Kas yra duomenų senėjimas? Priežastys, poveikis ir prevencija

B2B duomenų bazės sumažėja maždaug 22.5% kiekvienais metais, ir šis skaičius yra ginčytas, kiti skaičiavimai yra daug didesni ar mažesni priklausomai nuo to, ką matuojama. Kiekviena versija sutinka dėl mechanizmo: duomenų bazė, tiksli nuo jos kūrimo dienos, pradeda senėti nuo tos pačios dienos ir toliau. tyliai, be jokio įvykio žymėjimo kada.

Šis straipsnis atskleidžia nuosmukio rūšis, kas jį sukelia, kodėl kai kurie laukiai senėja greičiau nei kiti, tikrosios išlaidos ignoruojant juos, ir kaip jį sulėtinti. Keliuose jis žiūri, ką gali padaryti sužeisti įrašai potencialių klientų vertinimą ir pardavimo prospektavimas: Reprezentantas, dirbantis su užtrauktais pardavimų duomenimis, ne įgyvendina strategijos, jie pasiteisina.

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

Kas yra duomenų senėjimas?

Duomenų žlugimas yra laipsniškas saugomų duomenų tikslumo praradimas, o tikrovė pasaulis nuolat juda ir įrašas tiesiog sėdina ten. Kažkas pakeičia darbą. Įmonės restruktūrizavimas. Telefonas yra perduotas svetimui. Niekas iš to nepalieka tavo CRM. Rekordas nėra prarasęs ir nieko trūksta, jis tiesiog tyliai nustojo būti tiesa, ir atrodo ne kitaip nei tada, kai buvo teisingas.

Žmonės tai įjungia į du dalykus, kurių nėra. Duomenų sugadinimas Tai nesutarimas, senos įrašų niekas neišvalė. Nelabai importuojami, negalbi formatos, skubiai migracija, praradusi integracija, tai yra duomenų kokybės problema, ir tai neturi nieko bendro su laiko praėjimu. Nuostoliai yra siauresni: duomenys, kurie buvo teisūs vieną kartą ir iššovė klaidingai dėl vienos priežasties - laiko.

Kodėl juos atskirti? Nes tavo pagrindinio vertinimo programinė įranga negali atskirti naujų pardavimo duomenų nuo praradusių pardavimo duomenų. Tai tik matematika, bet kuriuo atveju pasitikėjimas savimi.

Duomenų žlugimo rūšys

"Decay" nesusija prie visų įrašų taip pat, ir tai yra viena problema, dėl kurios tiek daug žmonių potencialių klientų generavimo strategijų Tuomet tu išmokoi, kad niekas nepastebės. Lėstas išbėrimas ir prasiskaldęs vamzdis abu leidžia stovėti vandenyje, bet juos nepajaustate vienodomis įrankais, ir duomenų žlugimas veikia taip pat.

1. Natūralus (senėjimo) nuosmukys

Natūralus žlugimas yra laipsniškas, pasyvus. Duomenys buvo tiksli tą dieną, kai jie buvo užfiksuoti ir lėtai, be vieno įvykio, kuris žymėtų akimirką, tai nebebuvo tiesa tik todėl, kad laikas eina ir niekas negrįžta patikrinti.

Tai toli gražu dažniausias žlugimo tipas, ir taip pat sunkiausia jį sugauti, nes įrašas neatrodo sugadintas. Kiekvienas laukas užpildytas. Nieko nesuklys. Jis tiesiog tyliai nustojo atitikti realybę, ir jūsų CRM neturi galimybės tai žinoti.

2. Loginis (semantiškas) nuosmukys

Loginis žlugimas yra šlykštesnis. El. Paštas vis dar pristatytas. Telefonas vis dar prijungtas. Nieko nesukeltų, nieko nepaliestų. Kiekvienas automatinis čekis atvyksta grynas.

Bet žmogus už tų laukų nebėra tas, kokius jie yra. Jų vaidmuo pasikeitė, jų pasikeitė jų pareigų lygis, arba jų reikšmė, kodėl jūs juos pridėjote iš pradžių, tyliai išnyko.. Duomenys yra Techniciniu požiūriu galiojančios ir funkciniu požiūri neteisingos, ir nė vienas automatinis patikrinimas, sukurtas užfiksuoti sugadintus laukus, niekada nebus žymuo, nes nieko apie patį lauką nėra sugadinta.

