B2B datu validācija: kas tā ir un kā to veikt pareizi

Uzņēmumi zina, ka viņu datu ir problēmas, bet lielākā daļa nav izveidota, lai to sazinātu agrāk. A 2025 nozares pētījums atklāja, ka 84% organizācijām, kuras cīnos ar nepareizām vai duplicētām datiem; ar e-pastu un tālrunis pārbaudes veido lielāko daļu pašreizējo verificēšanas centienus 36%. Tas ir daudz neapstiprināto lauku, kas atrodas datu bāzē, uz kuriem cilvēki aktīvi veido kampaņas.

Šajā rakstā aprakstīts, kas B2B datu apstiprināšana ir, ko pārbauda, kā process darbojas praksē, un kā testēt datu bāzi pirms maksāt par piekļuvi. Ja tu runāj mērķētu potenciālo klientu piesaistes kampaņas vai datu ievadīšana potenciālo klientu vērtēšanas programmatūrā, Tas ir tas slānis, kas nosaka, vai kāds no šiem veiks.

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 ir B2B datu apstiprināšana?

B2B datu apstiprināšana ir process, kurā kontaktinformācija, uzņēmuma dati un darba dati tiek pārbaudīti salīdzinājumā ar realitāti, nevis ar datumu. Ne "Vai tas izskatās pareizi formattēts", bet "Vai šis joprojām ir patiesība tagad". Tā kā persona aprīlī pārcēla uz citu uzņēmumu.

Tas ir atšķirīgs no datu tīrīšana, kas fiksē formātus un stripes duplikatus, un atšķirīgi no bagātināšana, kas pievieno laukus, kuriem agrāk nebija. Validācija neietekmē. Tas ņem laukumu, kas jau ir reģistrēts un pārbauda, vai tas joprojām atbilst reālajai pasaulei.

Lai kāds uzbūvētu b2b pārdošanas līnijas pārgājienos, kas iegūti ar pirkumiem vai datu piegādātāji, Tas atšķirība ir svarīgāka nekā šķiet. Datu bāzē var būt nulles rakstveida kļūdas un nulles kopējās numurās, bet joprojām ir pilna cilvēku, kas strādā ne tur, kur ieraksts norāda, ka viņi strādā.

Ko apstiprina B2B datu bāzē

"Datu apstiprināt" ir kā viens darbs. Faktiski ir pieci atsevišķos darba posmos, un katrs pārbauda kaut ko atšķirīgu.

Kontaktinformācija (e-pasta adrese): Vispirms pārbauda sintaksi: vai adrese atbilst derīgam formātam. Nākamais slānis ir pastkastes esamība: vai šī pastkaste patiešām eksistē serverī. Neviena no šīm pārbaudēm neatklāj īsto problēmu: piegādes risku. Adrese "sales@" vai "info@" var tikt nosūtīta uz abiem pārbaudēm un tomēr ir visbeidzotīgs, ko neviens neredz regulāri. Tas nozīmē, ka tie ir aizbrauktie zeme un nav noraidīti.

Kontaktinformācija (telefons un adrese): Telefonu numuri pārbauda pēc formāta, tad pēc līnijas tipa: mobils, fiksēts, vai pārklājuma peldēšanas paplašinājums, kas ir caur vairākiem menu pirms cilvēks uzņemas. Aktīva statuss ir atsevišķs pārbaude. Direkts numurs, kas ieradās pie VP, vēl zvana, tas tikai dzina uz tuvu pulku pēc reorg. Posta adresi tiek apstrādātas tāpat: vai formāts atbilst reālajam, piegādājamam vietā, nevis tikai šķiedram, kas izskatās kā viens.

Darbības un uzdevumu dati: Šeit ieraksti noveco visātrāk. Darba devēja atbilstības pārbaude apstiprina, ka persona joprojām strādā norādītajā uzņēmumā. Amatu un senioritātes līmeni pārbauda atsevišķi, jo cilvēku var paaugstināt amatā: uzņēmuma lauks paliek pareizs, bet amata nosaukums jau ir novecojis.

Uzņēmuma dati: Šajā gadījumā pārbauda četrus lietas: aktīva statuss, darbinieku skaits, galvenā centra atrašanās vieta un nozares klasifikācija. Uzņēmums, kas iegādājās vai slēgts, nekavējoties atceļ visus kontaktus, kuri atrodas to zem. Tāpēc šis pārbaudei ir jāiesniedz uz kontu līmeni, nevis kontaktam ar kontaktu.

