Ano ang Data Decay? Mga sanhi, epekto, at pag-iwasan

Ang mga database ng B2B ay nag-degrade sa halos 22.5% bawat taon, at ang bilang na iyon ay pinagtatalo, na may iba pang mga pagtatalo na tumataas o tumataas depende sa kung ano ang sinusukat. Ang lahat ng bersyon ay nagkakaisa sa mekanismo: ang isang database na tumpak noong araw na ito ay itinayo ay nagsisimula na maging na-outdated mula sa parehong araw na iyon at magpatuloy, tahimik, nang walang isang pangyayari na nag-marking kung kailan.

Inilalarawan ng kuwento na ito ang mga uri ng pagkawasak, kung ano ang sanhi nito, kung bakit ang ilang mga larangan ay mas mabilis na lumaki kaysa sa iba, ang tunay na gastos ng pag-iwasan nito, at kung paano ito mabagal. Sa daan, tinitingnan nito kung ano ang ginagawa ng mga nag-aalis na talaan sa pag-aalaga ng lead at pag-aalaga ng benta: Ang isang rep na nagtatrabaho sa mga datong sales na hindi nag-execute ng isang estratehiya, sila ay nag-aasa sa tiwala.

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 Data Decay?

Ang pagkawasak ng data ay ang pang-aayunang pagkawala ng katumpakan sa naka-imbak na data habang ang tunay na mundo ay patuloy na lumalakad at ang talaan ay nakatayo lamang doon. May nagbago ng trabaho. Ang isang kumpanya ay nag-reorganize. Ang isang numero ng telepono ay ibinibigay sa isang estranghero. Walang pin sa iyong CRM. Ang rekord ay hindi natakbo at walang nawawalang, ito ay lamang tahimik na hindi na totoo, at mukhang hindi naiiba sa araw na ito ay tumpak.

Ang mga tao ay nag-iimbak ito ng dalawang bagay na hindi. Pag-aalis ng data ang mga lumang talaan na walang naglinis. Mali na import, walang pag-iimbak, mabilis na pag-iimbak, nawasak na pagsasama, iyon ay isang Problema sa kalidad ng data, at walang kinalaman sa paglipas ng panahon. Ang pag-aaksay ay mas makitid: data na minsan ay tama at nagkamali sa isang dahilan, ang oras.

Bakit mag-alala sa paghiwalayin sa kanila? Dahil ang iyong software ng pag-scoring ng lead Hindi ko maiiwasan ang bagong data sa pagbebenta mula sa nawasak na data sa pagbebenta. Nagtatrabaho lang ito sa matematika, sigurado sa parehong paraan.

Mga Tipong Pag-aalis ng Data

Ang decay ay hindi pumupunta sa bawat talaan sa parehong paraan, at ang pagtatalaga sa ito bilang isang problema ay kung bakit maraming mga estratehiya sa paglikha ng lead tahimik na huminto sa trabaho nang walang nakakaalam kung bakit. Ang mabagal na pag-uubos at isang binuksan na tubo ay nag-iwan sa iyo na nakatayo sa tubig, ngunit hindi mo ito ay ayusin sa parehong mga tool, at ang pag-aalis ng data ay hindi naiiba.

1. Natural (Pag-aedad) Pag-aalis

Ang likas na pagkawasak ay pang-aayuno, pasibo na uri. Ang data ay tumpak noong araw na kinukuha ito, at hinay-hinay, nang walang isang pangyayari na nag-iiba sa sandali, ito ay hindi na totoo dahil lamang ang panahon ay patuloy na lumipas at walang nagbalik upang suriin.

Ito ay sa malayo ang pinaka-karaniwang uri ng pagkabalisa, at ito rin ang pinakamahirap na makuha, dahil ang rekord ay hindi mukhang natakbo. Ang bawat larangan ay punong. Walang naglalagay ng pagkakamali. Hindi na ito nakakatalikod sa katotohanan, at ang iyong CRM ay walang paraan upang malaman ito.

2. Logikal (Semantikal) Pag-aalis

Ang logikal na pagkawasak ay ang lihim na iyon. Nagdadalo pa rin ang email. Nagkakonekta pa rin ang telepono. Walang bumagsak, walang nag-aalala, ang bawat awtomatikong tseke ay malinis.

