Apakah Data Decay? Penyebab, Kesan, dan Pencegahan

Database B2B merosot kira-kira 22.5% setiap tahun, dan nombor itu sendiri diperdebatkan, dengan anggaran lain yang jauh lebih tinggi atau lebih rendah bergantung pada apa yang diukur. Apa yang semua versi bersetuju adalah mekanisme: sebuah pangkalan data yang tepat pada hari ia dibina mula menjadi lama dari hari yang sama ke hadapan, diam-diam, tanpa satu peristiwa menandakan bila.

Perkataan ini menjelaskan jenis kerosakan, apa yang menyebabkannya, mengapa beberapa ladang bertambah cepat daripada yang lain, kos sebenar mengabaikannya, dan bagaimana untuk memperlahankannya. Sepanjang perjalanan, ia melihat apa rekod yang merosot lakukan kepada pencetakan dan prospecting jualan: Seorang wakil yang bekerja dengan data jualan yang tidak berfungsi tidak menjalankan strategi, mereka menebak dengan yakin.

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 Data Decay?

Kerosakan data adalah kehilangan ketepatan data yang disimpan secara beransur-ansur sementara dunia sebenar terus bergerak dan rekod hanya duduk di sana. Seseorang menukar pekerjaan. Sebuah syarikat berstruktur semula. Nombor telefon diberikan kepada orang asing. Tiada yang mengesan CRM anda. Rekodnya tidak rosak dan tiada apa yang hilang, ia hanya diam-diam berhenti menjadi benar, dan kelihatan tidak berbeza dengan hari ia adalah tepat.

Orang mengumpul ini dengan dua perkara yang tidak. Data yang rosak adalah kekacauan, rekod lama tiada siapa yang membersihkan. Impor yang buruk, pemformatan yang tidak baik, migrasi tergesa-gesa, integrasi yang rosak, itu adalah masalah kualiti data, dan ia tidak ada kaitan dengan masa berlalu. Kemerosotan lebih sempit: data yang pernah betul dan salah kerana satu sebab, iaitu masa.

Kenapa bercerai memisahkan mereka? Kerana anda perisian pencetakan pencetakan tak boleh membezakan data jualan segar dari data jualan yang merosot. Ia hanya menjalankan matematik, yakin dalam kedua-dua cara.

Jenis Data Decay

Dekay tidak memukul setiap rekod dengan cara yang sama, dan memperlakukan ia sebagai satu masalah adalah mengapa begitu banyak strategi penjanaan lead diam-diam berhenti bekerja tanpa sesiapa menyedari mengapa. Kebocoran perlahan dan paip pecah kedua-duanya meninggalkan anda berdiri di dalam air, tetapi anda tidak memperbaiki mereka dengan alat yang sama, dan data decay tidak berbeza.

1. Kemerosotan semula jadi (penuaan)

Kemerosotan semula jadi adalah jenis yang beransur-ansur, pasif. Data itu tepat pada hari ia ditangkap, dan perlahan, tanpa satu peristiwa pun menandakan saat itu, Ia berhenti menjadi kenyataan hanya kerana masa terus berlalu dan tiada siapa kembali untuk memeriksa.

Ini jauh jenis penyusutan yang paling biasa, dan ia juga paling sukar untuk menangkap, kerana rekodnya tidak kelihatan rosak. Setiap medan telah dipenuhi. Tiada apa yang menyebabkan kesilapan. Ia hanya diam-diam berhenti sesuai dengan realiti, dan CRM anda tidak mempunyai cara untuk mengetahui itu.

2. Pederitaan Logik (Semantik)

Perbuatan logik adalah yang licik. E-mel masih dihantar. Telefon masih sambung. Tiada yang berbalik, tiada yang berlagak, setiap cek automatik kembali bersih.

Tetapi orang di sebalik medan itu bukan orang yang telah dicatatkan. Mereka peranan telah berubah, mereka keatasannya telah berubah, atau mereka relevansi mengapa anda menambah mereka di tempat pertama telah diam-diam hilang. Data adalah sah secara teknikal dan tidak betul secara berfungsi pada masa yang sama, dan tiada cek automatik yang dibina untuk menangkap ladang yang rosak akan pernah menandai, kerana tiada apa tentang ladang itu sendiri rosak.

3. Kemerosotan mekanikal (sistem)

Kerosakan mekanikal bukan dunia luar yang berubah, ia Kerosakan yang disebabkan oleh sistem yang menguruskan data. Integrasi yang rosak, import besar yang buruk, migrasi yang cacat, sinkronisasi yang diam-diam menurunkan separuh medan, dan tiba-tiba rekod yang baik semalam rosak atau salah ditugaskan hari ini.

