Firmographics en firmografische gegevens: definitie, voorbeelden, bronnen en inzet bij targeting

Van de 6,4 miljoen Amerikaanse bedrijven met personeel in loondienst had 89% minder dan 20 medewerkers, en slechts 21.041 hadden er 500 of meer, volgens de Statistics of U.S. Businesses van het Census Bureau. Bedrijfsgrootte is een van de firmographics, de feiten die een bedrijf beschrijven, en alleen al een filter op grootte bepaalt of je lijst vooral uit microbedrijven of vooral uit grote ondernemingen bestaat. In deze gids lees je wat firmographics zijn, met voorbeelden, welke 16 velden firmografische gegevens bevatten en waar ze vandaan komen, en hoe firmografische gegevens zich verhouden tot demografische, technografische en intentdata. Je ziet ook hoe volledig elk veld is in de records van Spona, hoe de gegevens in je CRM terechtkomen en hoe je stap voor stap firmografisch segmenteert. Je krijgt er een gratis firmografisch ICP-werkblad in Google Sheets bij, dat van je ideale klantprofiel een fitscore voor elk account maakt.

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 onboarding

Wat zijn firmographics?

Firmographics zijn de kenmerken die een organisatie beschrijven: branche, omvang, omzet, locatie, leeftijd, eigendomsstructuur en groei. Ze doen voor bedrijven wat demografische gegevens voor mensen doen; daarom noemt het Wikipedia-artikel ook de namen firm demographics en emporographics. Firmografische gegevens zijn die velden voor een lijst bedrijven, één record per bedrijf. In de praktijk hanteren de meeste teams een eenvoudige definitie: de velden waaraan je ziet of een bedrijf bij je zou kunnen kopen, nog voordat iemand met dat bedrijf heeft gesproken.

B2B-teams gebruiken firmographics op drie plekken:

• Targeting: bepalen welke bedrijven op een prospectlijst of in een advertentiedoelgroep komen.
• Segmentatie: accounts zo groeperen dat elke groep een eigen boodschap, aanbod en salesaanpak krijgt.
• Scoring en routing: inkomende leads rangschikken en naar het juiste team sturen, bijvoorbeeld mid-market-accounts naar de ene groep accountmanagers en enterprise-accounts naar een andere.

Compliance- en financeteams gebruiken dezelfde firmografische informatie voor bedrijfsverificatie en kredietchecks; deze gids gaat over het gebruik in sales en marketing. Firmographics beschrijven het bedrijf, niet de mensen die er werken. Een functietitel, senioriteit of afdeling is contactdata, en onze gids over wat salesdata is laat zien hoe bedrijfsvelden naast contact-, pipeline- en intentdata staan.

Voorbeelden van firmographics: de velden die een bedrijf beschrijven

De meeste firmografische datasets bevatten dezelfde kernvelden. De waarden hieronder beschrijven één voorbeeldbedrijf ter illustratie: een accountantskantoor met 45 medewerkers in Austin, Texas.

Branche wordt meestal als code opgeslagen. Het North American Industry Classification System (NAICS) van 2022 telt in de Amerikaanse versie 20 sectoren en 1.012 branches. De eerste twee cijfers geven de sector aan en het zesde de nationale branche, dus 54 staat voor professionele, wetenschappelijke en technische dienstverlening en 541211 voor kantoren van CPA's. Het oudere viercijferige SIC-systeem wordt nog steeds gebruikt: de Amerikaanse beurstoezichthouder SEC geeft de bedrijven die in EDGAR rapporteren een SIC-code, zoals 7372 voor standaardsoftware. Dataleveranciers voegen vaak eigen labels toe, zoals ‘B2B SaaS’ of ‘fintech’, waarvoor geen officiële code bestaat.

