Mi az az adatcsökkenés? Okok, hatások és megelőzés

A B2B adatbázisok nagyjából 22.5% minden évben, és ez a szám önmagában vitatott, más becslések sokkal magasabbak vagy alacsonyabbak, attól függően, hogy mit mérünk. Minden verzió egyetért a mechanizmusban: egy adatbázis, amely a felépítés napján pontos, az ugyanaból a napból kezd el öregedni, csendben, egyetlen esemény sem jelzi, mikor.

Ez a darab fel bontja a romlás típusait, mi okozza, miért öregszek egyes mezők gyorsabban, mint mások, a tényleges költségek, ha figyelmen kívül hagyjuk őket, és hogyan lassítsuk le. Az út során megvizsgálja, hogy a romlott lemezek mit tesznek a Fővezeték-pontot és értékesítési prospekció: Egy képviselő, aki a régi értékesítési adatokkal dolgozik, nem hajt végre stratégiát, hanem bizalommal találja ki.

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

Mi az az adatcsökkenés?

Az adathalál az adatok pontosságának fokozatos elvesztése, miközben a valós világ folyamatosan mozog, és a rekord csak ott ül. Valaki cserél munkát. Egy vállalat szerkezetátalakítása. Egy idegennek adják a telefonszámot. Egyik sem állítja a CRM-t. A rekord nem törött és semmi sem hiányzik, csak csendben leállt az igazságtól, és nem tűnik másnak, mint a nap, amikor pontos volt.

Az emberek két dologgal összekapcsolják ezt, ami nem. Adathaság A régi lemezeket senki sem tisztította ki. Rossz import, gondtalan formázás, sietséges migráció, törött integráció, ez egy adatminőségproblémája, És ennek semmi köze az idő eltávozásához. A romlás szűkebb: az adatok, amelyek egyszer helyesek voltak, de egy okból tévedtek, az idő miatt.

Miért zavarodsz meg őket? Mert a te Lead scoring szoftver Nem tudom megkülönböztetni a friss értékesítési adatokat a romlott értékesítési adatoktól. Csak a számot követi, és így is magabiztos.

Adatcsökkenés típusai

A Decay nem minden lemezt ugyanazon a módon érinti, és az, hogy egy problémának tekinti, az oka annak, hogy sokan vezetőgenerációs stratégiák Csendben hagyja abba a munkát, anélkül, hogy bárki észreveszte volna, miért. Egy lassú szivárgás és egy törött cső mindkettő a vízben hagyja, de nem ugyanazzal a szerszámmal javítja őket, és az adathasználat nem működik másképp.

1. Természetes (öregedés) romlás

A természetes romlás fokozatos, passzív jellegű. Az adatok pontosak voltak a kézben levő nap, és lassan, egyetlen esemény sem jelölte meg a pillanatot, Nem lesz igaz, mert az idő tovább megy, és senki sem fordult vissza ellenőrizni.

Ez messze a a leggyakoribb fajta romlás, És a legnehezebb, hogy elkapjuk, mert a rekord nem tűnik töröttnek. Minden mezőt betöltötték. Semmi nem okoz hibát. Csak csendben nem egyezik meg a valóságkal, és a CRM-ednek nincs módja annak tudni.

2. Logikai (semantika) romlás

A logikus romlás a csalt. Az e-mail még mindig eljuttat. A telefon még mindig csatlakozik. Semmi nem csúsz, semmi sem jelző, minden automatikus csekke tiszta.

De a mező mögött álló személy már nem az, akinek a nyilvántartás szerint ők. A saját A szerepe megváltozott., a saját A régiség megváltozott., vagy a A lényeg, hogy miért adta hozzá őket, csendben eltűnt.. Az adatok technikailag érvényes és funkcionálisan téves egyidejűleg, És egyetlen automatizált ellenőrzés sem fogja megjelölni a törött mezőket, mert semmi sem törött a mezőről.

3. Műszaki (rendszer) romlás

A mechanikai romlás nem a külső világ változása, hanem az adatkezelő rendszerek által okozott saját okozott károk. A törött integráció, a rossz tömeg import, a hibás migráció, a szinkronizáció, ami csendben lecsap egy fél mezőt, És hirtelen a tegnap jó volt feljegyzések ma megromlanak vagy rosszul vannak elosztva.

