B2B Data Validation: Ano ito at Paano Ito Gagawin nang Tama

Alam ng mga negosyo na may problema ang kanilang data, ngunit karamihan ay hindi naka-set up upang makuha ang mga ito nang maaga. Ang A Ang pag-aaral sa industriya ng 2025 ay nakumpirma na ang 84% ay ng mga organisasyon na nakikipaglaban sa hindi tumpak o duplikat na data, sa pamamagitan ng email at telepono checks na bumubuo ng pinakamalaking bahagi ng kasalukuyang pagsisikap ng pag-verify sa 36%. Ito ay maraming hindi pinatunayan na mga larangan na nakatayo sa mga database na aktibong nagtatayo ng mga kampanya sa.

Ang artikulong ito ay nag-breakdown kung ano ang B2B data validation talaga, kung ano ang kinokontrol, kung paano gumagana ang proseso sa kasanayan, at kung paano mag-test ng isang database bago ka magbayad para sa pag-access dito. Kung ikaw ay tumatakbo target na pagbuo ng lead mga kampanya o pagpapadala ng data sa software ng pag-scoring ng lead, ito ang layer na pumili kung mag-aari ang isa sa mga ito.

Get thousands of leads in 4 minutes.

Stop stitching tools together.
Start with verified sales data, delivered in minutes.

SCALE SALES NOW

No contracts · No setup · No sales call

Ano ang B2B Data Validation?

Pagpapahayag ng data ng B2B ang proseso ng pag-check ng mga detalye ng contact, detalye ng kumpanya, at data ng trabaho laban sa katotohanan, hindi laban sa isang spreadsheet. Hindi "nagkakatiwalaan ba ng format ang hitsura", kundi "nagkakatiwalaan pa rin ba ito ngayon". dahil lumipat ang tao sa ibang kumpanya noong Abril.

Ito ay naiiba mula sa paglilinis ng data, na nagtataguyod ng format at duplicate na strip, at naiiba mula sa pag-aalaga, na nagdaragdag ng mga larangan na hindi mo dati. Ang pag-validate ay hindi. Kukuha nito ang isang larangan na nasa talaan at suriin kung tumutugma pa rin ito sa totoong mundo.

Para sa sinuman na nagtatayo ng isang b2b sales pipeline sa tuktok ng mga nabili na listahan o mga tagapagbigay ng data, na ang pagkakaiba ay mahalaga nang higit pa kaysa sa tila. Ang isang database ay maaaring magkaroon ng zero na typing errors at zero na duplicates at pa rin ay puno ng mga tao na hindi nagtatrabaho kung saan sinasabi ng rekord na ginagawa nila.

Ano ang Pinapinapahayag sa isang Database ng B2B

"Validate ang data" tila isang trabaho. Actually, limang nag-iiba na trabaho, at ang bawat isa ay nag-iisa.

Mga contact data (email): Ang syntax ay nasuri muna, ang address ay sumusunod sa isang bakunahang format. Ang pagkakaroon ng mailbox ay ang susunod na layer, kung ang inbox ay talagang umiiral sa server. Walang nakukuha sa mga ito ang tunay na problema: panganib sa pagkakatanggap. Ang isang address na "sales@" o "info@" ay maaaring tumagal ng parehong checks at maging isang catch-all na walang sinuman ang regular na nagbabasa, Nangangahulugan na ang outreach lands doon at hindi nakapasok.

Mga contact data (telepono at address) Ang mga numero ng telepono ay sinusuri para sa format, pagkatapos ay para sa uri ng linya: mobile, landline, o extension ng switchboard na naglalakbay sa pamamagitan ng ilang mga menu bago pumili ng tao. Ang aktibong katayuan ay isang hiwalay na pagsusuri sa itaas nito. Ang isang direktang dial na dati ay nakikipag-usap sa isang VP ay tumatawag pa rin, ito ay tumatawag lamang sa isang walang mesa pagkatapos ng isang reorg. Ang mga postal address ay nakukuha ng parehong paggamot: tumutugma ba ang format sa isang tunay, maihatid na lokasyon, hindi lamang isang string na mukhang tulad nito.