Ngunit ang tao sa likod ng mga larangan ay hindi na kung sino ang sinasabi ng rekord na sila ay. Ang kanilang nagbago ang papel, kanilang nagbago ang seniority, o kanilang relevance sa kung bakit mo idinagdag sila sa unang dako ay hilom nawala. Ang data ay sa teknikal na katumbas at sa pag-andar ay maling sa parehong oras, at walang awtomatikong tseke na binuo upang makuha ang mga natatakdang larangan na kailanman ay mag-sign ito, dahil walang bagay tungkol sa larangan mismo ay natatakdang.

3. Mekanikal (Sistema) Pag-aalis

Ang mekanikal na pagkawasak ay hindi ang panlabas na mundo na nagbabago, ito ay mga pinsala na nai-auto-inflicted mula sa mga sistema na namamahala sa data. Isang nasira na pagsasama, isang masamang bulk import, isang may-kasamang pag-migrate, isang sync na tahimik na bumaba sa kalahati ng larangan, at biglang ang mga talata na maayos kagabi ay nakakalito o hindi na nakatakda ngayon.

Ang nakakagulat na bahagi ay kung paano ito mukhang katulad ng likas na pagkawasak mula sa labas. Ang isang larangan ay mali sa parehong paraan. Ngunit ang likas na pagkawasak ay nangyayari dahil ang katotohanan ay lumipat nang walang talaan, habang ang mekanikal na pagkawasak ay nangyayari dahil May isang bagay sa iyong sariling stack na nag-break ang rekord habang ang katotohanan ay nanatili nang eksaktong pareho. Ang pagkakaiba na ito ay mahalaga, dahil ang pag-aayos ng isang pagkakamali sa sync at ang pag-aayos ng isang di-matched na titulo ng trabaho ay hindi ang parehong trabaho, kahit na ang parehong ipakita bilang "masamang data" sa isang dashboard.

4.Kahit (Struktural) Pag-aalis

Ang panlabas na pagkabalisa ay hindi nag-iwan, ito ay pumutok. Ang isang pagsama, isang masamang pag-aalis, isang pagbabago sa merkado, o isang pagbabago sa pamumuno ay maaaring hindi kumpirmadong isang buong segment ng mga talaan sa isang solong hapon sa halip kaysa mag-erode ng mga ito hinhinto sa loob ng ilang buwan. Isang pangyayari, at biglang ang halaga ng isang buong account ng mga kontak, titulo, at mga linya ng ulat ay mali sa parehong oras.

Ito ang gumagawa nito na magkakaiba sa istraktura mula sa iba pang tatlong uri: Hindi ito tungkol sa isang talaan na mabagal na nag-drift outdated, ito ay tungkol sa isang buong segment na nagiging obsolete sa isang pagkakataon, at walang patuloy na refresh cycle na binuo para sa pang-aayuno na pagkawasak ay makukuha ito nang mabilis.

Ang bawat uri ay nag-iiba sa pag-uubos, kaya nag-iiba rin ang pag-uubos. Ang likas na pagkawasak ay nangangailangan ng patuloy na mga siklo ng pag-aayos. Ang logikal na pagkawasak ay nangangailangan ng manual na pagsusuri, walang automation na nakakakuha nito. Ang mekanikal na pagkawasak ay bumaba sa integrasyon na higaan at pag-validate ng import. Ang panlabas na pagkawasak ay ang isa na karamihan sa mga koponan ay hindi, ito ay nangangailangan ng aktibong pagsubaybay para sa mga pangunahing pangyayari sa antas ng account, hindi rutinong pagpapanatili.

Kung Ano ang Nagmumula sa Pag-aalis ng Data

Walang nangyayari sa mga bagay na ito sa pamamagitan ng aksidente. Ito ay naglalayong sa limang tiyak na trigger, at karamihan sa mga talaan ay nasaktan ng higit sa isang sa parehong oras.

