Почему каждый B2B-маркетолог должен знать о проверке данных
Posted: Tue Jan 07, 2025 4:42 am
Все хотят быть управляемыми данными. Использование данных для проверки гипотез и принятия обоснованных решений — гораздо лучшая формула для разработки маркетинговых стратегий, чем чистая интуиция. Это также рисует маркетинг больше как науку, чем искусство, что нравится руководителям и инженерам. маркетологи контактных данных так усердно стараются собирать распадающиеся
Сейчас модно говорить о причинно-следственной связи против корреляции и статистически значимых размерах выборки на вечеринках (ну, на некоторых вечеринках). Но маркетологи контактных данных так усердно стараются собирать распады — факт, который часто упускается из виду.
Данные постоянно уменьшаются со скоростью 2,1 процента в месяц или 22,5 процента в год.
Почему? Потому что люди меняют должности телефонная библиотека и работодателей. Потому что они меняют провайдеров электронной почты и отписываются от писем, которые им не нравятся.
Но есть решение.
Службы проверки данных всех типов стали относительно распространенными. Они позволяют маркетологам удалять дубликаты из своих баз данных, определять неточную контактную информацию и определять электронные письма, которые могут вызвать спам-фильтры.
Учитывая среднюю скорость устаревания данных, их проверка и очистка баз данных должны стать обычной частью маркетинга на основе данных.
Все еще не уверены? Давайте рассмотрим несколько областей, в которых неточные данные могут снизить эффективность вашего маркетинга.
Доставляемость имеет огромное значение как для email-маркетинга, так и для вашего маркетингового отдела в целом. Спам-фильтры различаются в зависимости от интернет-провайдера, но они могут быть агрессивными в широком масштабе. Return Path сообщает, что 20 процентов «легитимных» писем попадают в спам-фильтры. Кроме того, Experian сообщает, что 66 процентов компаний столкнулись с проблемами доставляемости в 2013–2014 годах:
Исследование доставки электронной почты компанией Experian
База данных, полная неточностей, только усугубит эту проблему доставки электронной почты. Если вы отправляете письма на адреса электронной почты, которые имеют жесткие отказы или не получают большого отклика, потому что отправляете не тому человеку, ваша репутация у интернет-провайдеров пострадает. Старые, неточные данные снизят скорость попадания ваших писем в папку «Входящие» и сократят скорость прочтения ваших писем.
Если проблема не исчезнет, вы даже можете попасть в черный список некоторых интернет-провайдеров. Конечно, это крайний случай. Но обеспечение доставки писем на активные адреса электронной почты, используемые реальным лицом, сохраненным в контактном профиле, должно быть приоритетом для каждого маркетолога.
В любой вертикали персонализированный маркетинг почти всегда лучше, чем общие сообщения.
Однако независимо от того, персонализируете ли вы отдельные части сообщения (например, указываете имя человека) или доносите совершенно другое сообщение на основе информации из профиля потенциального клиента, для осуществления персонализации вам необходимы чистые данные.
При использовании любого типа персонализации вы пытаетесь убедить лида, что вы обращаете внимание на его поведение на вашем сайте и что его предпочтения не остались незамеченными. Отправляя им персонализированный контент, вы идете на рассчитанный риск, что имеющиеся у вас данные о них верны и указывают на определенные интересы.
Использование имени или фамилии в теме письма — простой, но эффективный пример персонализации. И, по данным Mailchimp, это работает довольно хорошо:
персонализация имени
Но если контактная информация, прикрепленная к лиду, неверна, то вы просто отправили электронное письмо не тому человеку. Вместо того чтобы выдать себя за обходительного маркетолога и завоевать доверие с этим лидом, вы споткнулись о собственные данные и упали лицом в грязь.
Тот же эффект может произойти, когда вы отправляете контакт в список, сегментированный по названию должности или персоне. Если информация о названии должности устарела, вы можете отправлять контент, предназначенный для специалистов по социальным сетям, в CMO.
Персонализация, основанная на неверных данных, не только неэффективна, но и наносит ущерб вашему бренду в долгосрочной перспективе.
Например, когда электронное письмо не попадает к получателям...
диаграмма неправильной таргетинговой электронной почты
Для организаций, практикующих маркетинг на основе аккаунтов , неточные данные могут свести на нет всю операцию. ABM полагается на точечную точность, чтобы электронные письма, отправленные конкретным заинтересованным лицам, имели желаемый эффект. Если данные, которые вы используете для ABM, не были проверены в течение 6 месяцев, вы делаете огромную ставку, используя их в качестве разведданных для ваших кампаний на основе аккаунтов.
Все мучения, которые вы перенесли, чтобы создать систему оценки и квалификации лидов , с которой согласна ваша команда по продажам, будут напрасны, если данные в каждом профиле лида неточны. Допустим, вы оцениваете лиды на основе названия должности, потому что знаете, что ваша команда по продажам хочет общаться только с лицами, принимающими решения в организации.
Это разумная стратегия, но она быстро разваливается, когда информация в вашей базе данных неточная или неполная. Если информация неполная, ваш алгоритм оценки пропустит важные счета и подорвет ваши попытки получить ROI.
Если информация неточная, то алгоритм оценки выделит лиды, которые на самом деле не соответствуют критериям, которые вы согласовали с отделом продаж. Поэтому даже когда эти лиды достигают порога лидов и становятся квалифицированными для маркетинга, отдел продаж останется разочарованным, когда позвонит кому-то, кто не имеет нужной квалификации или даже не соответствует информации в профиле контакта.