3. Mechaninis (sistemos) nuosmukys

Mechaninis žlugimas - tai ne išorinis pasaulis, o duomenų tvarkymo sistemų padaryta pavojaus, kurią jie padarė patys sau. Sunkusi integracija, blogai importuojamas kiekis, klaidinga migracija, sinchronizavimas, kuris tyliai palieka pusę laukų, Ir staiga įrašai, kurie vakar buvo gerai, šiandien yra sugadinti ar neteisingai paskirti.

Įdomu tai, kaip jis atrodo identiškas natūraliam žlugimui iš išorės. Bet kuriuo atveju laukas yra neteisingas. Tačiau natūrali žlugimas vyksta, nes realybė eina be įrašų, o mechaninis žlugymas - dėl to, kad kažkas savo statyje sulaužė rekordą, o realybė liko tokia pati.. Šis skirtumas yra svarbus, nes sinchronizacijos klaidos ir pasenusio darbo pavadinimo taisymas nėra tas pats darbas. nors abu pasirodė kaip "blogūs duomenys" paneliuje.

4. Išorinis (struktūrinis) duomenų senėjimas

Išorinis žlugimas ne traukia, o smūgia. Sujungimas, masinis atleidimas, rinkos permainas ar vadovavimo permainą gali panaikinti visą įrašų segmentą per vieną popietę o ne juos išnaikinti per mėnesius. Vienas įvykis ir staiga visos paskyros vertė, kontaktų, pavadinimų ir pranešimų eilutės yra neteisingos tuo pačiu metu.

Štai kodėl jis struktūriškai skiriasi nuo kitų trijų tipų: Tai ne apie vieną įrašą, kuris lėtai išnyksta, o apie visą segmentą, kurį iš karto užsiminti., ir nė vienas nuolatinis atnaujinimo ciklas, sukurtas palaipsniui žlugti, negali jį užfiksuoti pakankamai greitai.

Kiekvienas tipas sutrūksta skirtingai, todėl ir remontas skiriasi. Natūralus žlugimas reikalauja nuolatinių atnaujinimo ciklų. Loginis praradimas reikalauja rankinio patikrinimo, jo nepalieka automatizacija. Mechaninis žlugimas yra susijęs su integracijos higiene ir importo patvirtinimu. Daugeliui komandų nepakenčia išorės žlugimas, todėl reikia aktyvios priežiūros pagrindinių sąskaitų įvykių atveju, o ne įprastinio techninės priežiūros.

Kas sukelia duomenų praradimą

Niekas iš to neįvyksta atsitiktinai. Jis atsiskaito iki penkių konkrečių veiksnių, ir dauguma įrašų yra nukentėję daugiau nei vienu tuo pačiu metu.

• Darbo pakeitimai: plačiai laikomas didžiausiu B2B kontakto žlugimo veiksniu. Naujas vaidmuo gali iš karto panaikinti kažkieno el. pašto, telefono numerio, pavadinimo ir įmonės asociaciją, ir tai vyksta nuolat bet kurioje duomenų bazėje, kurios dydis yra tikras, todėl potencialių klientų paieška Iš sąrašo, kuris yra net keletą mėnesių senas, sudegsta prieš kelias valandas, kai įvyks tikras pokalbis.
• Įmonės pokyčiai: susijungimas, įsigijimas, perkūrimas ir restruktūrizavimas keičia arba išnaudoja įmonių lygio duomenis, domeną, dydį, struktūrą; nuo kurio priklauso kiekvienas kontaktinis įrašas, ir tuo pačiu metu pažeisti visus su ta kompanija susijusius kontaktus.
• Kontaktų duomenys keičiasi nepriklausomai nuo darbo vietos pokyčių: telefono numeris bus perkeltas ir el. pašto teikėjai pasikeis, nes niekas nekeis darbdavių, todėl prieinamumas praradamas taip, kad niekada neįregistruojama kaip darbo keitimas.
• Technologijos ir elgesio pokyčiai: Technografiniai ir elgsenos ar ketinimo duomenys senėja greičiau, nes jie užima akimirką nei pastovų faktus. Daug tokių duomenų yra iš žiniatinklio duomenų rinkimo įrankiai Taigi, tai yra nuotrauka iš karto kai jis nusileidžia ir įrankiai keičiasi greičiau nei dauguma duomenų bazės atnaujina.
• Pasyvus įrašų nuosmukys: įrašų, kurių niekas nesusijusi ar patikrinta per kurį laiką praranda patikimumą tiesiog dėl to, kad sėdėjo ten, praradimas dėl nepavystymo, o ne praradymas įvykių.

Šios priežastys retai veikia viena. Darbas keičiamas dažnai sukelia įmonės pokyčius tuo pačiu kvėpu, ir vienas įrašas gali surinkti keletą iš šių vienu metu, Tai yra dalis, kodėl susidarė junginiai.