• Pagbabago sa trabaho: malawakang itinuturing na pinakamalaking driver ng B2B contact decay. Ang bagong papel ay maaaring ibalide ang email, numero ng telepono, titulo, at pakikipagtulungan ng kumpanya ng isang tao nang sabay-sabay, at ito ay nangyayari nang patuloy sa anumang database ng tunay na laki, na kung bakit pag-uusisa ng lead sa isang listahan na kahit na ilang buwan na lumang nag-uubos oras bago isang tunay na pag-uusap ay mangyari.
• Mga pagbabago sa kumpanya: ang mga pagsasama, pag-aari, pagbabagong-tandaan, at pagbabagong-buhay ay nagbabago o nag-aalis ng mga data sa antas ng kumpanya, domain, laki, istraktura, na ang bawat contact record ay nakasalalay, na pinupukaw ang bawat contact na naka-link sa kumpanya na iyon nang sabay-sabay.
• Pagbabago ng mga detalye ng pakikipag-ugnayan independent sa mga pagbabago sa trabaho: ang mga numero ng telepono ay muling nakasain at ang mga tagapagbigay ng email ay nagbabago nang walang sinuman ang nagbabago ng mga employer, kaya ang pagiging mai-access ay nasira sa mga paraan na hindi kailanman nag-register bilang isang pagbabago ng trabaho.
• Mga pagbabago sa teknolohiya at pag-uugali: ang mga datos sa teknolohikal at panggawi o layunin ay mas mabilis na lumipas, dahil kinukuha nila ang isang sandali sa halip na isang matatag na katotohanan. Maraming data na iyon ay nagmumula sa mga tool sa pag-scraping ng web sa unang lugar, kaya ito ay isang snapshot sa sandaling ito ay bumabalong, at ang mga tool ay binabawi nang mas mabilis kaysa sa karamihan sa mga database kailanman refresh.
• Passive record decay: ang mga talaan na walang sinuman ang nakikitungo o nakumpirma sa isang sandali ay nawalan ng katiyakan dahil lamang sa paglilingkod doon, pagkawasak sa pamamagitan ng pagkabihag kaysa pagkawasak sa pamamagitan ng kaganapan.

Ang mga sanhi na ito ay bihirang mag-isa. Ang isang pagbabago sa trabaho ay madalas na nagpapahintulot ng isang pagbabago sa kumpanya sa parehong hininga, at ang isang solong talaan ay maaaring kumuha ng maraming mga ito nang sabay-sabay, na bahagi ng dahilan kung bakit ang mga compound ay nag-awasak.

Bakit Ang ilan sa mga Data ay Mas mabilis na Nagkukulang kaysa sa Iba

Hindi lahat ng mga larangan ay nag-aalis sa parehong bilis, at ang pattern ay nagpapatuloy sa halos lahat ng pinagmumulan, kahit na ang eksaktong mga bilang ay hindi. Mga larangan sa antas ng indibidwal, titulo ng trabaho, direktang email, direktang telepono, mas mabilis na kumakapagsak kaysa sa mga larangan sa antas ng kumpanya, industriya, lokasyon ng punong tanggapan, pangalan ng kumpanya. Hindi ito isang kasumpangan.

Ang mga kalagayan ng isang tao ay patuloy na nagbabago: nagbabago sila ng mga tungkulin, nagbabago ng mga numero, nagbabago ng mga kumpanya nang buong-buo. Ang pangunahing pagkakakilanlan ng isang kumpanya ay lumilipat sa isang ganap na iba pang bilis. Ang mga industriya ay hindi nagbabago sa isang gabi, ang mga punong tanggapan ay hindi maglilipat sa isang kabigla, at ang pangalan ng isang kumpanya ay isa sa mga pinakamalamig na bagay tungkol dito. Ang indibidwal ay isang lumalakad na layunin, ang kumpanya ay isang mas mabagal.

Ang mga datos sa pag-uugali at layunin ay mas mabilis na namamatay kaysa sa dalawa. Hindi ito naglalarawan ng isang matatag na katangian sa lahat, ito ay pagkuha ng isang sandali, kung ano ang isang tao nag-click, naghahanap, o nagpakita ng interes sa, at ang sandali na iyon ay karaniwang lumipas sa oras na ikaw ay kumilos sa kanya. Ang pag-aalaga ng tatlong buwan na signal ng intensyon bilang kasalukuyang ay katulad ng pagbabasa ng ulat ng panahon noong kahapon upang magdesisyon kung ano ang isusuot mo ngayon.