Bedrijfsgrootte wordt vastgelegd als exact aantal medewerkers of, vaker, als klasse. De codes voor bedrijfsgrootte van LinkedIn lopen van zelfstandigen en 1 tot 10 medewerkers tot 10.001 of meer, negen klassen in totaal. Officiële definities verschillen per land en branche. De EU beschouwt een bedrijf als mkb-onderneming als het minder dan 250 werknemers heeft en een omzet tot € 50 miljoen of een balanstotaal tot € 43 miljoen. In de VS worden de size standards van de SBA per NAICS-code vastgesteld; de meeste fabrikanten met 500 werknemers of minder en de meeste andere bedrijven met een gemiddelde jaaromzet onder $ 7,5 miljoen gelden als klein. Heeft een dataleverancier het over ‘SMB’, vraag dan welke definitie hij hanteert.

Omzet, locatie, leeftijd, eigendom, financiering en groei maken het record compleet. Omzet is het veld dat het vaakst wordt geschat, locatie kan het hoofdkantoor of elke vestiging betekenen, en met groeisignalen zoals vacatures of een nieuw kantoor komen firmographics het dichtst bij timing.

Lijst met firmografische datavelden: 16 kenmerken en waar elk vandaan komt

Een volledig firmografisch record bevat meer dan de acht velden hierboven: identiteitsvelden die matching mogelijk maken, financieringsvelden die maar een deel van de bedrijven heeft, en activiteitsvelden die laten zien wat er nu bij het bedrijf verandert. Spona meet 14 van de 16 velden hieronder in de eigen records, alle behalve eigendomsstructuur en groeisignaal (de vulgraden staan in de sectie over nauwkeurigheid); het tabblad Veldengids van het werkblad herhaalt alle 16, met voorbeeldwaarden en opmerkingen over nauwkeurigheid.

Sommige gidsen rekenen ook de functietitel van leidinggevenden en de fase in de salescyclus tot de firmografische variabelen. Deze lijst laat ze weg: een titel beschrijft een persoon en een pipelinefase een deal, dus horen ze thuis in de contact- en opportunityrecords die je bij het bouwen van een lijst aan de bedrijfsvelden koppelt.

Firmografische vs. demografische, technografische en intentdata

Firmografische gegevens beschrijven het bedrijf. De andere drie datatypen beantwoorden andere vragen, en bij de meeste targeting worden er minstens twee gecombineerd.

Het verschil tussen firmographics en demografische gegevens zit in de eenheid: een demografisch kenmerk beschrijft een persoon, een firmografisch kenmerk een organisatie. In B2B komen ze samen in het contactrecord, waar de bedrijfsvelden firmografisch zijn en titel, senioriteit en afdeling de persoon beschrijven. Technografische data voegt een aparte laag toe: de CRM-, boekhoud- of e-commercesoftware die een bedrijf gebruikt. Firmographics vertellen je wie zou kunnen kopen en intentdata voegt de timing toe: onze gids over buyer intent data behandelt de kosten en hoe je meet of het werkt.

Firmografische en technografische data worden vaak samen ingekocht, en bij het filteren doet het verschil ertoe. Een firmografisch veld zoals branche of aantal medewerkers beschrijft het bedrijf zelf en verandert langzaam; een technografische indicatie beschrijft een tool die het bedrijf gebruikt, komt uit websitetags, vacatures en integratiepagina's en heeft een datum waarop ze voor het laatst is gezien. In de records van Spona is de technologie-indicatie voor 38% van de bedrijven ingevuld, en ze wijst op gebruik, niet op een contract: een tag op een openbare website toont op zichzelf geen interne ERP- of CRM-installatie aan. Technologie, branche en aantal medewerkers samen vormen de hoofdcombinatie bij 12% van de zoekopdrachten van Spona-klanten, de op twee na meest voorkomende combinatie.

Waar komt firmographic data vandaan?