Mga datos sa trabaho at tungkulin: Dito ang pinakamabilis na paglabag ng mga rekord. Pinapahayag ng match ng employer na ang tao ay nagtatrabaho pa rin sa kumpanya na naka-file. Ang titulo at seniority ay sinusuri nang nag-iisa, nag-iisa, Dahil may isang tao na maaaring maging promoted at ang kumpanya field ay mananatiling tumpak habang ang titulo sa ilalim nito ay na-outdated.

Data ng kumpanya: Ang apat na bagay ay nasuri dito: katayuan ng aktibong tao, bilang ng empleyado, lokasyon ng punong tanggapan, at pag-iilagay ng industriya. Ang isang kumpanya na nakuha o natigil ay invalide sa bawat kontak na nasa ilalim nito nang sabay-sabay, Kaya ang check na ito ay tumatakbo sa antas ng account, hindi contact by contact.

Mga datos sa teknolohikal at firmographic: Ang mga teknolohiyang piling ay sinusuri laban sa kung ano ang pinapatakbo ng isang kumpanya ngayon, hindi sa kung ano ang tinatayang ng isang tao noong unang ginawa ang talaan. Ang mga tagapagpahiwatig ng pananalapi at paglago ay nagmumula sa parehong paraan, ang isang round ng pondo o isang round ng mga pag-aalis ay maaaring maging mas matanda sa isang firmographic field sa loob ng ilang linggo.

Mga data sa website at domain: Naglagay ba ang nabanggit na URL, at talagang nag-aari ito ng kumpanya sa rekord. Ang mga domain ay na-parked, na-redirect, o na-sold off mas madalas kaysa sa iniisip ng mga tao, at ang isang patay na link sa tuktok ng isang talahan ay madalas na ang unang palatandaan na ang natitirang bahagi nito ay dating din.

Hindi lahat ng larangan ay nag-aalis sa parehong bilis. Ang mga titulo ng trabaho at email address ay may posibilidad na maging mas mabilis na na-outdated kaysa sa mga detalye sa antas ng kumpanya tulad ng industriya o lokasyon ng punong tanggapan. Iyon ang dahilan kung bakit ang pag-validate ay nangangailangan ng isang paraan sa larangan-sa-kampong, hindi isang blanket pass sa buong rekord.

Paano gumagana ang proseso ng pag-validate ng data ng B2B

Pag-check ng data field sa pamamagitan ng field ay isang bagay. Ang pag-aayos nito sa isang proseso na maaaring tumakbo ng isang koponan ay isa pang bagay.

1. I-set ang hangganan bago ka manalo ng isang solong rekord: Magdesisyon nang maaga kung ano ang "nakakahalaga" para sa bawat larangan: kung anong rate ng error ang katanggap-tanggap sa mga email, ano ang antas ng kumpiyansa na kinakailangan sa isang title, kung ang isang numero ng switchboard ay nakikitungo bilang katumbas o nakikitungo sa isang flag. Iwasan mo ang hakbang na ito at ang bawat rekord sa hangganan ay nagiging isang paghatol na ginawa sa pag-aalis, karaniwang hindi-konsistenteng, Karaniwan sa pamamagitan ng sinumang tumingin sa kanya sa araw na iyon.

Ang A Manager ng GTM ang pagtakda ng quarterly targets ay nangangailangan ng mga threshold na naka-lock bago simulan ng team, hindi pinag-uusapan sa gitna ng proyekto. Kapag ang pamantayan ay umiiral, ang lahat ng downstream ay gumagamit ng parehong bar sa halip na mag-argument tungkol sa mga indibidwal na talaan isa sa isang oras.