Tehnogrāfiskie un firmogrāfiskas dati: Tehnoloģijas stack tiek pārbaudītas pret to, ko uzņēmums vadās šodien, nevis ar to, kas kāds reģistrējis, kad tika izveidots rekords. Finanšu un izaugsmes rādītāji ir vienādi, finansēšanas raundi vai atlaišanas raundi var būt vecāku laikā aizgājuši par firmogrāfisko vidi.

Web-saites un domēnes dati: Vai uzskaitīts URL iekļūst, un vai tas patiešām pieder uzņēmumam reģistrācijā. Domains tiek parkāti, pārvietoti vai pārdoti dažreiz vairāk nekā cilvēki domā, un mirs savienojums ieraksta augšējā daļā ir bieži vien pirmais signāls, ka pārējais arī ir aizmirsts.

Ne visi lauki izšķiro vienā un tajā pašā tempā. Darbības tituļi un e-pastu adresi ir tendencīgi kļūst par aizmirstām ātrāk nekā uzņēmuma līmeņa detaļas, piemēram, rūpniecības vai galvenās nodaļas atrašanās vieta. Tāpēc apstiprināšanai ir nepieciešams laukums pēc laukuma, nevis vienreizējs pārskats par visu ierakstu.

Kā darbojas B2B datu apstiprināšanas process

Pārbaudēt datus pēc laukuma ir viens jautājums. Tas ir process, ko komanda var īstenot.

1. Nosakiet robežvērtību, pirms skarat kaut vienu ierakstu: Lēmums par to, kas katram laukam ir "attiecīgi spēkā", ir pieņemams e-pastu kļūdu skaits. cik uzticamības līmenis ir vajadzīgs titulam, vai pārskatsplates numurs tiek uzskatīts par spēkā esošu vai ir atzīts. Ja izkāpsiet no šā kāpa, katrs robežlīgums kļūst par spriedumu, kas pieņemts ar vilcienu. Dažreiz tas notiek ar to, kas tajā dienā to skatās.

Ceturkšņa mērķus nosakošam GTM vadītājam šīs robežvērtības jānosaka pirms komanda sāk darbu, nevis projekta vidū. Kad standarts ir noteikts, visi izmanto vienu un to pašu slieksni, nevis strīdas par katru ierakstu atsevišķi.

2. Katram laukam veiciet tam atbilstošo pārbaudi: E-pasts tiek pārbaudīts ar sintaksis, pēc tam - pasta kases pārbaude. apstiprina, ka adrese ir pareizi formāti un ka ierakstīšanas skrundas faktiski pastāv. Telefons tiek pārbaudīts, vai ir formats, tad - ja ir savienojuma stāvoklis, vai līnija joprojām ir dzīva.

Darbības tituļiem un uzņēmuma datiem nav sintaksis, ko apstiprināt, tāpēc viņi to dara ar pārrunām. pārbaudīti profesionālā tīkla, uzņēmuma tīmekļa vietnē vai citā neatkarīgajā avotā. Ja tiek veikts viens process katrā laukuma tipa daļā, ir atkāptas katra veida kļūdas modeļi.

3. Piegādes risku atzīmējiet atsevišķi no pamata derīguma: Tehniski spēkā esoša e-pasta adrese joprojām var būt gandrīz bezvērtīga. Adrese "sales@" vai "info@" bez problēmām pārdod gan sintaksis, gan pasta vākšu pārbaudes un joprojām ir visaptveroša vai uz darba uzdevumu balstīta adrese, kas ir reti sastopami ar faktisko lēmumu pieņemēju.

Tas ir atšķirīgs risks no adrese, kas vienkārši nav spēkā. un tam ir nepieciešama sava zīme, nevis vienreizēja izlaiduma vai kļūdas marķējuma. Ja abiem cilvēkiem tiek uzskatīts par vienādi, tas aizslēga tieši tos datus, kas izskatās tīri ziņojumā un ir slikti kampaņā.