A zavaró rész az, hogy milyen azonos a természetes romlásnak kívülről. Egy mező rossz, akárhogy is. De a természetes romlás azért történik, mert a valóság a nyilvántartás nélkül halad, míg a mechanikai romlás azért történik, mert Valami a saját székedben megdöntötte a rekordot, míg a valóság pontosan ugyanaz maradt.. Ez a különbség fontos, mert a szinkronizációs hiba javítása és a lejárt munkacím javítása nem ugyanaz a munka, Bár mindkettő rossz adatként jelenik meg a mérőpulton.

4.Között (szerkezeti) romlás

A külső romlás nem szétesik, hanem megüt. Egy egyesülés, tömeges kirúgás, egy piaci változás vagy egy vezetői csúszás egy teljes feljegyzési szegmenset egy délutánban semlegesítheti mint hogy hónapok alatt fokozatosan felborítsák őket. Egy esemény, és hirtelen egy egész számlának értéke a kapcsolatok, címek és a jelentési sorok egyidejűleg tévesek.

Ez a szerkezeti különbség a többi három típustól: Nem egy lemezről van szó, ami lassan lejár, hanem egy egész részről, ami egyszerre lejár., És egyetlen folyamatos frissítő ciklus sem, amit fokozatosan romlásra építettek, elég gyorsan elkapja.

Minden típus eltérően tör, így a rögzítés is eltér. A természetes romlás folyamatos frissítés ciklusokra van szükség. A logikai romlás manuális felülvizsgálatot igényel, az automatizáció nem kapja el. A mechanikai romlás az integrációs higiénia és az importhitelesítéshez vezet. A külső romlás az egyik, amit a legtöbb csapat kihagy, aktív megfigyelésre van szüksége a főbb számlákategóriákra, nem pedig a rutinszerelésre.

Mi okozza az adathalálást

Mindez nem véletlen. Öt konkrét indítót nyomon követi, és a legtöbb rekordot egyszerre több mint egy támadja.

• Munkaváltások: A B2B-szel való érintkezési romlás legnagyobb tényezőjének tekinthető. Egy új szerepe egyszerre érvénytelenítheti valakinek az e-mailét, telefonszámát, címét és társulatát, és ez folyamatosan történik bármilyen valós méretű adatbázisokon keresztül, ami az oka annak, hogy Fővezeték-keresés Egy listáról, ami még néhány hónapos is, pár órával azelőtt ég, hogy valódi beszélgetés történjen.
• A vállalatváltások: A egyesülés, átvétel, rebranding és szerkezetátalakítás megváltoztatja vagy törli a vállalatszintű adatokat, a domain, a méret, a szerkezetet, Minden kapcsolatfelvétel függ attól, ami minden kapcsolatot károsít, ami a céghez kapcsolódik.
• A kapcsolattartási részletek a munkahelyi változásoktól függetlenül változnak: telefonszámokat átosztanak, és az e-mail szolgáltatókat megváltoztatják, anélkül, hogy bárki más lenne a munkáltató, Így a hozzáférhetőség olyan módon romlik, hogy soha nem jelentkezik be a munkaváltás.
• A technológia és a viselkedésváltások: A technikai, viselkedési vagy szándékos adatok a leggyorsabbak, mivel egy pillanatot rögzítenek, nem pedig egy stabil tényet. A legtöbb adat a web-sziklázási eszközök Először is, ez egy pillanatkép, amint leszáll, és az eszközök gyorsabban cserélnek, mint a legtöbb adatbázis frissítése.
• Passzív rekordok romlása: A nyilvántartások, amelyeket senki nem érintett vagy nem ellenőrizte egy darabig elveszítik a megbízhatóságát egyszerűen csak ott ülve, romlás a figyelmen kívül hagyás miatt, nem pedig a történtek miatt.

Ezek a okok ritkán működnek egyedül. A munkaváltás gyakran ugyanabban a lélegzetben indítja a vállalati változást, és egy lemez egyszerre több ilyen felvételre képes, ami a romlás vegyületek oka.