Firmographic data, oftewel firmografische gegevens, komt uit vijf soorten bronnen, en commerciële databases combineren ze alle vijf:

1. Registers en deponeringen. Handelsregisters leggen statutaire namen, rechtsvormen, geregistreerde adressen en inschrijvingsdata vast. Amerikaanse beursgenoteerde bedrijven beschrijven hun activiteiten in het 10-K-jaarverslag, en Item 101 van Regulation S-K vraagt om een beschrijving van het human capital, voor zover van materieel belang, ‘inclusief het aantal personen dat bij de registrant in dienst is’. De meeste niet-beursgenoteerde Amerikaanse bedrijven deponeren niets vergelijkbaars. In het Verenigd Koninkrijk mogen kleine bedrijven ervoor kiezen hun winst-en-verliesrekening niet bij Companies House in te dienen. OpenCorporates brengt records uit meer dan 140 overheidsregisters samen in één open database.
2. Overheidsstatistieken. Het Census Bureau publiceert in de Statistics of U.S. Businesses aantallen bedrijven per branche, omvang en staat, en de jaarlijkse reeks County Business Patterns voegt daar vestigingen, werkgelegenheid en loonsom per branche en grootteklasse aan toe, tot op countyniveau. Dit zijn tellingen, geen lijsten: ze geven de omvang van een markt, maar vullen geen CRM.
3. De eigen kanalen van het bedrijf. Websites, LinkedIn-pagina's, persberichten en vacatures. Veel van deze waarden geeft het bedrijf zelf op, dus ze zijn maar zo actueel als de laatste keer dat iemand de pagina bijwerkte. Gebruik LinkedIn-informatie alleen via geautoriseerde middelen, in overeenstemming met de toepasselijke wetgeving en de voorwaarden van LinkedIn, zonder ongeautoriseerd scrapen, geautomatiseerde extractie of het omzeilen van toegangsbeperkingen.
4. Dataleveranciers. Zij voegen de bronnen hierboven samen, standaardiseren branches en grootteklassen, modelleren wat ontbreekt, zoals de omzet van niet-beursgenoteerde bedrijven, en koppelen identificatoren zoals het negencijferige D-U-N-S-nummer van Dun & Bradstreet. Onze vergelijking van de beste B2B-dataleveranciers zet er 12 naast elkaar op basis van het datatype waarin elk het sterkst is.
5. First-party data. First-party data verzamel je zelf: formuliervelden, salesnotities, enquêtes en factuurgegevens. Over je eigen klanten zijn dit de nauwkeurigste gegevens, over alle anderen de minst volledige.

Wil je één bedrijf met de hand controleren, loop de bronnen dan in deze volgorde af: het register voor statutaire naam, rechtsvorm en inschrijvingsdatum; EDGAR als het om een Amerikaans beursgenoteerd bedrijf gaat; de website, LinkedIn-pagina en vacatures voor omvang, omschrijving en werving; daarna een record van een leverancier voor de gestandaardiseerde branchecode en grootteklasse. Noteer waar elke waarde vandaan komt: dat is precies wat de herkomstvelden van een leverancier op grote schaal doen.

Firmografische gegevens in je CRM: lijsten, verrijking, API's en IP-lookup

Firmografische gegevens bereiken een salesteam op vier manieren, en de meeste teams gebruiken er twee van:

1. Lijstexports. Je definieert een segment en de leverancier levert de bedrijven die erbij passen, meestal met contactpersonen, als CSV-bestand of rechtstreeks in je CRM. Dit is de route voor prospectlijsten, en ook Spona levert via deze route: je beschrijft het segment in een chat en ontvangt de bedrijven en geverifieerde contactpersonen als lijst.
2. CRM-verrijking en append. Je stuurt de accounts die je al hebt, herkenbaar aan domein of naam, en de leverancier vult de ontbrekende velden aan: branche, grootteklasse, omzetklasse, locatie, oprichtingsjaar. Een append vult de gaten in inbound leads en oude records en legt tegenstrijdigheden bloot, dus spreek af welke bron voorrang krijgt als twee waarden niet overeenkomen. Onze gids over CRM-dataverrijking behandelt de tools, kosten en best practices.
3. API's. Een API levert dezelfde velden op aanvraag, één bedrijf tegelijk, zodat een webformulier de branche en omvang van een lead invult zodra die binnenkomt. Spona beschrijft levering via API publiekelijk en noemt API-toegang in het Expert-abonnement; een lijst met native CRM-connectoren heeft Spona niet bevestigd, dus controleer authenticatie, veldmapping en synchronisatierichting voordat je op een connector vertrouwt.
4. IP-lookup. Reverse IP-lookup koppelt het netwerkadres van een websitebezoeker aan een bedrijf en voegt de firmographics van dat bedrijf toe. Zo melden tools voor bezoekersidentificatie dat een logistiek bedrijf met 200 medewerkers je prijspagina heeft bekeken. De methode noemt een bedrijf, geen persoon, en alleen als het adres bij een bedrijfsnetwerk hoort. Spona verrijkt de bedrijven die een geautoriseerde bezoekerstool identificeert, voegt contactpersonen toe en levert ze via een beschikbare API of als CSV aan een CRM; de bezoekers zelf identificeert Spona niet. Onze gids over anonieme websitebezoekers identificeren legt de methoden uit, van reverse IP-lookup tot identity resolution, en wat wettelijk is toegestaan.