4. Laikmarkas laukuma līmenī, nevis rekordnivels: Rekords, kas pārbaudīts pirms gada un rekords, kas verificēts pagājušajā mēnesī, var sēdēt vienā un tajā pašā CRM izskatās identiski. ar ļoti atšķirīgu uzticību aiz sevis. Ja "pieču reizi pārbaudīta" datums ir reģistrēts visā ierakstā, nevis katrā laukā, Tituls, kas ir bijis nošauts 11 mēnešus, tiek uzskatīts par e-pastu, ko vakar pārbaudīja.

Timestamps ir tas, kas ļauj komandai ticēt to, ko tā skatās. nevis ticēt ierakstītai tikai tāpēc, ka daļa no tās ir nesen izkrāsta.

5. Atkārtojiet, pēc grafikas: Validācija nav projekts ar termiņu. Kad tas ir pabeigts, daļa no datu bāzes jau sāk atkal atdriftēt. Tā kā cilvēki nepārtraukti mainās uzdevumus un uzņēmumu.

Ja pirms sešiem mēnešiem ir apstiprināts saraksts, tas vairs nav apstiprināts. Tas ir saraksts, kas bija apstiprināts. Atkārtotas validācijas veidošana atkārtoti kadenzē ir tas, kas aizturas to atvērt.

Kā apstiprināt datu bāzi pirms piekļuves pirkšanas

Tas ir tas, ko lielākā daļa piegādātāju satura izšķiro, jo lielāko daļu piegādītāja satura rakstīja piegādītājs.

Pieprasīt randomizētu paraugu, nevis izšķirošo rulu: Izvēlēts ražotājs paraugs ir pārskatu, nevis testēšana. Specificējiet, ka parauga ir jārefleks jūsu faktisko ICP: tas pats rūpniecības maisījums, tas pats uzņēmuma lieluma diapazons, Tas pats titulu sajaukšana jūs tiešām būtu nopirkt pret. Ja kaut kas mazāks, jūs vērtēsiet kurētu labāko, nevis datubāzi, par kuru maksāt. Probe ir nozīmīga tikai tad, ja tā izskatās kā jūsu īstais mērķu saraksts.

Pārbaudiet to neatkarīgi: Izvadīt paraugu caur savu verificēšanas procesu, nevis piegādātāja precizitātes apgalvojumus. Pārdevējs norāda precīzanību, kas ir tirdzniecības kopija līdz kāds ārpus to pārdevēja apstiprina, vai tas ir iekšējā pārbaude vai tīmekļa datu ieguves rīki Izņemot pašreizējo darba un uzņēmuma datus tieši no avots.

Uz vietas pārbaude ar roku: Automatiskie instrumenti daudz noņem, bet ne visu. Ievainojiet apakšsēdu ar ierakstēm, titulām un uzņēmuma datiem. un manuāli pārbaudīt to profesionālajai tīklā vai citam publiskajam avota. Šur ir pieķerumi, kas atkāpjas no katra automātiskā sintaksis un formāta pārbaudei un joprojām ir kļūdaini.

Novērtējiet ar skaitli, nevis pēc izjūtas: Izvadīt paraugu pret to pašu pieņemšanas slieksni, ko jūs izmantojat iekšēji, un atzīmēt. Numurs, nevis intuīcija. Tas ir tas, ko jūs ievedat līguma sarunās. un ir daudz grūtāk, lai piegādātājs tev pastāstītu par dokumentu rezultātiem nekā izpausmes.

Paskatieties, kā viņi atbild uz jautājumu: Pārdevējs, kas tic saviem datiem, nav īsti iemesls kontrolēt, ko jūs redzat. Ja piegādātājs atkāpjas no randomizēta parauga, piedāvā tikai vienu kurētu vai pilnībā aizturē pieprasījumu, to uztver kā informāciju par sevi. Tas parasti par datu bāzi runā vairāk nekā jebkura kalkulācija.

Dažādās B2B datu apstiprināšanas kļūdas

Pat tie, kas nopietni ņem validāciju, joprojām ir tikpat maz kā iepriekš.

