Уже знаете, что "кривые" данные уничтожат ваш B2B-маркетинг? В статье делаю разбор что теперь со всем этим делать

Думаю, что каждый из нас попадал в западню, принимая решения, основанные на неточных или кривых данных. В больших компаниях решения принимаются на основе аналитики данных, и порой ошибка стоит слишком дорого.

Поэтому сегодня я хочу неукоснительно затронуть тему неочищенных — "грязных" данных именно в сфере b2b и постараться внести ясность на этом поприще.

Почему именно b2b?

Идея для этой статьи в формате b2b зародилась из опыта моей работы в прошлом месяце: поработала с порталом крупной сталелитейной компании, их бренд-платформой. Так вот, там есть беда с данными и довольно нехилая: корявая выгрузка из CRM, много лишней и ненужной инфы, пустые и тестовые поля и т.д. Но, походу, всех все устраивает и менять они не особо, что хотят. Скоро на эту тему взаимодействия я напишу кейс. :)

Кстати, любой вопрос по стратегическому маркетингу можно задать прямо тут до конца декабря в формате free-консультации.

А пока вернемся к основной теме сегодняшней статьи.

Компании вкладывают миллионы в маркетинг и данные, стремясь к точности и окупаемости инвестиций, однако один невидимый виновник саботирует большую часть их усилий: неочищенные и грязные данные.

Согласно свежему отчету, более половины компаний (54%) сообщают , что главным препятствием на пути к успеху маркетинга на основе данных является низкое качество данных и неполная информация.

Эта тихая эпидемия сеет хаос в B2B-маркетинге, истощая ресурсы и искажает результаты.

Компании часто упускают из виду неправильные данные, потому что они не видны сразу. Они тратят часы на тонкую настройку кампаний, но вся их стратегия разваливается, если данные, питающие эти усилия, неверны. То, что должно быть тонко настроенной маркетинговой машиной, становится черной дырой для рекламных расходов, упущенных возможностей и потерянного времени.

Правда в том, что компании терпят неудачу не потому, что им не хватает креативности или технологий, а потому, что их данные работают против них.

Но так быть не должно. Компании могут переломить ситуацию, устранив коренные причины появления грязных данных и внедрив ключевые исправления.

Чистые, действенные данные превращают маркетинговые усилия из догадок в точность. Пришло время перестать относиться к грязным данным как к незначительному неудобству и начать видеть в них то, чем они являются на самом деле: угрозу для прибыли компаний.

Прежде чем компании смогут решить проблему, им необходимо понять, где в их системе скрываются неочищенные данные.

Во многих случаях виновники очевидны: непоследовательное форматирование, дублирующиеся записи и устаревшая контактная информация. Однако есть и другие, менее заметные источники плохих данных, такие как оставленные пустыми поля и неправильные классификации, которые нарушают сегментацию и таргетинг.

Начните с проведения комплексного аудита CRM-системы и маркетинговых платформ компании.

Этот шаг помогает выявить распространенные ошибки, такие как неправильно написанные адреса электронной почты, неправильные номера телефонов и дублирующиеся контакты. Непоследовательное форматирование, например, различные форматы дат и различия в регистре, также может создать хаос при слиянии наборов данных.

Когда компании автоматизируют этот процесс с помощью инструментов, выявляющих несоответствия, они правильно экономят своим сотрудникам время и предотвращают дальнейшие ошибки.

После того как компания определила типы ошибок в своей системе, пришло время оценить их серьезность.

Карта оценки "грязных" данных здесь может помочь. Компания может использовать карту оценки — контрольный список для расстановки приоритетов в своих усилиях по очистке данных, сосредоточившись сначала на критических полях, включая имена клиентов, адреса электронной почты и номера телефонов, а затем переходя к менее важной информации.

Такой системный подход помогает поддерживать целенаправленность и эффективность бизнеса.

Как только компания обнаруживает проблемы в своей системе, следующим шагом обязательно становится их устранение. Очистка данных — важный первый шаг, но предотвращение повторного возникновения проблемы не менее важно.

Инструменты автоматизированного обновления данных — один из лучших способов борьбы с "грязными" данными. Такие решения, как Breeze Intelligence от HubSpot и CRM Enrich and Cleanse от Apollo, обеспечивают обновление записей клиентов в режиме реального времени, заполняя пробелы и гарантируя точность контактной информации.

Интегрируя инструменты, обеспечивающие автоматическое обновление данных, компании могут сократить количество ошибок и поддерживать более чистые и полезные наборы данных.

Согласованность имеет решающее значение при управлении данными между отделами. Например, непоследовательный регистр или разные форматы дат, может нарушить процессы слияния данных и исказить результаты.

Установление четких общекорпоративных стандартов ввода, хранения и обслуживания данных имеет решающее значение. Разным отделам могут потребоваться различные типы данных, но формат, в котором компании собирают эти данные, должен оставаться единым.

Объедините маркетинговые, торговые и операционные команды по процессам ввода данных. Когда разные команды следуют непоследовательным процедурам, ошибки множатся, делая данные непригодными для использования.

Одним из практических решений является замена полей свободной формы раскрывающимися меню, чтобы гарантировать, что критические поля (такие как адреса электронной почты и номера телефонов) имеют обязательные ограничения по количеству символов и правила форматирования. Это снижает вероятность неверных записей и сохраняет базу данных чистой и организованной.

Исправление устаревших и неправильных данных — это не одноразовая задача и она требует постоянного контроля, чтобы предотвратить повторное возникновение тех же проблем. Настройте регулярную очистку, мониторинг и обновление, чтобы поддерживать точность и применимость информации о бизнесе.

Данные устаревают — клиенты меняют работу, компании меняют название, а электронные письма становятся неактивными. Вот почему жизненно важно проводить регулярную очистку данных. Регулярные проверки, в идеале ежемесячные или ежеквартальные, помогают удалять устаревшую или неверную информацию до того, как она повлияет на кампанию.

Автоматизированные инструменты выявляют множество ошибок, но ручные проверки также имеют решающее значение для выявления мелких проблем, которые автоматизированные системы могут упустить из виду.

Внешние специалисты могут быть бесценны в случаях, когда ваши внутренние команды могут не иметь пропускной способности для управления сложными или большими наборами данных. Эти консультанты занимаются крупномасштабной очисткой данных, помогая управлять всем, от устаревших списков контактов до интеграции новых наборов данных.

Компаниям нужна структура управления данными для поддержания высокого качества данных в долгосрочной перспективе. Эта структура устанавливает четкие стандарты для ввода данных и последовательные практики во всех отделах, предотвращая закрепление ошибок в системе компании. Она также назначает ответственность за постоянный контроль качества, помогая поддерживать чистые и применимые данные с течением времени.

Очищенные данные напрямую подпитывают конкурентоспособность. Компании, которые инвестируют в поддержание чистых, действенных данных, превзойдут своих конкурентов — это факт.

Благодаря более четкому таргетингу, лучшей персонализации и более надежной отчетности очищенные данные позволяют маркетинговым командам принимать решения на основе данных, которые генерируют реальный, измеримый рост.

Решая проблему напрямую и внедряя методы, описанные в этой статье, компании могут остановить работу данных против них и начать получать желаемые результаты.

А вы сталкивались с неочищенными данными в своей работе? Как разобрались со всем этим хаосом? Опишите, пожалуйста, свой опыт в комментариях ниже.

А еще напоминаю, что именно здесь вы можете мне задать свой вопрос и получить бесплатную консультацию только до конца декабря.