2. I-check ang bawat field sa its matching check: Ang email ay dumadaan sa syntax validation, pagkatapos ay mailbox verification, pag-aatras na ang address ay tama ang format at ang inbox ay talagang umiiral. Sinuri ang telepono para sa format, pagkatapos ay para sa katayuan ng koneksyon, kung ang linya ay pa rin nakatira.

Ang mga titulo ng trabaho at detalye ng kumpanya ay walang sintaksis na patunayan, kaya sila ay nag-uugnay sa halip, na sinuri sa isang propesyonal na network, website ng kumpanya, o ibang independiyenteng mapagkukunan. Ang pagpapatakbo ng isang blanket na proseso sa bawat uri ng larangan ay hindi nakakakuha ng mga mode ng pagkabigo na partikular sa bawat isa.

3. Ang panganib ng pagkalat ng bandera ay hiwalay sa pangunahing kaligtasan: Ang isang teknikal na bakuna na email ay maaaring maging halos walang halaga. Ang isang "sales@" o "info@" address ay lumipas sa parehong syntax at mailbox checks nang walang problema at ay pa rin isang catch-all o role-based address na bihirang nakamit ang tunay na gumagawa ng desisyon.

Ito ay isang natatanging panganib mula sa isang address na ay simpleng hindi valid, at kailangan nito ng sariling bandera sa halip na mag-iimbak sa isang solong pas o fail label. Ang paggamot sa dalawa bilang parehong panganib ay nagtatago ng mga talaan na mukhang malinis sa isang ulat at hindi gumaganap sa isang kampanya.

4. Timestamp sa antas ng larangan, hindi sa antas ng rekord: Ang isang rekord na nasuri isang taon na ang nakakaraan at ang isang rekord na nasuri noong nakaraang buwan ay maaaring maglingkod sa parehong CRM na tumingin pareho, sa ibang-iba na tiwala sa likod nila. Kung ang " huling nakontrol" petsa ay nakatira sa buong talaan sa halip na sa bawat larangan, Ang isang titulo na hindi na ginagamit sa loob ng 11 buwan ay sumasagawa sa pagiging kredibel ng isang email na nasuri kagabi.

Ang mga timestamp sa antas ng larangan ay ang nagpapahintulot sa isang koponan na talagang magtiwala sa kung ano ang nakikita nito, sa halip na magtiwala sa isang talata dahil lamang sa isang bahagi nito ay kamakailan lamang ay naka-touch.

5. Mag-send ulit, sa isang programa: Ang pag-validate ay hindi isang proyekto na may isang deadline. Sa sandaling natapos ito, ilang porsyento ng database ay nagsimula na nang mag-drift muli, Dahil ang mga tao ay patuloy na nagbabago ng mga tungkulin at mga kumpanya.

Ang isang validated list mula sa anim na buwan na ang nakakaraan ay hindi na validated list. Ito ay isang listahan na dati ay pinatunayan. Ang pagbuo ng muling pag-validate sa isang paulit-ulit na kadensyang ito ang nagpigil sa lihim na pagbubukas ng lihim na iyon.

Paano Magpa-validate ng isang Database Bago Bumili ng Access

Ito ang hakbang na hindi isinasagawa ng karamihan sa mga nagbebenta ng nilalaman, dahil ang karamihan sa mga nagbebenta ng nilalaman ay isinulat ng nagbebenta.

Humingi ng isang randomized sample, hindi isang highlight reel: Ang isang sample na pinili ng tagagawa ay isang palabas, hindi isang pagsubok. Ipatukoy na ang sample ay dapat sumasalamin sa iyong tunay na ICP: parehong industry mix, parehong business size range, ang parehong mix ng titulo na talagang iyong binibili laban sa. Kung hindi pa ito, ang best-of ay gagamitin mo sa halip na ang database na bibigyan mo. Ang sample ay nangangahulugan lamang ng isang bagay kung ito ay mukhang iyong tunay na target list.