Bahagian yang mengkhawatirkan adalah bagaimana ia kelihatan sama dengan kerosakan semula jadi dari luar. Bidang salah dalam kedua-dua cara. Tetapi kerosakan semula jadi berlaku kerana realiti bergerak tanpa rekod, sementara kerosakan mekanikal berlaku kerana sesuatu dalam tumpukan anda memecahkan rekod sementara realiti kekal sama. Perbezaan itu penting, kerana memperbaiki kesilapan penyelarasan dan memperbaiki tajuk pekerjaan yang usang bukan kerja yang sama, walaupun kedua-duanya muncul sebagai "data buruk" di papan pemandu.

4.Pengrusakan luaran (struktur)

Perut luar tidak menggerutu, ia memukul. Penggabungan, peng PHK besar-besaran, perubahan pasaran, atau perubahan kepimpinan boleh membatalkan keseluruhan segmen rekod dalam satu petang daripada mengikisnya secara beransur-ansur selama berbulan-bulan. Satu peristiwa, dan tiba-tiba nilai keseluruhan akaun kenalan, tajuk, dan baris laporan salah pada masa yang sama.

Itulah yang menjadikannya berbeza dari segi struktur dari tiga jenis lain: bukan mengenai satu rekod yang perlahan-lahan menjadi tidak berkurangan, ia adalah mengenai keseluruhan segmen menjadi usang sekaligus, dan tiada kitaran penyegaran yang berterusan yang dibina untuk merosot secara beransur-ansur akan menangkapnya dengan cukup cepat.

Setiap jenis pecah berbeza, jadi perbaiki juga berbeza. Kerosakan semula jadi memerlukan kitaran penyegaran berterusan. Perbuatan logik memerlukan kajian manual, tiada automasi menangkapnya. Kerosakan mekanikal bertumpu kepada kebersihan integrasi dan pengesahan import. Kemerosotan luaran adalah satu yang kebanyakan pasukan melewatkan, ia memerlukan pemantauan aktif untuk peristiwa-peristiwa utama peringkat akaun, bukan penyelenggaraan rutin.

Apa Penyebab Kerosakan Data

Tiada apa-apa yang berlaku secara kebetulan. Ia mengesan kembali kepada lima pemicu tertentu, dan kebanyakan rekod ditimpa oleh lebih daripada satu pada masa yang sama.

• Perubahan pekerjaan: dianggap sebagai penggerak terbesar B2B kontak kerosakan. Peranan baru boleh membatalkan e-mel seseorang, nombor telefon, tajuk, dan hubungan syarikat sekaligus, dan ia berlaku secara berterusan di mana-mana pangkalan data saiz sebenar, itulah sebabnya prospecting lead daripada senarai yang bahkan beberapa bulan lama terbakar jam sebelum perbualan sebenar berlaku.
• Perubahan syarikat: penggabungan, pengambilalihan, penjenamaan semula, dan penyusunan semula mengubah atau memadamkan data peringkat syarikat, domain, saiz, struktur, yang bergantung pada setiap rekod kenalan, merosakkan setiap kenalan yang berkaitan dengan syarikat itu sekaligus.
• Perubahan butiran kenalan bebas daripada perubahan pekerjaan: nombor telefon akan ditugaskan semula dan penyedia e-mel akan berubah tanpa sesiapa menukar majikan, sehingga kebolehcapaian terputus dengan cara yang tidak pernah mendaftar sebagai perubahan pekerjaan.
• Teknologi dan perubahan tingkah laku: Data teknologi dan tingkah laku atau niat bertambah cepat daripada semua, kerana mereka menangkap satu saat daripada fakta yang stabil. Banyak data itu berasal dari alat pengikis web Pertama, ia adalah tangkapan sesaat ketika ia mendarat, dan alat ditukar lebih cepat daripada kebanyakan pangkalan data yang pernah diperbaharui.
• Perputaran rekod pasif: Rekod yang tidak pernah disentuh atau disahkan dalam beberapa masa kehilangan kebolehpercayaan hanya kerana duduk di sana, merosot oleh pengabaian daripada merosot oleh peristiwa.

Penyebab-sebab ini jarang bertindak sendiri. Perubahan pekerjaan sering mencetuskan perubahan syarikat dalam nafas yang sama, dan satu rekod boleh mengambil beberapa daripada ini sekaligus, yang merupakan sebahagian daripada mengapa sebatian merosot.