Kodėl kai kurie duomenys žlugo greičiau nei kiti

Ne visi laukai žūsta tuo pačiu greičiu, ir modelis išlieka beveik visose šaltiniuose, net jei tiksliai skaičiai ne. Individualinio lygio sritys, darbo pavadinimas, tiesioginis el. paštas, tiesioginė telefonas, žlugimas greičiau nei įmonės lygmens sritys įmonės pavadinimas. Tai ne atsitiktinis.

Žmogaus aplinkybės nuolat keičiasi: jie keičiasi vaidmenimis, keliauja numeriu, visiškai perkeliama į įmonę. Įmonės pagrindinė tapatybė juda visiškai kitu tempu. Pramonės nekeičia per naktį, būstinė ne perkeliama dėl savo noros, o įmonės pavadinimas yra vienas iš stabiliausių dalykų. Asmenys yra judantis tikslas, įmonė - lėtesnė.

Elgsenos ir ketinimo duomenys žlunga greičiau nei jie. Tai visai ne apibūdina stabilų požymio, tai užfiksuoja akimirką, kurią kažkas paspaudė, ieškojo ar parodė susidomėjimą. ir šis momentas paprastai praėjo, kai tu jį reaguosi. Trimesečius seną signalą laikyti aktualu, tai panašu į vakarį meteorologinį pranešimą ir nuspręsti, ką apsirengti šiandien.

Štai kur tai tampa nesutarus: konkrečios žlugimo rodikliai, kuriuos rasite internete, labai skiriasi pagal šaltinį, metodiką ir pramonę. Vienų straipsnių skaičius dėl darbo pozicijos žlugimo nesutinktų su kito. ir nė vienas iš jų neturėtų būti laikomas visuotiniu lyginamuoju, kurį galite taikyti savo duomenų bazėje.

Jei konkrečias figūras rodomas bet kur šiame straipsnyje, tai priskiriama pagrindiniam tyrimui. nepranešta kaip tam tikras fiksuotas duomenų elgesio įstatymas. Patartis yra patikimas. Tikslus skaičius retai yra.

Duomenų žlugimo verslo poveikis

Niekas iš to neliko teorinis ilgai, jis pasirodė realu skaičiumi paneliuje, tik ne taip, kaip tikėtasi.

Praleistas informavimo pastangas yra tiesioginė kaina, ir taip pat lengviausia praleisti. Reps praleidžia laiką persekiojant kontaktus, kurie perėjo į kitą vietą, skambučius, kurie prijungia prie netinkamo asmens, el. pašto, kurios atsiliepia prieš ką nors jų atidarius. Niekas iš tų pastangų nieko nesukuria.

Išdavimo galimybės žala - Tai pablogina problemą. Didėjančios atsiliepimo dažnis iš prastai uždaryto adreso ne tik švaistina tą vieną el. Pašto paštą, bet ir žaloja jūsų siuntėjo reputaciją. Ši žala po to sekasi kiekvienam pranešimui, įskaitant galiojančius kontaktus, gyvenančius toje pačioje vietovėje, kurie niekada nieko blogo nepadarė.

Neįtikėtinas prognozes ir ataskaitos pateikimas Tai yra vieta, kur žlugimas tampa pavojingas, o ne piktas. "Pipeline" ir "account" duomenys, grindžiami praradusiomis informacijais, gamina prognozes, kurios atrodo patikimas prietaiso plokštėje. Tuomet jis tyliai atsisėdo ant įrašų, kurie nebeatkreipiasi realybės. Prognozė nenurodo, kad jos dalis yra klaidinga. Ji tik atrodo klaidingai vėliau, dažniausiai blogiausiu metu.

Kompozicinis poveikis automatizavimui ir KI yra naujausia senosios problemos versija. Bet koks darbo srautas, kuris užskaičia, maršrutai arba personalizuoja remiantis CRM duomenimis paveldima bet kokią netikslumą, kuri jau gyvena tose duomenų. Automatacija nepakeičia praradimo, ji tik veikia greičiau ir labiau pasitikėjama nei kada nors įgytos duomenys.

Kaip įvertinti duomenų praradimą

Neprivalote pardavėjo ataskaitos, kad sužinotumėte, kaip blogai jūsų duomenų bazė yra, reikia popietės ir šiek tiek disciplinos.

