Pendaftaran Data B2B: Apa itu dan bagaimana melakukannya dengan betul

Syarikat tahu data mereka mempunyai masalah, tetapi kebanyakan tidak diatur untuk menangkap mereka lebih awal. A Kajian industri 2025 mendapati bahawa 84% organisasi yang berjuang dengan data yang tidak tepat atau duplikat, dengan pemeriksaan e-mel dan telefon yang merupakan bahagian terbesar daripada usaha pengesahan semasa di 36%. Banyak medan yang tidak disahkan yang ada dalam pangkalan data yang digunakan oleh orang untuk membina kempen.

Artikel ini memecah apa sebenarnya pengesahan data B2B, apa yang diperiksa, bagaimana proses ini berfungsi dalam amalan, dan cara menguji pangkalan data sebelum anda membayar untuk mengaksesnya. Jika anda lari penjanaan plumbus yang disasarkan kempen atau memberi data ke dalam perisian pencetakan pencetakan, ini adalah lapisan yang menentukan sama ada salah satu berfungsi.

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

Apakah Pengesahan Data B2B?

Pendaftaran data B2B adalah proses memeriksa maklumat kenalan, maklumat syarikat, dan data pekerjaan terhadap realiti, bukan terhadap spreadsheet. Bukan "apakah format ini betul", tetapi "apakah ini masih benar sekarang". Judul boleh bebas dari kesalahan ketik dan masih salah, kerana orang itu berpindah ke syarikat yang berbeza pada bulan April.

Itu berbeza dari pembersihan data, yang membetulkan format dan strip duplikat, dan berbeza dari penenun, yang menambah medan yang tidak anda miliki sebelum ini. Validasi tidak. Ia mengambil medan yang sudah dalam rekod dan memeriksa sama ada ia masih sesuai dengan dunia sebenar.

Bagi sesiapa yang membina saluran jualan b2b di atas senarai yang dibeli atau penjual data, Perbezaan itu lebih penting daripada yang kelihatan. Sebuah pangkalan data boleh mempunyai sifar ketik dan sifar duplikat dan masih penuh dengan orang yang tidak bekerja di mana rekod mengatakan mereka melakukannya.

Apa yang Divalidasi dalam Pangkalan Data B2B

"Melihat data" terdengar seperti satu tugas. Sebenarnya, ini lima pekerjaan yang berbeza, dan setiap satu memeriksa sesuatu yang berbeza.

Data kenalan (email): Sintaks diperiksa terlebih dahulu, adakah alamat mengikuti format yang sah. Kehadiran kotak pos adalah lapisan seterusnya, adakah kotak masuk itu sebenarnya wujud di pelayan. Tiada satu pun dari mereka menangkap masalah sebenar: risiko kelayakan. Alamat "sales@" atau "info@" boleh lulus kedua-dua cek dan masih menjadi semua yang tidak dibaca secara teratur, Maksudnya, penularan tanah di sana dan tidak pergi ke mana-mana.

Data kenalan (telpon dan alamat) Nombor telefon akan diperiksa untuk format, kemudian untuk jenis baris: mudah alih, telefon tetap, atau sambungan papan suis yang laluan melalui beberapa menu sebelum manusia mengambil. Status aktif adalah pemeriksaan berasingan di atas itu. Ponsel langsung yang digunakan untuk mencapai VP masih berbunyi, ia hanya berbunyi di atas meja kosong selepas reorg. Alamat pos mendapat rawatan yang sama: adakah format sesuai dengan lokasi sebenar, boleh dihantar, bukan hanya senar yang kelihatan seperti satu.

Data pekerjaan dan peranan: Di sinilah rekod tercepat. Pengusaha yang berpasangan mengesahkan orang masih bekerja di syarikat yang berdaftar. Judul dan keatasannya diperiksa secara berasingan, kerana seseorang boleh dipromosikan dan bidang syarikat tetap tepat sementara tajuk di bawahnya sudah usang.