Hoe nauwkeurig zijn firmografische gegevens? Vulgraad per veld

Geen enkele firmografische dataset is volledig of helemaal actueel, en de gaten zijn voorspelbaar. In 10.000 ontdubbelde bedrijfsrecords in de database van Spona zijn identiteits- en locatievelden bijna volledig, maar omzet-, technologie- en financieringsvelden niet.

Drie dingen verklaren de gaten:

• Omzet is vaak geschat. Niet-beursgenoteerde bedrijven publiceren hun omzet zelden, dus een omzetklasse is vaak een model op basis van aantal medewerkers en branche. In de records van Spona heeft elk van deze velden een bron en een tijdstempel van de laatste controle, en omzet- en medewerkerswaarden kunnen schattingen zijn.
• Financieringsvelden zijn per definitie zeldzaam. De 8% gebruikt alle bedrijven als noemer. De meeste bedrijven halen nooit extern geld op, dus een financieringsfilter selecteert maar een klein deel van de markt; maak het alleen een must-have als je aan gefinancierde start-ups verkoopt.
• Branchecodes volgen de hoofdactiviteit. Het NAICS-handboek deelt een vestiging in een branche in ‘wanneer de hoofdactiviteit voldoet aan de definitie van die branche’. Een vestiging die zowel software als consultancy verkoopt, krijgt één code, en twee databases kunnen hetzelfde bedrijf onder verschillende codes indelen.

Actualiteit is de andere beperking. Van de vestigingen in de private sector die in het jaar tot maart 2015 opengingen, was 79,6% een jaar later nog actief, 50,2% na vijf jaar en 34,7% na tien jaar, volgens overlevingsdata van het Bureau of Labor Statistics. Er komen ook voortdurend nieuwe bedrijven bij: het Census Bureau telde in één maand alleen al 534.947 aanvragen voor nieuwe bedrijven, seizoensgecorrigeerd. Uit deze gaten volgen vier fouten.

Fouten met firmografische gegevens die de vulgraden voorspellen

1. Een leeg veld als nee behandelen. Als omzet voor 62% van de bedrijven is ingevuld, schrapt een strikt omzetfilter meer dan een derde van de markt, goede accounts inbegrepen. Scoor lege velden als onbekend en vul ze aan voordat je iemand uitsluit.
2. Schattingen als harde grens gebruiken. Een gemodelleerde omzet van $ 9,5 miljoen en een werkelijke van $ 10,5 miljoen beschrijven hetzelfde soort bedrijf. Gebruik klassen die elkaar een beetje overlappen en bevestig het getal in het eerste gesprek.
3. Op één branchelabel vertrouwen. Een bedrijf kan een NAICS-code, een SIC-code van de SEC en een eigen label van een leverancier hebben die niet met elkaar overeenkomen. Controleer van elk segment een steekproef met de hand voordat je live gaat.
4. De lijst eenmalig opbouwen. Ongeveer de helft van de nieuwe vestigingen sluit binnen vijf jaar, volgens de BLS-data hierboven, dus de lijst van vorig jaar bevat sluitingen, fusies en bedrijven die inmiddels in een andere grootteklasse vallen. Ververs actieve segmenten elk kwartaal.