• Ištirkite atsitiktinį įrašų pavyzdį, kurie nebuvo paveikti daugiau nei šešis mėnesius: Ne tavo geriausios informacijos, ne tos, kurios tu aktyviai dirbai. Pasirinkti naujausius ar labai aktyvius įrašus daro savo duomenų bazę atrodo sveikesnė nei ji iš tikrųjų yra.
• Patikrinkite daugiau nei vieną signalą: Išvykite elektroninio pašto pristatymo galimybes, o tada rankiniu būdu patikrinkite darbo vietas ar įmonės duomenis pagal profesinį tinklą. Tik vienas signalas tau meluos.
• Apskaičiuokite paprastą žlugimo lygį: o dalis iš to pavyzdžio, kuris pasirodė neteisingas. Tas skaičius yra sunku, bet jis yra jūsų ir tai geriau nei skolintis pramonės vidutinį, kuris nebuvo sukurtas jūsų duomenų bazėje iš pradžių.
• Pasikartoti periodiškai: Vienintelis čekis - tai žvilgsnis. Pasirinkime kiekvieną ketvirtį ar du ir gausite tendenciją. Tai vienintelis dalykas, kuris iš tikrųjų rodo, ar griovėjimas pagreitėja ar yra kontroliuojamas.

Kaip sumažinti duomenų žlugimą

Negalime išvengti pranyko, bet galime nustoti jį sekti aklai. Tai prasideda nuo kadencijos, o ne įrankių.

Pasitaikyti su atnaujinimo dažnumu ir žlugimo greičiu: Greitai judantys laukai, tiesioginiai kontaktiniai duomenys, elgesio duomenys, reikalauja dažnio dėmesio. Stabiliems laukams, pavyzdžiui, pramonės ar įmonės pavadinimui nereikia tos pačios vaikų priežiūros.

Naudokite trigger-based naujinimus , kai galite: Atsakymas, kuriame nurodoma nauja funkcija, turėtų būti įrašytas į sąrašą ir peržiūrimas. Laukiant planuotos serijos peržiūros, visada užtrunka vėlai.

Sygmentų priežiūros pastangas pagal vertę: Visapusiškai prioritetiniai sąskaitos ir aktyvus vamzdynas dažnai į juos kreipiasi. Nė vienas įrašas, kuriame nėra jokio ryšio, negali būti vienodas. ir juos vieningai gydyti tiesiog skleidžia savo pastangas, kur tai mažiausiai svarbu.

Priimk, kad praradimą negalima pašalinti, tik valdyti: Nuolat "valus" duomenų bazė nėra reali tikslas, tai fantazija, kurią parduoda žmonės, kurie niekada jos nevykdė. Tikras tikslas - išlaikyti nuoseklią priežiūrą, o ne sekti nuotolį, kuris nėra.

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

DUK apie duomenų senėjimą

1. Ką reiškia duomenų žlugimas?

Duomenų žlugimas yra tai, kas atsitinka kai tiksli saugomi duomenys tyliai tampa netikslingi tik todėl, kad laikas eina ir įrašas niekada nebus panaikintas. atnaujintas. Tai nėra sistemos klaida ar netinkamas duomenų įvedimas, tai tikrasis pasaulio pokytis, kurio įrašas niekada nesupranta.

2. Koks yra duomenų žlugimo pavyzdys?

Kai kas nors yra pakeltas į aukštesnį, jų senasis pavadinimas lieka jūsų CRM, ir kiekvienas el. paštas ar paskyrimas siunčia nuorodas į vaidmenį, kurį jie paliko prieš kelis mėnesius. Žymai atrodo gerai. Tai tiesiog nebe tiesa.

3. Kaip duomenys žlugsta?

Ji žlugsta per keletą skirtingų mechanizmų: lėtas pasyvas senėjimas, tylus semantiškas srautas, savęs sukeltos sistemos klaidos, ir staigių struktūriniais šokiais, pavyzdžiui, susijungimu ar atleidimu. Kiekvienas iš jų skirtingai sutinka rekordus, todėl vienas sprendimas niekada nesuprašo visų.

4. Ar duomenys laikui bėgant pranyksta?

Taip, tai yra apibūdinančioji žlugimo savybė. Net ir duomenų bazė su nulinės klaidos ir tobulų formatuojimą vis dar bus užsiminusi, Nes žmonės ir įmonės, kurios yra už įrašų, keičiasi, o patys įrašai lieka įšaldyti.

5. Kaip paplitusi yra duomenų pranykimas?

Iš tikrųjų įprasta, nors tai kitokia problema nei praradimas, nereguliarumas, o ne stagnumas. Bet koks duomenų bazė, kuri praėjo metus ar ilgiau be aktyvios sąrašo higienos, beveik neabejotinai turi kai kurias.