Mengapa Beberapa Data Meninggalkan Lebih Cepat Daripada Yang Lain

Tidak semua medan merosot dengan kelajuan yang sama, dan corak itu bertahan di hampir setiap sumber, walaupun nombor yang tepat tidak. Bidang peringkat individu, tajuk pekerjaan, e-mel langsung, telefon langsung, merosot lebih cepat daripada bidang peringkat syarikat, industri, lokasi ibu pejabat, Nama syarikat. Itu bukan kebetulan.

Keadaan seseorang sentiasa berubah: mereka menukar peranan, menukar nombor, memindahkan syarikat sepenuhnya. Identiti teras syarikat bergerak dengan kadar yang sama sekali berbeza. Industri tidak berubah dalam semalam, ibu pejabat tidak berpindah pada capricious, dan nama syarikat adalah salah satu perkara yang paling stabil tentang itu. Individu adalah sasaran bergerak, syarikat adalah yang lebih perlahan.

Data tingkah laku dan niat merosot lebih cepat daripada kedua-duanya. Ia tidak menggambarkan sifat yang stabil sama sekali, ia menangkap satu saat, apa seseorang mengklik, mencari, atau menunjukkan minat, dan saat itu biasanya berlalu dengan masa anda bertindak di atasnya. Menganggap isyarat niat yang berusia tiga bulan sebagai terkini adalah seperti membaca laporan cuaca semalam untuk memutuskan apa yang akan dikenakan hari ini.

Di sinilah yang menjadi berantakan: kadar peratusan yang anda dapati dalam talian sangat berbeza mengikut sumber, metodologi, dan industri. Satu artikel untuk kejatuhan jawatan tidak akan sesuai dengan yang lain, dan tidak boleh dianggap sebagai penanda aras universal yang anda boleh hanya memohon ke pangkalan data anda sendiri.

Jika angka tertentu muncul di mana-mana dalam artikel ini, ia dikaitkan dengan penyelidikan utama di sebaliknya, tidak dibentangkan sebagai beberapa undang-undang tetap tentang bagaimana data berperilaku. Rancangan ini boleh dipercayai. Nombor yang tepat jarang berlaku.

Kesan Pengurangan Data dalam Perniagaan

Tiada apa yang kekal secara teori untuk masa yang lama, ia muncul dalam jumlah sebenar di papan pemandu, hanya tidak seperti yang anda harapkan.

Usaha penyebaran yang sia-sia adalah kos yang paling segera, dan juga yang paling mudah untuk terlepas. Pengarah menghabiskan masa mengejar kenalan yang telah bergerak, panggilan yang menghubungkan dengan orang yang salah, e-mel yang melompat sebelum sesiapa pun membuka mereka. Tiada usaha yang menghasilkan apa-apa.

Kerosakan kelayakan memperburuk masalah. Kadar bounce yang meningkat dari alamat yang rosak bukan sahaja membuang satu e-mel, ia merosakkan reputasi penghantar anda. Kerosakan itu mengikuti setiap mesej selepas itu, termasuk kepada kenalan yang sah duduk di domain yang sama yang tidak pernah melakukan apa-apa yang salah.

Ramalan dan pelaporan yang tidak boleh dipercayai adalah di mana kerosakan menjadi berbahaya daripada mengganggu. Data paip dan akaun yang dibina atas maklumat yang merosot menghasilkan ramalan yang kelihatan yakin pada papan pemandu, sambil diam-diam beristirahat di rekod yang tidak lagi mencerminkan realiti. Ramalan tidak mengumumkan bahawa sebahagian daripada apa yang dibina adalah salah, ia hanya kelihatan salah kemudian, biasanya pada masa yang paling teruk.

Kesan gabungan pada automasi dan AI adalah versi terbaru masalah lama. Setiap aliran kerja yang mengiktiraf, laluan, atau mengesan berdasarkan data CRM mewarisi apa-apa ketidaktahuan yang sudah hidup dalam data itu. Automasi tidak memperbaiki kerosakan, ia hanya bertindak pada ia lebih cepat, dan dengan lebih keyakinan daripada data yang pernah diperoleh.

Bagaimana Mengukur Kerosakan Data

Anda tidak perlu laporan vendor untuk mengetahui seberapa buruk pangkalan data anda sendiri, anda memerlukan petang dan sedikit disiplin.