Firmografische segmentatie: zo pak je B2B-segmentatie en accounttargeting aan

Firmografische segmentatie betekent dat je de bedrijven waaraan je zou kunnen verkopen op basis van firmografische velden in groepen verdeelt en elke groep een eigen prioriteit, boodschap en kanaal geeft. Firmografische targeting is de keuze welke segmenten als eerste salestijd krijgen. Zo pak je ze allebei aan, stap voor stap:

1. Analyseer je gewonnen deals. Exporteer gewonnen, verloren en vertrokken accounts met hun firmographics en vergelijk winratio, dealgrootte en salescyclus per branche, grootteklasse en regio. Zo analyseer je firmografische gegevens voor targeting: zoek de velden waarop winnaars en verliezers van elkaar verschillen.
2. Kies drie tot vijf velden. Houd de velden die winnaars van verliezers onderscheidden en die goed gevuld zijn. Branche, grootteklasse en locatie dekken de meeste gevallen; omzetklasse werkt beter als tiebreaker dan als harde drempel.
3. Leg klassen en must-haves vast. Beschrijf elk veld met een ideale waarde, een acceptabele waarde en een uitsluiting, en markeer de must-haves. Een bedrijf buiten de landen waar je verkoopt, valt af, hoe goed het verder ook past.
4. Bepaal de omvang van elk segment. Tel de bedrijven in elk segment voordat je een boodschap schrijft. Een segment van 40 bedrijven vraagt om een account-based aanpak, niet om een campagne.
5. Scoor de accounts en deel ze in tiers in. Geef elk account een fitscore op basis van zijn velden en verdeel de accounts over tiers: tier A voor persoonlijke outreach op naam, tier B voor segmentcampagnes, tier C voor nurturing.
6. Voeg de mensen en de timing toe. Firmographics kiezen het bedrijf. Rol en senioriteit kiezen de contactpersonen, en groei- of intentsignalen het moment.
7. Meet per segment en ververs. Houd elk kwartaal per segment de reactie-, afspraak- en winratio's bij en verschuif dan de klassen.

Voorbeeld van firmografische segmentatie: CPA-kantoren in Texas

Stel dat je praktijkmanagementsoftware verkoopt voor CPA-kantoren met 10 tot 99 medewerkers, en dat je salesteam Texas bestrijkt. De Census-data laten zien hoe snel drie firmografische filters de markt verkleinen:

Drie filters brengen 6,4 miljoen bedrijven terug tot 471 accounts, weinig genoeg om ze stuk voor stuk bij naam uit te zoeken. Binnen de branche deed het groottefilter het meeste werk: 44.254 van de 50.885 CPA-kantoren, 87%, hadden minder dan 10 medewerkers.

Omvang bepaalt ook hoeveel mensen je per account kunt bereiken. De index van Spona met Amerikaanse accountantskantoren telt ongeveer 1,3 geverifieerde contactpersonen per bedrijf met 1 tot 9 medewerkers (115.000 contactpersonen bij 90.000 bedrijven), 2,5 bij 10 tot 49 medewerkers, 5 bij 50 tot 249 en 10 bij 250 of meer. Kleine kantoren geven je veel accounts met elk één beslisser; grotere kantoren geven je minder accounts, met in elk een DMU.

Meer voorbeelden van firmografische segmentatie, veld voor veld

Het CPA-voorbeeld stapelt drie velden. Elk veld segmenteert een markt ook op zichzelf:

• Branche. Kantoren van CPA's (NAICS 541211) en belastingaangiftediensten (541213) vallen onder dezelfde viercijferige groep 5412, maar zijn verschillende segmenten: 50.885 CPA-kantoren tegenover 19.464 belastingaangiftekantoren, en het NAICS-handboek definieert die tweede groep als vestigingen die ‘diensten voor het opstellen van belastingaangiften verlenen zonder ook diensten op het gebied van accountancy, boekhouding, facturering of salarisverwerking te verlenen’. Een filter op de viercijferige code zou ook 45.390 andere accountancykantoren en 4.484 salarisadministratiekantoren meenemen, 120.085 bedrijven in totaal, omdat een bedrijf dat in meer dan één van deze branches actief is maar één keer telt. Kies de zescijferige code en schrijf er een eigen boodschap voor.
• Locatie. Het aantal voor Texas hierboven, 471 kantoren, omvat elk kantoor met een vestiging in de staat, of het hoofdkantoor daar zit of niet; een regel die alleen naar het hoofdkantoor kijkt, levert een kortere lijst op. Bepaal voordat je gaat tellen welke regel voor je verkoopgebied geldt, en pas dezelfde regel toe op de data die je inkoopt.
• Eigendom en financiering. Financiering splitst een markt in een klein, goed gedocumenteerd deel en de rest. De index van Spona bevat ongeveer 12.000 Amerikaanse bedrijven die in de afgelopen 12 maanden externe financiering hebben opgehaald, met 48.000 geverifieerde contactpersonen, en bij 85% van de gematchte gefinancierde accounts was er minstens één geverifieerd e-mailadres van een beslisser. Afgezet tegen 6,4 miljoen bedrijven met personeel is dat een segment van ongeveer 0,2%: financieringsfilters vormen de hoofdcombinatie bij 9% van de zoekopdrachten van klanten en passen bij teams die aan start-ups verkopen.
• Groeisignaal. Werving is het firmografische kenmerk dat het dichtst bij timing komt; een wervingssignaal in combinatie met een rol en een land vormt de hoofdcombinatie bij 6% van de zoekopdrachten van Spona-klanten. Signalen zijn kort houdbaar: controleer of de vacature nog openstaat voordat het account in een sequence gaat.

Firmografische targeting: de filters die Spona-klanten combineren

Spona heeft 1.000 zoekopdrachten van klanten ingedeeld naar hun belangrijkste filtercombinatie:

Locatie zit in de combinaties achter 72% van de zoekopdrachten, branche of bedrijfscategorie achter 64% en aantal medewerkers achter 41%. Omzetklasse is maar bij 5% het hoofdfilter, wat past bij de vulgraad van 62%: teams filteren op de velden die ze kunnen vertrouwen. Minstens 64% van de zoekopdrachten voegt aan de bedrijfsfilters een persoonsfilter toe (senioriteit, rol, eigenaar of oprichter), want een firmografisch segment is pas bruikbaar als je weet wie je erin moet benaderen.

Fouten bij firmografische segmentatie: te veel filters, te weinig signalen

1. Filters stapelen tot er niets overblijft. Elk filter vermenigvuldigt de inperking. Drie filters brachten 6,4 miljoen bedrijven in het voorbeeld hierboven terug tot 471; een vierde kan een lijst opleveren die te klein is om een boodschap te testen.
2. Stoppen bij firmographics. Een perfecte firmografische fit zonder behoefte, budget of timing blijft een koud account: branche, omvang en locatie laten zien dat een bedrijf zou kunnen kopen, niet dat het nu moet kopen. Voeg een timingsignaal toe, zoals werving, financiering of intent, voordat een tier A-account in een sequence gaat.

Gratis firmographics-werkblad: scoor accounts aan de hand van je ICP

Het firmografische ICP-werkblad brengt de stappen hierboven samen in één Google Sheet met vier tabbladen:

• ICP-werkblad: leg je firmografische profiel vast in zeven velden (branche, grootteklasse, omzetklasse, locatie, bedrijfsleeftijd, eigendom of financiering, groeisignaal), elk met een ideale waarde, een acceptabele waarde, een uitsluiting, een gewicht van 1 tot 3 en een must-have-markering. Een ingevuld voorbeeld voor praktijksoftware voor CPA-kantoren laat het format zien.
• Accountscoring: scoor elk account per veld met 2 (ideaal), 1 (acceptabel) of 0 (geen match) en laat onbekende velden leeg. Formules zetten de scores om in een fitscore van 0 tot 100 en bepalen de tier: Uitgesloten als een must-have 0 scoort, Eerst verrijken als een must-have of drie of meer velden onbekend zijn, tier A vanaf 75, tier B vanaf 50 en tier C daaronder.
• Veldengids: een definitie, een voorbeeldwaarde, bronnen en een opmerking over nauwkeurigheid voor de 16 firmografische velden hierboven, met de vulgraad bij Spona waar die gemeten wordt.
• Over: hoe je het werkblad gebruikt. Vijf voorbeeldaccounts op het tabblad Accountscoring laten elke status zien; verwijder ze als je begint.