Data syarikat: Empat perkara diperiksa di sini: status aktif, jumlah pekerja, lokasi ibu pejabat, dan klasifikasi industri. Syarikat yang telah dibeli atau ditutup membatalkan setiap kenalan yang duduk di bawahnya sekaligus, Itulah sebabnya cek ini dijalankan pada peringkat akaun, bukan kenalan perhubungan.

Data teknologi dan firmografi: Teknologi yang digunakan dipertikaikan dengan apa yang dijalankan oleh syarikat hari ini, bukan apa yang dicatatkan seseorang ketika rekod pertama dibuat. Indikator kewangan dan pertumbuhan bergerak dengan cara yang sama, pusingan pembiayaan atau pusingan peng PHK boleh menjadi lama dalam beberapa minggu.

Data laman web dan domain: Adakah URL yang disenaraikan memuat, dan adakah ia sebenarnya milik syarikat dalam rekod. Domain dihalang, diarahkan semula, atau dijual lebih kerap daripada yang dijangkakan, dan pautan mati di bahagian atas rekod sering menjadi tanda pertama bahawa selebihnya juga sudah usang.

Tidak semua ladang merosot dengan kadar yang sama. Judul kerja dan alamat e-mel cenderung menjadi lama lebih cepat daripada maklumat peringkat syarikat seperti industri atau lokasi ibu pejabat. Itulah sebabnya pengesahan memerlukan pendekatan lapangan demi lapangan, bukan satu lilin yang melintasi keseluruhan rekod.

Bagaimana Proses Pendaftaran Data B2B berfungsi

Memperiksa data medan demi medan adalah satu perkara. Mengubahnya menjadi proses yang boleh dijalankan oleh satu pasukan adalah yang lain.

1. Seterusnya, setkan ambang sebelum anda menyentuh satu rekod: Memutuskan terlebih dahulu apa yang dianggap "cukup sah" untuk setiap bidang: kadar ralat yang diterima pada e-mel, tahap kepercayaan yang diperlukan pada tajuk, sama ada nombor papan suis dianggap sah atau ditandai. Lewati langkah ini dan setiap rekod sempadan berubah menjadi panggilan penilaian yang dibuat pada layang, biasanya tidak konsisten, Biasanya oleh sesiapa yang kebetulan melihatnya pada hari itu.

A Pengurus GTM menetapkan sasaran suku tahunan perlu ambang-ambang itu terhad sebelum pasukan bermula, bukan dibincangkan di tengah projek. Sebaik sahaja standard itu wujud, semua orang di bawah aliran menggunakan bar yang sama daripada berdebat mengenai rekod individu satu demi satu.

2. Periksa setiap medan melalui cek pencocokan: Email melalui pengesahan sintaks, kemudian pengesahan kotak pos, mengesahkan alamat diformat dengan betul dan bahawa kotak masuk sebenarnya wujud. Telefon akan diperiksa untuk format, kemudian untuk status sambungan, sama ada talian masih hidup.

Judul kerja dan butiran syarikat tidak mempunyai sintaks untuk mengesahkan, jadi mereka melalui rujukan silang sebaliknya, diperiksa terhadap rangkaian profesional, laman web syarikat, atau sumber bebas lain. Mengendalikan satu proses keseluruhan di setiap jenis medan terlepas mod kegagalan khusus untuk setiap.

3. Risiko penyerahan bendera secara berasingan dari kelayakan asas: E-mel yang sah secara teknikal masih boleh menjadi hampir tidak berguna. Alamat "sales@" atau "info@" lulus kedua-dua sintaks dan cek kotak pos tanpa masalah dan masih merupakan alamat yang penuh atau berasaskan peranan yang jarang mencapai pengambil keputusan sebenar.

Itu adalah risiko yang berbeza dari alamat yang hanya tidak sah, dan ia memerlukan bendera sendiri daripada dilipat ke dalam satu laluan atau fail label. Mengurus kedua-dua sebagai risiko yang sama menyembunyikan rekod yang kelihatan bersih dalam laporan dan melakukan buruk dalam kempen.