• Ambil sampel rakaman yang tidak disentuh dalam enam bulan. Bukan petunjuk terbaik awak, bukan yang awak telah aktif bekerja. Memilih rekod baru-baru ini atau keterlibatan tinggi membuat pangkalan data anda kelihatan lebih sihat daripada yang sebenarnya.
• Periksa lebih daripada satu isyarat: Jalankan penghantaran e-mel, kemudian cek secara manual tajuk pekerjaan atau maklumat syarikat terhadap rangkaian profesional. Satu isyarat sahaja akan menipu anda.
• Mengira kadar kerosakan yang mudah: bahagian sampel yang salah. Nombor itu agak kasar, tapi ia milik anda, dan ia lebih baik daripada meminjam purata industri yang tidak pernah dibina untuk pangkalan data anda di tempat pertama.
• Ulangi secara berkala: Satu cek adalah satu snapshot. Pergi setiap suku atau dua dan anda mendapat trend, yang merupakan satu-satunya perkara yang sebenarnya memberitahu anda sama ada kerosakan mempercepat atau di bawah kawalan.

Bagaimana untuk memperlahankan kerosakan data

Anda tidak boleh lari daripada kerosakan, tetapi anda boleh berhenti mengejarnya dengan buta, dan itu bermula dengan cadence, bukan alat.

Bertepatan frekuensi penyegaran dengan kelajuan kerosakan: Bidang yang bergerak cepat, maklumat kenalan langsung, data tingkah laku, memerlukan perhatian yang kerap. Bidang yang stabil seperti industri atau nama syarikat tidak memerlukan pengasuh bayi yang sama.

Gunakan kemas kini berasaskan pemicu apabila anda boleh: E-mel yang terbalik, jawapan yang menyebutkan peranan baru, ini harus menandakan rekod untuk dikaji secepatnya mereka berlaku. Menunggu kajian kumpulan yang dijadualkan bermakna anda selalu jatuh terlambat.

Kespadan penyelenggaraan segmen mengikut nilai: Akaun yang mempunyai keutamaan tinggi dan saluran paip aktif mendapat perhatian yang lebih kerap. Rekod yang tidak aktif atau rendah tidak layak untuk masa yang sama, dan memperlakukan mereka dengan sama hanya menyebarkan usaha anda kecil di mana ia paling tidak penting.

Mengaku bahawa kerosakan tidak dapat dihapuskan, hanya diuruskan: Perkhidmatan pengkalan data yang sentiasa "bersih" bukanlah matlamat yang realistik, ia adalah fantasi yang dijual oleh orang yang tidak pernah menjalankan satu. Matlamat sebenar adalah untuk mengekalkan kerosakan melalui penyelenggaraan yang konsisten, bukan mengejar garis akhir yang tidak wujud.

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

Soalan-soalan Perkataan

1. Apa yang dimaksud dengan data kerosakan?

Kerosakan data adalah apa yang berlaku apabila data yang disimpan dengan tepat perlahan menjadi tidak tepat hanya kerana masa berlalu dan rekod tidak pernah mendapat diperbaharui. Ini bukan kesilapan sistem atau kemasukan data yang buruk, ini adalah perubahan dunia sebenar yang tidak pernah dicatatkan oleh rekod.

2. Apakah contoh data yang merosot?

Seseorang mendapat pangkat, tajuk lama mereka kekal di CRM anda, dan setiap e-mel atau panggilan anda menghantar rujukan untuk peranan yang mereka tinggalkan bulan lalu. Rekodnya nampak baik-baik saja. Ia hanya tidak benar lagi.

3. Bagaimana data merosot?

Ia merosot melalui beberapa mekanisme yang berbeza: penuaan pasif yang perlahan, drift semantik yang tenang, kesilapan sistem yang disahkan sendiri, dan kejutan struktur yang tiba-tiba seperti penggabungan atau pemecatan. Setiap memecahkan rekod secara berbeza, itulah sebabnya satu perbaiki tidak pernah meliputi semuanya.

4. Adakah data merosot seiring masa?

Ya, itulah ciri yang menentukan kerosakan secara khusus. Walaupun pangkalan data dengan sifar kesilapan dan pemformatan sempurna masih akan menjadi lama, kerana orang dan syarikat di sebalik rekod terus berubah sementara rekod itu sendiri kekal beku.

5. Seberapa biasa data merosot?

Benar-benar biasa, walaupun ia adalah masalah yang berbeza dari kerosakan, kekacauan daripada ketangguhan. Mana-mana pangkalan data yang hilang setahun atau lebih tanpa kebersihan senarai aktif hampir pasti membawa beberapa.