Open de link, kies ‘Een kopie maken’ en je hebt een eigen kopie die je kunt bewerken. Heb je nog geen ICP uitgewerkt? Begin dan met onze template voor een ideal customer profile, die de mensen, pijnpunten en uitsluitingen rond het firmografische profiel behandelt.

Firmografische gegevens met Spona: waar het past en waar niet

Spona bouwt firmografische targeting in bij het samenstellen van lijsten. Je beschrijft je ideale klant in een chat, met branches, bedrijfsgroottes, locaties, technologieën en rollen. De AI van Spona doorzoekt meer dan 40 bronnen, verifieert elke lead en levert gekwalificeerde leads, te beginnen met gratis samples. Spona rapporteert een leadnauwkeurigheid van 95% en 90% minder onderzoekstijd.

Waar Spona past:

• Bedrijfs- en contactdata in één stap. Je krijgt de bedrijven in een firmografisch segment en geverifieerde contactpersonen in de rollen die je nodig hebt, het patroon achter minstens 64% van de zoekopdrachten hierboven.
• Herkomst bij firmografische velden. Elk veld in de vulgraadtabel hierboven heeft een bron en een tijdstempel van de laatste controle, en de bredere dataset wordt elke 90 dagen ververst.
• Segmenten buiten de standaard B2B. Lokale ondernemingen per categorie en plaats, Shopify-winkels en IT-dienstverleners waren samen goed voor 25% van de zoekopdrachten hierboven.
• Prijzen die bij een test passen. Gekwalificeerde leads kosten $ 0,32 tot $ 4 per stuk en bulkleads $ 0,01 tot $ 0,09. Er is een gratis abonnement, en een nieuw ICP kost 1.000 setupcredits, ongeveer $ 8 tot $ 10. Toets een sample aan je werkblad voordat je meer koopt.

Waar niet:

• Details over omzet en financiering. Omzetklasse is voor 62% van de bedrijven ingevuld en financiering voor 8%. Hangt je ICP af van de exacte omzet, dan zijn deponeringen en gecontroleerde jaarrekeningen de betere bron.
• Concernstructuren en kredietdata. De firmografische velden die Spona hierboven heeft gemeten, omvatten geen moeder-dochterstructuren of kredietprofielen van bedrijven; Dun & Bradstreet bouwt beide rond het D-U-N-S-nummer.
• Identificatie van websitebezoekers. Spona verrijkt de bedrijven en contactpersonen die jij kiest; anonieme bezoekers van je website identificeert Spona niet.
• Overstappen bij enterprisebedrijven. Sommige teams hebben gedocumenteerde integraties nodig voordat ze van leverancier wisselen. Zoals een RevOps-director bij een bedrijf met 200 tot 1.000 medewerkers tegen Spona zei: ‘We hebben gedocumenteerde integraties, bewijs van beveiliging en voorspelbare serviceniveaus nodig voordat we van leverancier wisselen.’

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 onboarding

Veelgestelde vragen over firmographics

Wat is het verschil tussen demografische gegevens en firmographics?

Een demografisch kenmerk beschrijft een persoon, zoals leeftijd, inkomen of functietitel; een firmografisch kenmerk beschrijft een organisatie, zoals branche, aantal medewerkers of locatie. B2B-lijsten hebben allebei nodig: firmographics kiezen het bedrijf, contactdata kiest de persoon die je daar benadert.

Wat betekent firmografische segmentatie?

Een markt opdelen in groepen bedrijven op basis van firmografische velden, zoals branche, grootteklasse en locatie, zodat elke groep een eigen prioriteit en boodschap krijgt; in het CPA-voorbeeld hierboven brengen drie filters 6,4 miljoen Amerikaanse bedrijven terug tot 471 accounts.

Waar past firmografische segmentatie tussen de vier soorten marktsegmentatie?

