错误的销售数据会导致浪费时间来纠正错误、搜索准确或最新的信息，以及拨打电话或发送电子邮件而无法联系到您想要联系的人及其解决方法 。
它会产生不良线索
坏数据无法用于SDR。如果电话号码不正确，他们就无法联系潜在客户！
联系人字段中的错误数据会阻止销售代表跟进潜在客户。它还会阻止搜索到高质量的潜在客户。
数据质量差的企业也会浪费其潜在客户开发和营销努力，因为他们对目标客户的了解不准确。
导致错失机会
如果您根据不准确和过时的数据做出决策，您可能会做出错误的决定。数据质量差会导致对销售渠道的分析不正确，从而导致预测不准确。
数据质量差会影响您的决策，并使销售渠道中的关键参与点消失。这意味着您的销售人员将无法与潜在客户进行有效沟通。
当这种情况发生时您的销售
代表无法培育和转化新业务。您将看到产品/服务需求减少和收入损失。
嘘——如果您的 B2B 数据不好，您的销售渠道可能也会有问题。查看这篇文章，了解如何修复您的渠道。
导致邮件无法送达
重要的不仅仅是电话！
您的销售团队严重依赖电子邮件地址来与潜在客户互动、启动销售周期并完成交易。
如果他们没有将电子邮件发送到正确的收件箱，那么他们所有的努力都将浪费。
当企业数据库中的电子邮件地址不正确或过时时，这可能会导致电子邮件无法送达，最终影响电子邮件营销活动的成功。
未送达的电子邮件会浪费资源和时间，并损害公司在互联网服务提供商 (ISP) 中的声誉。ISP 密切监控从某个域发送的电子邮件的参 海外数据 海外数据 与率，如果他们发现未送达电子邮 及其解决方法 件的比例很高，他们可能会将该域标记为垃圾邮件。
这可能会导致您域名的未来电子邮件被自动发送到收件人的垃圾邮件文件夹，从而错失与潜在客户沟通的机会。
告别高退回率！Cognism 的电子邮件数据帮助用户保持了 95% 的稳定电子邮件送达率
黄伟豪
“有了更高质量的数据，我们的电子邮件送达率就提高到了 95%。”“我们试用过的其他软件，表面上看起来都很棒，但当我搜索 转移网站的 26 条建议 我公司的员工时，比如说，只有我三个人，而且详细信息也不正确。所以我们马上就看到了差异。”“我们得到了很多附加组件，但我们需要的只是可靠的数据。你可以添加很多东西，但如果数据不是最新的和 及其解决方法 高质量的，那么整个目的就落空了。”
许多行业都有与数据管理和准确性相关的具体规定。在 B2B 行业，如果您不避免不良数据，您将面临 ICO 罚款的风险。
如果您的 B2B 数据不正确、不完整或不一致，则可能导致严重的合规性问题。
例如，如果您将B2B 数据用于营销目的。如果收件人尚未收到通知或未选择接受贵公司的营销，您可能会无意中违反消费者保护法。
它会毁掉你的品牌声誉
在主动打电话时说错客户的名字或者给错误的收件人发送电子邮件绝对不是什么好事，但是如果您的数据不准确，这两种情况都很容易发生。
从公司收到不准确或过时的信息的客户会感到沮丧和失望，最终导致对品牌失去信任。
例如，如果客户收到包含不正确的个性化详细信息或过时优惠的促销电子邮件，他们可能会认为公司粗心或不专业。这可能会损害公司的声誉，并使公司更难留住或吸引新客户。
不良销售数据是如何产生的？
预防和修复低质量销售数据的第一步是了解最初是如 及其解决方法 何出现这一问题的。
B2B 销售和营销团队最终获得低质量数据主要有六种方式：
1. 重复
当将联系人数据添加到 CRM 或销售参与平台而没有检查其是否已经存在时，就会出现重复。
这通常是手动发生的，但当通过自动化方式导入数据（例如潜在客户表单填写）而没有任何内置重复检查程序时也可能会发生。
当重复项包含不同的信息时，这种情况尤其成问题，例如同一潜在客户的两个不同电话号码。
2. 不遵守规定
不合规数据（例如不符合 GDPR 的数据）对于销售和营销团队来说是一个巨大的问题。
这种情况通常发生在公司从未成立或声誉不佳的供应商处购买潜在客户名单时。
不遵守规定可能会导致巨额罚款并损害公司的声誉。坚持使用行业知名且值得信赖的供应商，并在导入潜在客户数据之前始终确认符合 GDPR 规定。
数据衰减是指数据质量随时间的逐渐恶化
例如，您可能已经从值得信赖且经过验证的潜在客户列表中导入了公司和联系人数据，但那是三年前的事了。
到目前为止，您的一些关键决策者已经离职或改变了职务，电子邮件地址也发生了变化，而且在某些情况下，公司本身也进行了品牌重塑或转型。
4. 数据不完整
当负责输入客户数据的人员或应用程序未能填 及其解决方法 写所有必填字段时，就会出现数据不完整的情况。
这可能是由于源数据缺失，例如包含所有联系人电子邮件的潜在客户列表，但仅包含一半的电话号码。
这也可能是销售人员效率 ar 号码 低下的情况，他们忽略了输入手头的所有信息。
5. 不准确
数据不准确就是存在错误。
这通常是拼写错误，例如错误记录的电话号码、姓名或电子邮件地址。
有时，这是一个分类问题，例如在 CRM 中给某个帐户标注了错误的地区或行业。
6. 整合问题
最后，我们面临整合问题。
当您的 CRM 与数据源之间的集成失败或未正确设置时，可能会导致数据点丢失（导致数据不完整）或在导入数据之前无法执行重复检查。