4. Stempel masa pada peringkat lapangan, bukan peringkat rekod: Rekod yang diperiksa setahun lalu dan rekod yang diperiksa bulan lalu boleh duduk dalam CRM yang sama kelihatan sama, dengan keyakinan yang berbeza di belakang mereka. Jika tarikh "yang terakhir disahkan" hidup pada keseluruhan rekod dan bukannya pada setiap bidang, tajuk yang telah lama selama 11 bulan berlanjut pada kredibiliti e-mel yang diperiksa semalam.

Stempel masa peringkat lapangan adalah apa yang membolehkan pasukan benar-benar mempercayai apa yang mereka lihat, daripada mempercayai rekod hanya kerana sebahagian daripada itu baru-baru ini disentuh.

5. Berjalan semula, mengikut jadual: Pendaftaran bukan projek dengan tarikh akhir. Sebaik sahaja ia selesai, beberapa peratus daripada pangkalan data sudah mula menggerakkan lagi, kerana orang sentiasa menukar peranan dan syarikat.

Senarai yang disahkan dari enam bulan yang lalu bukan lagi senarai yang disahkan. Ini senarai yang digunakan untuk disahkan. Membina semula pengesahan ke dalam kadens berulang adalah apa yang menjaga jurang itu daripada membuka semula dengan tenang.

Cara Menvalidasi Pangkalan Data Sebelum Membeli Akses

Ini adalah langkah yang kebanyakan kandungan vendor melewatkan, kerana kebanyakan kandungan vendor ditulis oleh vendor.

Meminta sampel rawak, bukan reel sorotan: Satu sampel yang dipilih oleh vendor adalah sebuah pameran, bukan ujian. Tentukan bahawa sampel perlu mencerminkan ICP sebenar anda: campuran industri yang sama, rentang saiz syarikat yang sama, sama campuran tajuk yang anda sebenarnya akan membeli terhadap. Apa-apa yang kurang dan anda akan menilai yang terbaik daripada yang diuruskan bukannya pangkalan data yang anda akan membayar. Sampel hanya bermakna sesuatu jika ia kelihatan seperti senarai sasaran sebenar anda.

Periksa secara bebas: Pergi sampel melalui proses pengesahan anda sendiri, bukan tuntutan ketepatan vendor. Kadar ketepatan vendor yang dinyatakan adalah salinan pemasaran sehingga seseorang di luar vendor itu mengesahkan, sama ada itu pemeriksaan dalaman atau alat pengikis web menarik data kerja dan syarikat semasa terus dari sumber.

Pemeriksaan tempat dengan tangan: Alat automatik menangkap banyak, tetapi tidak semuanya. Tarik satu subset rekod, tajuk dan maklumat syarikat berfungsi dengan baik di sini, dan memeriksa secara manual terhadap rangkaian profesional atau sumber awam lain. Di sini anda menangkap kesilapan yang lulus setiap semakan automatik dan format pemeriksaan dan masih salah.

Tuliskan, jangan pandang mata: Pergi sampel terhadap ambang penerimaan yang sama yang anda gunakan secara dalaman, dan skor. Nombor, bukan perasaan. Skor itu yang anda bawa ke dalam rundingan kontrak, dan ia lebih sukar bagi penjual untuk memujuk anda keluar dari skor yang didokumentasikan daripada kesan.

Lihat bagaimana mereka bertindak balas terhadap soalan: Seorang vendor yang percaya data mereka tidak mempunyai sebab sebenar untuk mengawal rekod yang anda lihat. Jika penjual menolak sampel rawak, menawarkan hanya satu yang dipilih, atau menghalang permintaan sepenuhnya, perlakukan itu sebagai maklumat sendiri. Ia biasanya mengatakan lebih banyak tentang pangkalan data daripada spreadsheet akan.

Kesalahan pengesahan data B2B yang biasa

Walaupun pasukan yang mengambil pengesahan secara serius masih terbalik pada beberapa corak yang sama.