Marketinghandboeken noemen voor consumentenmarkten meestal vier segmentatiebases: demografisch, geografisch, psychografisch en gedragsmatig. Firmografische segmentatie is de B2B-tegenhanger van de eerste twee, toegepast op bedrijven in plaats van mensen. In de geneste aanpak die Benson Shapiro en Thomas Bonoma in mei 1984 in Harvard Business Review beschreven, vormen bedrijfsdemografische kenmerken zoals branche, omvang en locatie de buitenste schil, vóór operationele variabelen, inkoopbenaderingen, situationele factoren en de persoonlijke kenmerken van kopers. Intent- en gebruiksdata zijn in B2B de naaste tegenhanger van gedragssegmentatie.

Wat is een ander woord voor firmographics?

Firm demographics, of de oudere term uit de industriële marketing, emporographics. In het Nederlands spreek je van firmografische gegevens, en veel salesteams noemen ze gewoon bedrijfsdata of accountdata.

Zijn firmografische gegevens persoonsgegevens onder de AVG?

Grotendeels niet. Volgens overweging 14 van de AVG heeft de verordening geen betrekking op gegevens over rechtspersonen, ‘zoals de naam en de rechtsvorm van de rechtspersoon en de contactgegevens van de rechtspersoon’. De bescherming geldt voor natuurlijke personen, dus een record dat een persoon noemt, zoals het zakelijke e-mailadres van een contactpersoon, is nog steeds een persoonsgegeven. De Britse toezichthouder ICO voegt daaraan toe dat informatie over eigenaren van een eenmanszaak, partners en bestuurders van vennootschappen persoonsgegevens kan zijn wanneer die informatie op hen betrekking heeft als identificeerbare personen.

Hoe vaak moet je firmografische gegevens verversen?

Elk kwartaal voor actieve segmenten, en vóór elke grote campagne. Ongeveer een op de vijf nieuwe vestigingen sluit binnen het eerste jaar, volgens de BLS-data hierboven. Spona ververst zijn bredere dataset elke 90 dagen en verifieert een e-mailadres opnieuw vóór een verzending als de laatste controle meer dan 30 dagen oud is.

Waar kun je een gratis firmografische dataset downloaden?

Openbare datasets geven je aantallen en feiten over beursgenoteerde bedrijven, geen lijst van niet-beursgenoteerde bedrijven met contactpersonen. De Statistics of U.S. Businesses en County Business Patterns van het Census Bureau tellen bedrijven en vestigingen per branche, omvang en regio. De Financial Statement Data Sets van de SEC bevatten de cijfers uit de primaire financiële overzichten in de XBRL-deponeringen van bedrijven, één archief per kwartaal sinds 2009. Companies House publiceert een Free Company Data Product, een maandelijkse momentopname van basisgegevens over elk actief bedrijf in het Britse register, en OpenCorporates bevat records uit meer dan 140 registers. Elk ervan helpt bij het bepalen van de marktomvang of bij verificatie; geen ervan vervangt een prospectlijst.

Welke firmographics-vragen horen in een B2B-enquête?

Branche, aantal medewerkers, jaaromzet en locatie, waarbij je omvang en omzet in bandbreedtes uitvraagt, zodat respondenten kunnen antwoorden zonder iets op te zoeken. De voorbeeldvragen van SurveyMonkey gebruiken klassen van 1 tot 49, 50 tot 999, 1.000 tot 4.999 en 5.000 of meer medewerkers. Stem de klassen in je enquête af op de klassen in je CRM, zodat je de antwoorden kunt vergelijken.

Wat is het beste platform voor firmografische gegevens?

Dat hangt af van het veld dat je het hardst nodig hebt: registers en deponeringen voor juridische en financiële feiten, Dun & Bradstreet voor concernstructuren en een aanbieder van salesdata voor firmographics plus contactpersonen. Vraag elke leverancier voordat je kiest naar vier dingen: de vulgraad van de velden waarop je filtert, of elke waarde een bron en een datum van de laatste controle heeft, hoe vaak elke bron wordt ververst en of je vóór betaling een sample van je eigen segment kunt testen. Onze lijst met de beste B2B-dataleveranciers vergelijkt ze op datatype en prijs.