Miért vannak olyan adatok, amelyek másokkal szemben gyorsabban romlanak

Nem minden mező ugyanolyan sebességgel romlik, és a minta szinte minden forráson tart fenn, még akkor is, ha a pontos számok nem. Egyéni szintű területek, munkatétel, közvetlen e-mail, közvetlen telefon, gyorsabban romlanak, mint a vállalat szintű területek, iparág, központ helye, A cég neve. Ez nem véletlen.

Az emberek körülményei folyamatosan változnak: szerepet változtatnak, számokat cserélnek, cégeket költöznek. Egy vállalat alapvető identitása teljesen más tempóban halad. Az iparágak nem változnak egy éjszaka alatt, a központok nem költöznek el egy kaprikus miatt, és a cég neve az egyik legstabilabb dolog ebben. Az egyén mozgó célpont, a vállalat lassabban.

A viselkedés és a szándék adatainak megromlása gyorsabban, mint mindkettőnek. Nem egy stabil tulajdonság leírása, hanem egy pillanat rögzítése, amit valaki kattintott, keresett vagy érdeklődött, És ez a pillanat általában eltelt, amikor cselekedsz rajta. Ha egy három hónapos szándékjelzésnek aktuálisnak tekintsünk, akkor olyan, mintha tegnap az időjárási jelentést olvasnánk, hogy eldöntsük, mit viselünk ma.

Itt kezdődik a baj: A specifikus romlás arányát, amit az interneten találsz, hatalmasan változik a forrás, a módszertan és az iparág. Az egyik cikk száma a címek romlásához nem felel meg egy másiknak, és egyik sem szabad egyetemes referenciaértékként kezelni, amit csak a saját adatbázisodra alkalmazhatsz.

Ha egy konkrét szám jelenik meg ezen a cikkben, az az elsődleges kutatás miatt van, nem egy bizonyos rögzített adatbázisként jelenik meg. A minta megbízható. A pontos szám ritkán van.

Az adatcsökkenés üzleti hatása

Mindez nem marad hosszú ideig elméleti, valós számban jelenik meg egy képernyőn, csak nem úgy, ahogy várhatóan.

A terjesztési erőfeszítések eltévesztése Ez a legközelebb kerül, és a legkönnyebb, hogy elhagyd. A képviselők időt töltenek az átlépő kapcsolatok üldözésével, a rossz személyhez kötött hívásokkal, az e-mailekkel, amelyek felbukkannak, mielőtt valaki kinyitja őket. Egyetlen ilyen erőfeszítés sem hoz semmit.

A szállíthatósági kár - Ez csak súlyosbítja a problémát. A romlott címek növekvő visszafordítási rátája nem csak az e-mail-t veszteget, hanem károsítja a küldő hírnevét is. Ez a kár minden üzenetet követ, beleértve az azonos domainban lévő, nem tett semmi rosszat.

A megbízhatatlan előrejelzések és jelentések A romlás veszélyesebb, mint idegesítő. A törmelék és a számlázási adatok, amelyek a romlott információkra épülnek, olyan előrejelzéseket hoznak létre, amelyek a mérőpulton megbízhatóak. miközben csendben nyugalomra áll a felvételekre, amelyek már nem tükrözik a valóságot. Egy előrejelzés nem jelenti azt, hogy a felépített része rossz, csak később rosszul néz ki, általában a legrosszabb pillanatban.

A vegyes hatás az automatizációra és az AI-ra Ez a régi probléma legújabb változata. Bármilyen munkafolyamat, amely az CRM-adatok alapján értékeli, útvonalat vagy személyre szabást tesz, örökli az, ami az adatokban már létezik. Az automatizáció nem oldja meg a romlásot, csak gyorsabban és nagyobb bizalommal működik, mint amit az adatok valaha is szereztek.

Hogyan lehet mérni az adathalálást

Nem kell egy beszámoló a vendor, hogy tudja, milyen rossz a saját adatbázis, csak egy délután és egy kis fegyelmezés.