• Bez īpašnieka, bez darba plūsmas. Dati tiek apstiprināti un reģistrēti, un tad nekas neatbilst, jo neviens nevar iegūt to, kas nāk. Problēmas novēršana un risināšana ir divi dažādi darbi, un pārkāpt otro padarīs pirmo bez jēgas.
• Vienādai stingrībai katrā jomā. Ne katrs laukums ir vienāds svars katram lietojuma gadījumiem. E-pastu precizitāte ir svarīgākā, ja tiek veikta ievainoša kampaņa. Titulu precizitāte ir svarīgākā, ja tiek veikta konta vērsība. Ja katrs laukums tiek uzskatīts par vienādi kritisku, tas samazinās pastāstīšanas apjomu un atstāj mazāk kontrolētos laukus, kas faktiski veicina rezultātus.
• Ja vienreiz, pirkšanas brīdī. Datu bāze tiek apstiprināta importējot, visi pārsteidz, un jauni ieraksti turpina ievest CRM bez plāna to pārbaudīt tālāk. Datubāze, kas bija precīza pirmajā dienā, joprojām ir neatgriezenīga.
• Validācijas veikšana izolēti. Validācija notiek, bet pārdevēju vai tirdzniecības komanda, kas izmanto datus, nekad nenozīmē rezultātus vai tiek ieslēgta. Flakas atrodas ziņojumā, ko neviens frontē nelasi, tāpēc nekas par to, kā viņi strādā ar datiem, faktiski nesakņo.
• Atticam vienu paraugu visā datu bāzē. Augsts validitātes rādītājs paraugu gadījumā nenozīmē, ka visa datu base darbojas tāpat. Daudzi segmenti un dažādi avoti vienā datubāzē izšķirojas un kļūdas izplūst dažādās normā, un viens skaitlis to slēp.

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 datu apstiprināšanas FAQ

1. Kādas ir četras datu validācijas metodes?

Nav vienīgā fiksēta saraksta, bet B2B datu apstiprināšana parasti sadalās četras kategorijas: kontaktinformācija (e-pasts, telefons, adrese), darba vietas un uzdevumu dati (tālums, vecums, darba devēja atbilstība), uzņēmuma dati (statuss, lielums, vieta, rūpniecība); un tehnogrāfiskie vai firmogrāfiskas dati (tehnoloģijas stack, finansējums, izaugsmes signāli). Katrai kategorijai ir nepieciešama savādās pārbaudes, jo tās izšķirojās dažādos veidos un ātrumos.

2. Ko nozīmē B2B dati?

B2B dati attiecas uz informāciju par uzņēmumiem un cilvēkiem, kas strādā ar tiem, ko izmanto pārdošanai, tirdzniecībai un izplatīšanai. Tas ietver kontaktinformāciju, uzņēmuma informāciju, darba vietas nosaukumu un firmatogrāfiskos datus, piemēram, nozares vai uzņēmuma lielumu. Tas atšķiras no B2C datiem, jo tas balstās uz organizācijām un uzdevumiem nevis uz atsevišķiem patērētājiem.

3. Vai jūs varat pateikt piemērus B2B datu?

Tipiska B2B ieraksta ietver personu vārdu, darba nosaukumu un darba e-pastu, kopā ar uzņēmuma nosaukumu, rūpniecību un darbinieku skaitu. Kopīgāks ieraksts var arī ietvert uzņēmuma tehnoloģiju stacku vai nesen notiktu finansējumu. Katrs no šiem laukumiem ir atsevišķs datu punkts, kas var kļūt par bezmaksas.

4. Cik maksā B2B datu cena?

Ja ir iespējams, izmantojot šo informāciju, var izmantot arī citas metodes. un vai tas tiek pārdots kā vienreizējs saraksts vai pastāvīga abonēšana. Faktori kā verificācijas frekvence, laukuma pilnība un ICP specifikācija ietekmē izmaksas. Nav fiksētas nozares norādes, tāpēc ir vērts salīdzināt to, pamatojoties uz apstiprinātu precizitāti, nevis tikai cenu par ierakstu.

5. Kas ir B2B datu sniedzēji?

Viņu vietā, lai nosaukt konkrētus piegādātājus, noderīgāks jautājums ir tas, kas atšķiras spēcīgu piegādātu no vājas: pārbaudīta precīzanība ar randomizētu paraugu, pārredzamā iepirkuma metode un definēta atkārtoti pārbaudāma kadence. Prāvests, kas neļauj jums sniegt reprezentatīvu paraugu pirms pirkšanas, ir lielāks signāls nekā jebkura reitinga saraksta.