Narito kung saan ito nagiging kabalisa: ang mga partikular na rate ng pagkawasak na makikita mo sa online ay nag-iiba nang malaki ayon sa pinagmulan, pamamaraan, at industriya. Ang bilang ng isang artikulo para sa pag-aakyat ng titulo ng trabaho ay hindi katumbas sa isa pang artikulo, at hindi dapat tratuhin bilang isang unibersal na benchmark na maaari mo lamang gamitin sa iyong sariling database.

Kung ang isang tiyak na numero ay lumitaw sa kahit saan sa artikulong ito, ito ay naiugnay sa pangunahing pananaliksik sa likod nito, hindi ipinapakita bilang isang tinatayang batas ng pag-uugali ng data. Ang pattern ay maaasahan. Ang eksaktong bilang ay bihirang.

Ang Impaktong Pagkakasamang-Data sa Negosyo

Walang bagay na ito na nananatiling teorikal sa mahabang panahon, ito ay lumitaw sa tunay na bilang sa isang dashboard, hindi lamang sa paraan na inaasahan mo.

Nagwalang-bisa na pagsisikap sa pag-uusap ang pinakamalapit na gastos, at din ang pinakamadaling mawala. Naggugol ng oras ang mga rep sa pag-iimbak ng mga contact na lumipat, mga tawag na nakikipag-ugnay sa maling tao, mga email na bumangon bago pa buksan ng sinuman ang mga ito. Walang resulta sa gayong pagsisikap.

Pagkakaroon ng pinsala sa pagiging deliverable nagpapahirap sa problema. Ang pagtaas ng rate ng pag-bounce mula sa mga nag-aalis na address ay hindi lamang nag-awasak sa isang email, pinsala din ito sa reputasyon ng iyong nagpadala. Ang pinsala ay sumusunod sa bawat mensahe pagkatapos, kabilang ang mga wastong kontak na nasa eksaktong parehong domain na hindi kailanman gumawa ng anumang mali.

Hindi maaasahan na pag-uulat at pagreport kung saan ang pagkawasak ay nagiging mapanganib sa halip na nakakainis. Ang data ng pipeline at account na binuo sa nag-aalis na impormasyon ay gumagawa ng mga panghula na mukhang kumpiyansa sa isang dashboard, habang tahimik na nag-uoko sa mga talata na hindi na nagpapakita ng katotohanan. Ang isang panghula ay hindi nagpapahayag na ang bahagi ng kung ano ang itinayo nito ay mali, ito ay mukhang mali sa huli lamang, kadalasang sa pinakamasamang posible na sandali.

Ang kumpounding epekto sa automation at AI ang pinakabagong bersyon ng isang lumang problema. Ang anumang workflow na nag-score, nag-rout, o nag-personalize batay sa CRM data ay nakapanatawir sa anumang kakulangan ng katumpakan na nakatira sa data na iyon. Ang automation ay hindi nagtataguyod ng pagkawasak, ito ay kumikilos sa kanya nang mas mabilis, at mas tiwala kaysa sa nakamit na dati.

Paano Matukod ang Pag-aalis ng Data

Hindi mo kailangan ng ulat ng vendor para malaman kung gaano kalaki ang iyong sariling database, kailangan mo ng isang hapon at isang maliit na disiplina.

• Magkuha ng isang random sample ng mga talaan na hindi pa kinamumuha sa loob ng anim na buwan: Hindi ang iyong pinakamahusay na mga leads, hindi ang mga iyong aktibong nagtatrabaho. Ang pag-aayos ng mga bagong talata o mataas na engagement ay gumagawa ng iyong database na mas malusog kaysa sa totoo.
• Suriin ang higit sa isang signal: Magpatupad ng email deliverybility, pagkatapos ay manually spot-check mga titulo ng trabaho o detalye ng kumpanya laban sa isang propesyonal na network. Isang signal lamang ang magsinungaling sa iyo.
• Mag-i-calculate ng isang simpleng rate ng pagkabalisa: ang bahagi ng sample na nagkamali. Ang bilang na iyon ay mahirap, ngunit sa iyo ito, at ito ay mas mahusay kaysa sa pag-autang ng isang average sa industriya na hindi kailanman itinayo para sa iyong database sa unang lugar.
• Paulit-ulitin ito nang regular: Ang isang check ay isang snapshot. Mag-check-up ka ng mga quarter or two at makakakuha ka ng trend, na ang tanging bagay na talagang nagsasabi sa iyo kung ang pagkawasak ay nagpapahimbing o sa ilalim ng kontrol.