• Vegyünk ki egy véletlenszerű mintát a feljegyzésekről, akiket nem érintettek hat hónapja. Nem a legjobb nyomok, nem azok, amelyekre már dolgoztál. A friss vagy magas elkötelezettségű nyilvántartások kiválasztása az adatbázist egészségesebbnek teszi, mint valójában.
• Ellenőrizze több jel: Csináld ki az e-mail-adományt, majd manuálisan ellenőrizze a munkatársak címét vagy a cég adatait egy szakmai hálózatnál. Egyetlen jel hazudik neked.
• Számítson ki egy egyszerű romlás arányát: A mintában, ami rosszul bizonyult. Ez a szám durva, de a tiéd, és jobban jár, mint egy olyan iparági átlag, amit nem építettek az adatbázisotokhoz.
• Időről időre ismételje: Egyetlen csek egy pillanatnyilvánvaló. Minden negyedév vagy kétévente, és egy trendet kapsz. ami az egyetlen dolog, ami azt mondja, hogy a romlás gyorsul, vagy irányul.

Hogyan lassítsuk le az adathalálást

Nem lehet elkerülni a romlás, de nem kell vakra üldözni, és ez a cadence-től kezdődik, nem az eszközöktől.

A frissítés gyakorisága a romlás sebességével egyezik: A gyors mozgó területek, a közvetlen kapcsolattartási adatok, a viselkedés adatoknak gyakori figyelmet kell fordítaniuk. A stabil területek, mint az iparág vagy a cég neve, nem szükségesek ugyanazokra a babysittingre.

Használja a trigger- alapú frissítéseket, ha: Egy visszafordult e-mail, egy válasz, amely egy új szerepet említ, ezek a rekordokat meg kell jelölniük a felülvizsgálatra, amint megtörténnek. A várakozás a várakozott vizsgálati csoportra, azt jelenti, hogy mindig késésben érsz el a romlásba.

Segment karbantartási erőfeszítés érték szerint: A magas prioritású számlák és az aktív csővezeték egyre gyakrabban kapnak figyelmet. A nyugalom vagy a kevés elkötelezettség nem érdemel ugyanazt az időt, És ha egyenlő módon bánsz velük, akkor csak a legkevésbé fontosabb helyeken terjeszti a törekvéseidet.

Elfogadja, hogy a romlás nem lehet megszüntetni, csak kezelni: Egy állandóan "tisztult" adatbázis nem valós cél, hanem egy olyan fantázia, amit az emberek adnak, akik még sosem működtettek. Az igazi cél az, hogy a romlásot a folyamatos karbantartás révén megőrizzük, nem pedig egy nem létező célvonal után.

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

Adatcsökkenés FAQs

1. Mit értünk az adatcsődben?

Az adathaláltság akkor történik, amikor a pontos, tárolt adatok csendben nem lesznek pontosak, csak mert az idő elhalad, és a feljegyzés soha nem érkezik vissza. frissített. Nem rendszerhibásodás vagy rossz adatbevitel, hanem valós változás, amit a rekord soha nem ért el.

2. Mi a példa az adathasználatra?

Valaki feljebb kerül, a régi címük marad a CRM-ben, és minden e-mail vagy hívás referenciát küld egy hónapja elhagyott szerepről. A lemez jól néz ki. Ez már nem igaz.

3. Hogyan veszítenek az adatok?

A betegség egy csomó különböző mechanizmuson keresztül romlik: lassú, passzív öregedés, csendes szemantikus drift, önmagában bekövetkezett rendszerhibák, és hirtelen strukturális sokkok, mint a fúzió vagy a felmondás. Mindegyik különböző módon tör rekordokat, ezért egy fix sosem fedezi meg mindent.

4. Az adatok idővel romlanak?

Igen, ez a romlás meghatározó jellemzője. Még egy nullás hibával és tökéletes formázással rendelkező adatbázis is öregedik, Mert az emberek és a cégek a nyilvántartások mögött változnak, míg a nyilvántartások maguk befagyasztottak.

5. Milyen gyakori az adathaság?

Valóban gyakori, bár ez egy másik probléma a romlástól, a zűrzavartól, nem pedig a leállástól. Bármely adatbázis, amely egy vagy több évig nem volt aktív listák higiénia, szinte biztosan tartalmaz néhányat.