Техническое обслуживание данных — это легче сказать, чем сделать. Сотрудники часто приспосабливаются к границам плохих данных, и реальная проблема скрывается от руководителей маркетинга. За этими отказами и отписками скрывается яма, полная выброшенных денег, потраченных впустую на маркетинг неточной базы данных контактов.
Сейчас модно говорить о причинно-следственной связи против корреляции и статистически значимых размерах выборки на вечеринках (ну, на некоторых вечеринках). Но маркетологи контактных данных так усердно стараются собирать распады — факт, который часто упускается из виду.
Данные постоянно уменьшаются со скоростью 2,1 процента в месяц или 22,5 процента в год.
Почему? Потому что люди меняют должности телефонная библиотека и работодателей. Потому что они меняют провайдеров электронной почты и отписываются от писем, которые им не нравятся.
Но есть решение.
Службы проверки данных всех типов стали относительно распространенными. Они позволяют маркетологам удалять дубликаты из своих баз данных, определять неточную контактную информацию и определять электронные письма, которые могут вызвать спам-фильтры.
Учитывая среднюю скорость устаревания данных, их проверка и очистка баз данных должны стать обычной частью маркетинга на основе данных.
Все еще не уверены? Давайте рассмотрим несколько областей, в которых неточные данные могут снизить эффективность вашего маркетинга.
Доставляемость имеет огромное значение как для email-маркетинга, так и для вашего маркетингового отдела в целом. Спам-фильтры различаются в зависимости от интернет-провайдера, но они могут быть агрессивными в широком масштабе. Return Path сообщает, что 20 процентов «легитимных» писем попадают в спам-фильтры. Кроме того, Experian сообщает, что 66 процентов компаний столкнулись с проблемами доставляемости в 2013–2014 годах:
Исследование доставки электронной почты компанией Experian
База данных, полная неточностей, только усугубит эту проблему доставки электронной почты. Если вы отправляете письма на адреса электронной почты, которые имеют жесткие отказы или не получают большого отклика, потому что отправляете не тому человеку, ваша репутация у интернет-провайдеров пострадает. Старые, неточные данные снизят скорость попадания ваших писем в папку «Входящие» и сократят скорость прочтения ваших писем.
Если проблема не исчезнет, вы даже можете попасть в черный список некоторых интернет-провайдеров. Конечно, это крайний случай. Но обеспечение доставки писем на активные адреса электронной почты, используемые реальным лицом, сохраненным в контактном профиле, должно быть приоритетом для каждого маркетолога.
В любой вертикали персонализированный маркетинг почти всегда лучше, чем общие сообщения.
Однако независимо от того, персонализируете ли вы отдельные части сообщения (например, указываете имя человека) или доносите совершенно другое сообщение на основе информации из профиля потенциального клиента, для осуществления персонализации вам необходимы чистые данные.
При использовании любого типа персонализации вы пытаетесь убедить лида, что вы обращаете внимание на его поведение на вашем сайте и что его предпочтения не остались незамеченными. Отправляя им персонализированный контент, вы идете на рассчитанный риск, что имеющиеся у вас данные о них верны и указывают на определенные интересы.
Использование имени или фамилии в теме письма — простой, но эффективный пример персонализации. И, по данным Mailchimp, это работает довольно хорошо:
персонализация имени
Но если контактная информация, прикрепленная к лиду, неверна, то вы просто отправили электронное письмо не тому человеку. Вместо того чтобы выдать себя за обходительного маркетолога и завоевать доверие с этим лидом, вы споткнулись о собственные данные и упали лицом в грязь.
Тот же эффект может произойти, когда вы отправляете контакт в список, сегментированный по названию должности или персоне. Если информация о названии должности устарела, вы можете отправлять контент, предназначенный для специалистов по социальным сетям, в CMO.
Персонализация, основанная на неверных данных, не только неэффективна, но и наносит ущерб вашему бренду в долгосрочной перспективе.
Например, когда электронное письмо не попадает к получателям...
диаграмма неправильной таргетинговой электронной почты
Для организаций, практикующих маркетинг на основе аккаунтов , неточные данные могут свести на нет всю операцию. ABM полагается на точечную точность, чтобы электронные письма, отправленные конкретным заинтересованным лицам, имели желаемый эффект. Если данные, которые вы используете для ABM, не были проверены в течение 6 месяцев, вы делаете огромную ставку, используя их в качестве разведданных для ваших кампаний на основе аккаунтов.
Все мучения, которые вы перенесли, чтобы создать систему оценки и квалификации лидов , с которой согласна ваша команда по продажам, будут напрасны, если данные в каждом профиле лида неточны. Допустим, вы оцениваете лиды на основе названия должности, потому что знаете, что ваша команда по продажам хочет общаться только с лицами, принимающими решения в организации.
Это разумная стратегия, но она быстро разваливается, когда информация в вашей базе данных неточная или неполная. Если информация неполная, ваш алгоритм оценки пропустит важные счета и подорвет ваши попытки получить ROI.
Если информация неточная, то алгоритм оценки выделит лиды, которые на самом деле не соответствуют критериям, которые вы согласовали с отделом продаж. Поэтому даже когда эти лиды достигают порога лидов и становятся квалифицированными для маркетинга, отдел продаж останется разочарованным, когда позвонит кому-то, кто не имеет нужной квалификации или даже не соответствует информации в профиле контакта.
Техническое обслуживание данных — это легче сказать, чем сделать. Сотрудники часто приспосабливаются к границам плохих данных, и реальная проблема скрывается от руководителей маркетинга. За этими отказами и отписками скрывается яма, полная выброшенных денег, потраченных впустую на маркетинг неточной базы данных контактов.