I-verify ito nang hindi may kalayaan: I-run ang sample sa iyong sariling proseso ng pag-verify, hindi ang mga claims ng pagiging tumpak ng tagapagtustos. Ang isang nagbebenta ang tinukoy na rate ng kamalayan ay marketing copy hanggang sa may taong nasa labas ng nagbebenta na ito ay kumpirmahin, kung ito ay isang internal check o mga tool sa pag-scraping ng web pag-aalis ng kasalukuyang data sa trabaho at kumpanya nang direkta mula sa pinagmulan.

Pag-check sa lugar sa pamamagitan ng kamay: Maraming nakukuha ng mga tool na awtomatikong ginagamit, ngunit hindi lahat. Mag-pull ng isang subset ng mga talaan, titulo at detalye ng kumpanya gumagana mabuti dito, at suriin ang mga ito nang manual sa isang propesyonal na network o ibang pampublikong mapagkukunan. Dito mo makikita ang mga pagkakamali na tumitigil sa bawat awtomatikong pagsasaliksik ng syntax at format at mali pa rin.

I-score ito, huwag mong i-ball ito: I-run ang sample laban sa parehong mga threshold ng pagtanggap na iyong gamitin sa loob, at score ito. Isang numero, hindi isang pakiramdam. Ang score na iyon ang iyong isinasagawa sa negosasyon ng kontrata, at mas mahirap para sa isang nagbebenta na paniniwalaan ka sa isang nakakumpleto na score kaysa sa isang impression.

Tingnan kung paano sila tumugon sa tanong: Ang isang nagbebenta na naniniwala sa kanilang data ay walang tunay na dahilan upang kontrolin kung aling mga talaan ang nakikita mo. Kung ang isang nagbebenta ay mag-iwas sa isang randomized sample, nag-aalok lamang ng isang curated, o stalls sa hangarin nang buong, tanggapin iyon bilang impormasyon sa sarili nito. Karaniwan nang mas maraming sinasabi ito tungkol sa database kaysa sa anumang spreadsheet.

Karaniwan na mga pagkakamali sa pag-validate ng data ng B2B

Kahit na ang mga koponan na seryosong tumatanggap ng pag-validate ay patuloy na tumatakbo sa parehong ilang mga pattern.

• Walang may-ari, walang workflow. Ang data ay nakumpirma at ang mga talaan ay nakatakda, at pagkatapos ay walang nangyayari dahil walang nagmamay-ari ng susunod na mangyayari. Ang pag-sign ng isang isyu at ang pag-aayos ng isang isyu ay dalawang magkakaibang trabaho, at ang pag-iwas sa ikalawang trabaho ay nagiging walang kabuluhan ang una.
• Magkaisa ang katatagan sa bawat larangan. Hindi lahat ng mga larangan ay may parehong timbang para sa bawat kaso ng paggamit. Ang katumpakan ng email ang pinakamahalaga para sa mga outbound campaign. Ang katumpakan ng titulo ang pinakamahalaga para sa pag-target sa batay sa account. Ang paggamot sa bawat larangan bilang kasing kritikal ay naglalagay ng pagsisikap at nagpapahintulot sa mga larangan na talagang nagmamaneho ng mga resulta na hindi nasuri.
• Pagpapahintulot sa isang beses, sa pagbili. Ang isang database ay nakumpirma sa import, lahat ay umuwi, at ang mga bagong talaan ay patuloy na pumasok sa CRM nang walang plano para sa pag-check sa kanila sa hinaharap. Ang database na tumpak noong unang araw ay patuloy na lumalaki nang hindi pa rin nakakasama.
• Nagtatrabaho ng validation sa isolation. Ang pag-validate ay nangyayari, ngunit ang mga sales o marketing team na gumagamit ng data ay hindi kailanman nakakakita ng mga resulta o nakukuha ng loop. Ang mga bandera ay nasa isang ulat na walang sinuman sa frontline na nagbabasa, kaya walang nagbabago sa kung paano sila gumagana sa data.
• Sa pagtitiwala sa isang sample para sa buong database. Ang mataas na score ng validity sa isang sample ay hindi nangangahulugang ang buong database ay gumaganap nang parehong paraan. Iba't ibang mga segment at iba't ibang mga mapagkukunan sa loob ng parehong database ay nag-aalis at nag-iwas sa iba't ibang rate, at isang solong numero ang nagtatago nito.