• Tiada pemilik, tiada aliran kerja. Data disahkan dan rekod ditandai, dan kemudian tiada apa berlaku kerana tiada siapa yang memiliki apa yang akan datang seterusnya. Menandai masalah dan menyelesaikan masalah adalah dua pekerjaan yang berbeza, dan melewatkan yang kedua menjadikan yang pertama tidak bermakna.
• Rigiditi yang sama di setiap bidang. Tidak semua medan mempunyai berat yang sama untuk setiap kes penggunaan. Keakuratan e-mel adalah yang paling penting untuk kempen keluar. Ketetapan tajuk paling penting untuk penargetan berasaskan akaun. Mengubati setiap bidang sebagai sama kritikal menyebarkan usaha kurus dan meninggalkan bidang yang sebenarnya mendorong hasil kurang dikawal.
• Bervalidasi sekali, pada pembelian. Sebuah pangkalan data disahkan pada import, semua orang bergerak, dan rekod baru terus memasuki CRM tanpa rancangan untuk memeriksa mereka ke hadapan. Database yang tepat pada hari pertama terus berkembang tanpa disentuh.
• menjalankan pengesahan dalam pemisahan. Pendaftaran berlaku, tetapi pasukan jualan atau pemasaran yang menggunakan data tidak pernah melihat hasil atau mendapat loop dalam. Bendera duduk dalam laporan yang tidak ada yang membaca, jadi tiada apa-apa tentang bagaimana mereka bekerja dengan data sebenarnya berubah.
• Percaya satu sampel untuk keseluruhan pangkalan data. Skor kelayakan yang tinggi pada sampel tidak bermakna keseluruhan pangkalan data berfungsi dengan cara yang sama. Segmen dan sumber yang berbeza dalam pangkalan data yang sama merosot dan kesalahan keluar pada kadar yang berbeza, dan satu nombor menyembunyikan itu.

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 Pengesahan Data

1. Apakah empat jenis pengesahan data?

Tiada senarai tetap tunggal, tetapi pengesahan data B2B umumnya dipecah menjadi empat kategori: data kenalan (email, telefon, alamat), data pekerjaan dan peranan (titik, kewawasan, pertandingan majikan), data syarikat (status, saiz, lokasi, industri), dan data teknologi atau firmografi (stack teknologi, pembiayaan, isyarat pertumbuhan). Setiap kategori memerlukan pemeriksaan sendiri, kerana mereka gagal dengan cara yang berbeza dan pada kelajuan yang berbeza.

2. Apa maksud data B2B?

Data B2B merujuk kepada maklumat mengenai perniagaan dan orang yang bekerja di sana, digunakan untuk jualan, pemasaran, dan jangkauan. Ini termasuk maklumat kenalan, maklumat syarikat, tajuk pekerjaan, dan maklumat firmographic seperti industri atau saiz syarikat. Ia berbeza dengan data B2C kerana ia dibina di sekitar organisasi dan peranan dan bukan pengguna individu.

3. Boleh anda berikan saya contoh data B2B?

Rekod B2B khas termasuk nama seseorang, tajuk pekerjaan, dan e-mel kerja, bersama dengan nama syarikat mereka, industri, dan bilangan pekerja. Rekod yang lebih lengkap mungkin juga termasuk rak teknologi syarikat atau peristiwa pembiayaan baru-baru ini. Setiap medan itu adalah titik data berasingan yang boleh menjadi lama secara bebas.

4. Berapa kos data B2B?

Harga berbeza-beza bergantung kepada pembekal, kedalaman data, dan sama ada ia dijual sebagai senarai sekali atau langganan berterusan. Faktor seperti frekuensi pengesahan, kesempurnaan medan, dan spesifik ICP semua mempengaruhi kos. Tiada kadar industri yang tetap, jadi ia bernilai membandingkan berdasarkan ketepatan yang disahkan dan bukannya harga per rekod sahaja.

5. Siapa penyedia data B2B teratas?

Daripada nama pembekal tertentu, soalan yang lebih berguna adalah apa yang memisahkan pembekal yang kuat dari yang lemah: ketepatan yang disahkan pada sampel rawak, sumber telus, dan ketersediaan semula yang ditentukan. Pembekal yang menolak untuk memberikan anda sampel wakil sebelum pembelian adalah isyarat yang lebih besar daripada senarai kedudukan mana pun.