Sebab dan Keputusan yang Mengejutkan dalam Masalah Data

akibatnya menyebabkan data kotor

Lebih separuh daripada semua pemasar percaya bahawa data kotor adalah halangan terbesar dalam membina program pemasaran yang berjaya. Tanpa data berkualiti atau data yang tidak lengkap, anda tidak mempunyai kemampuan untuk menargetkan dan berkomunikasi dengan prospek dengan tepat. Sebaliknya, ini meninggalkan jurang kemampuan anda untuk memastikan anda memenuhi keperluan pasukan jualan anda juga.

Kecekapan penjualan adalah segmen teknologi yang berkembang. Keupayaan, dengan data yang bagus, untuk menargetkan prospek, mengubahnya menjadi prospek, dan memberikan tim penjualan dengan petunjuk yang berkelayakan berdasarkan data yang hebat akan menjadikan usaha masuk dan keluar anda dalam langkah terkunci, mendorong lebih banyak penutupan.

Tetapi 60% dari semua pemasar menyatakan bahawa pangkalan data mereka adalah Tidak boleh dipercayai, 25% menyatakannya tidak tepat dan 80% mengejutkan mengatakan bahawa mereka mempunyai berisiko rekod kenalan telefon!

Data kotor adalah pembunuh kempen pemasaran yang senyap. Ini membuat anda kelihatan buruk, mengurangkan kesan kandungan dan tawaran hebat, dan boleh membahayakan jenama, reputasi dan domain anda (atau lebih buruk). Abaikan laporan ini dan implikasinya terhadap perniagaan anda. Matt Heinz, Presiden Pemasaran Heinz

Pastikan untuk mengikuti Matt dan Mengintegrasikan di Twitter. Pada pukul 10 pagi PT / 1:19 ET pada XNUMX Februari mereka akan mengadakan TweetChat mengenai topik Kualiti Data pada 19 Februari (Hashtag: #dirtydata dan #MartechChat). Penemuan dari Indeks Data Integrasi merangkumi:

  • Data pendua (15%), nilai / julat tidak sah (10%) dan medan yang tidak ada (8%) adalah masalah kualiti data yang paling lazim.
  • Pemformatan yang tidak betul, pengesahan e-mel yang gagal dan pengesahan alamat yang gagal adalah kesalahan yang kurang biasa, tetapi lebih sukar untuk diatasi; Selain itu, ia penting apabila digabungkan - mempengaruhi pelupusan dari 5 peratus di SMB, 10 peratus di perusahaan dan 7 peratus dalam kategori syarikat media.
  • Sekiranya syarikat media yang dianalisis tidak menggunakan perisian tadbir urus data, mereka perlu menangkap dan memperbaiki 313,890 kesalahan data prospek secara manual.
  • Dengan purata harga petunjuk B2B lebih dari $ 50, masalah pengesahan e-mel dan alamat yang gagal ini akan diterjemahkan menjadi lebih daripada $ 2.5 juta dalam perbelanjaan media terbuang.

Sebab dan Akibat dari Data Kotor

Apa yang anda fikir?

Laman web ini menggunakan Akismet untuk mengurangkan spam. Ketahui bagaimana data komen anda diproses.