Paano Magpahinhinto sa Pag-aalis ng Data

Hindi mo maaaring tumakas sa pagkabalisa, ngunit maaari mong ihinto ang pag-iwas sa kanya nang bulag, at nagsisimula iyon sa kadens, hindi sa mga tool.

Katugma ang frequency ng refresh sa bilis ng pag-aalis: Ang mga larangan na mabilis na lumalakad, direktang mga detalye ng pakikipag-ugnayan, data sa pag-uugali, ay nangangailangan ng madalas na pansin. Ang mga matatag na larangan tulad ng industriya o pangalan ng kumpanya ay hindi nangangailangan ng parehong babysitting.

Gamitin ang mga update na nakabase sa trigger kung maaari mo: Ang isang bounced email, isang sagot na nag-uusapan ang isang bagong papel, dapat na mag-sign ng isang talahan para sa pagsusuri sa sandaling mangyari ito. Ang paghihintay sa isang naka-scheduled na pagsusuri ng batch ay nangangahulugang laging nakukuha mo ang pag-aalis ng oras.

Pag-aalaga sa pagpapanatili ng segment ayon sa halaga: Ang mga account na may mataas na prayoridad at aktibong pipeline ay nagiging mas madalas na pansin. Ang mga tala ng nakatulog o mababang pag-aalaga ay hindi karapat-dapat sa parehong oras, at ang pagtatalaga sa kanila sa katumbas ay nagpapalawak lamang sa iyong pagsisikap kung saan ito'y hindi mahalaga.

tanggapin na ang pagkawasak ay hindi maaaring alisin, lamang pinamamahalaan: Ang isang permanenteng "malinis" na database ay hindi isang realistikong layunin, ito ay isang pangarap na ipinagbili ng mga taong hindi pa nagmamaneho ng isa. Ang tunay na layunin ay panatilihin ang pagkabalisa sa pamamagitan ng patuloy na pagpapanatili, hindi pag-iimbak ng isang linya ng pagtatapos na hindi umiiral.

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

Mga FAQ sa Data Decay

1. Ano ang ibig sabihin ng pag-aalis ng data?

Ang pagkawasak ng data ay kung ano ang nangyayari kapag ang tumpak na nakaimbak na data ay lihim na nagiging hindi tumpak dahil lamang sa paglipas ng panahon at ang talaan ay hindi kailanman nakakakuha updated. Hindi ito isang pagkakamali sa sistema o maling pagpasok ng data, ito ay tunay na pagbabago sa mundo na hindi kailanman nakakatapos sa rekord.

2. Ano ang isang halimbawa ng pagkawasak ng data?

May nag-promove, ang dating titulo nito ay nananatiling nasa iyong CRM, at bawat email o tawag sa iyo ay nagpadala ng mga references sa isang papel na iniwan nila ilang buwan na ang nakalilipas. Mukhang maayos ang rekord. Hindi na totoo.

3. Paano nag-degrade ang data?

Nag-degrade ito sa pamamagitan ng ilang mga natatanging mekanismo: mabagal na passive na pag-iipon, tahimik na semantic drift, sarili na naipahamak ng mga error sa sistema, at biglang mga structural shock tulad ng isang merger o layoff. Ang bawat isa ay iba-iba ang mga rekord, kaya't hindi kailanman natatago ng isang fix ang lahat.

4. Nag-aalala ba ang data sa paglipas ng panahon?

Oo, iyon ang nagtatakda ng katangian ng pag-aagip. Kahit na ang isang database na walang mga error at perpektong pag-format ay magiging walang panahon, Dahil ang mga tao at mga kumpanya sa likod ng mga talaan ay patuloy na nagbabago habang ang mga talaan mismo ay nananatiling nakainit.

5. Gaano karaniwan ang pagkawasak ng data?

Totoo na karaniwan, bagaman ito'y ibang problema mula sa pagkawasak, kalaban kaysa pagkabalisa. Ang anumang database na wala nang isang taon o higit pa nang walang aktibong listahan na higaan ay halos tiyak na may iba.