Get thousands of leads in 4 minutes.

Stop stitching tools together.
Start with verified sales data, delivered in minutes.

SCALE SALES NOW

No contracts · No setup · No sales call

B2B FAQs sa Pagpapahayag ng Data

1. Ano ang apat na uri ng pag-validate ng data?

Walang isang solong tinatatakdang listahan, ngunit ang pag-validate ng data ng B2B ay karaniwang binahagi sa apat na kategorya: contact data (email, telepono, address), Ang mga data ng trabaho at papel (titulo, seniority, match ng employer), data ng kumpanya (status, laki, lokasyon, industriya), at mga datos sa teknolohikal o firmographic (tech stack, pondo, mga signal ng paglago). Ang bawat kategorya ay nangangailangan ng sariling pagsusuri, dahil iba't ibang paraan at iba't ibang bilis ang kanilang pagkabigo.

2. Ano ang ibig sabihin ng data ng B2B?

Ang data ng B2B ay tumutukoy sa impormasyon tungkol sa mga negosyo at sa mga tao na nagtatrabaho sa kanila, na ginagamit para sa mga benta, marketing, at outreach. Kasama dito ang mga detalye ng pakikipag-ugnayan, impormasyon ng kumpanya, mga titulo ng trabaho, at mga detalye ng firmographic tulad ng industriya o laki ng kumpanya. Ito ay naiiba mula sa B2C data dahil ito ay binuo sa paligid ng mga organisasyon at papel sa halip na indibidwal na mga mamimili.

3. Maaari mo bang bigyan ako ng isang halimbawa ng B2B data?

Ang isang tipikal na rekord ng B2B ay nagsasama ng pangalan ng isang tao, titulo ng trabaho, at email sa trabaho, kasama ang pangalan ng kanilang kumpanya, industriya, at bilang ng empleyado. Ang isang mas kumpletong talaan ay maaaring maglakip din ng teknolohikal na stack ng kumpanya o isang kamakailang kaganapan sa pagpopondo. Ang bawat isa sa mga larangan na ito ay isang hiwalay na data point na maaaring mag-go out na hindi nag-iisa.

4. Magkano ang gastos ng data ng B2B?

Ang presyo ay nagbabago nang malaki depende sa provider, ang lalim ng data, at kung inibaligya ito bilang isang isang-minsan na listahan o isang patuloy na subscription. Ang mga kadahilanan tulad ng kadalas ng pag-verify, kumpletong larangan, at partikular na ICP ang lahat ng nakakaapekto sa gastos. Walang tinatayang rate sa industriya, kaya sulit itong kumpara batay sa nakumpirma na katumpakan sa halip na ang presyo sa bawat talaan lamang.

5. Sino ang mga nangungunang tagapagbigay ng data ng B2B?

Sa halip na mag-ngalan ng mga tiyak na tagapagtustos, ang mas kapaki-pakinabang na tanong ay kung ano ang naghiwalay sa isang malakas na tagapagtustos mula sa isang mahina: ang nakumpirma na katumpakan sa isang randomized sample, transparent sourcing, at isang tinukoy na re-verification cadence. Ang isang provider na tumatanggi sa pagbibigay sa iyo ng isang kinakatawan na sample bago bumili ay isang mas malaking signal kaysa sa anumang listahan ng ranggo.