas nga mga isyu sa pag-validate sa email ug pag-atubang sa sobra sa $ 2.5 milyon nga nausik nga gasto sa media.

Ang Mga Hinungdan ug Bunga sa Dirty Data

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.