Opas B2B-datan hyödyntämiseen parempien liiketoimintapäätösten tekemiseksi

Johdanto

Data ohjaa yritysten päätöksiä, erityisesti B2B-ympäristössä, nykyisessä digitaalisessa maailmassa. Suuret datamäärät, joita kerätään ja jaetaan yritysten välillä, voivat tarjota oivalluksia, jotka parantavat päätöksentekoa. Hyödyntämällä B2B-dataa, joka sisältää asiakassuhteet ja operatiiviset analyysit, organisaatiot voivat saada etulyöntiaseman. Tällä datalla on kuitenkin myös haittoja, jotka on voitettava sen hyötyjen maksimoimiseksi. Tämä opas tarkastelee B2B-dataa, sen erilaisia tyyppejä ja kuinka yritykset voivat hankkia, hallita ja analysoida tietoa tehdäkseen parempia päätöksiä.

B2B-datan merkitys liiketoimintapäätöksissä

B2B-data on ratkaisevan tärkeää päätöksenteossa. Data on keskeinen tekijä liiketoimintapäätöksissä digiaikana. Se antaa yrityksille tietoa markkinoistaan, asiakkaistaan, kilpailijoistaan ja toiminnoistaan.

B2B-data auttaa yrityksiä valitsemaan tuotteita ja palveluita. Se auttaa ymmärtämään asiakastarpeita ja personoimaan palveluita. B2B-datan analysointi auttaa organisaatioita pysymään kilpailun edellä tunnistamalla toimialatrendejä ja liiketoimintamahdollisuuksia.

Lisäksi B2B-tieto auttaa yrityksiä toimimaan tehokkaammin. Antamalla tietoa prosesseista, suorituskyvystä ja resurssien käytöstä, se auttaa yrityksiä löytämään parannusmahdollisuuksia ja tekemään faktoihin perustuvia päätöksiä, jotka parantavat tehokkuutta.

Mitä ovat B2B-datan tyypit?

Yritykset voivat käyttää monia erilaisia datatyyppejä päätöksenteossa. Näitä ovat asiakasdata, transaktiodata, operatiivinen data ja markkinadata.

Asiakasdata sisältää kaikki yrityksen asiakastiedot. Tämä sisältää demografiset, käyttäytymiseen liittyvät ja transaktiotiedot. Asiakasdatan analysointi auttaa organisaatioita ymmärtämään kuluttajien tarpeita ja mieltymyksiä, mikä mahdollistaa personoidut ratkaisut ja paremman asiakastyytyväisyyden.

Transaktiodata kuvaa kaupallisia liiketoimia. Tämä sisältää tuotteiden tai palveluiden kuvaukset, hinnoittelun, määrät ja transaktiopäivät. Transaktiodata voi paljastaa myynnin tehokkuuden ja asiakkaiden osto-tottumukset.

Operatiivinen data on liiketoimintaprosessien dataa. Tämä sisältää liiketoimintaprosessit, resurssit ja suorituskykytiedot. Liiketoiminnan tehokkuutta ja tuottavuutta voidaan parantaa operatiivisen datan analysoinnilla.

Markkinadata viittaa liiketoiminnan markkinatietoihin. Mukana ovat toimialanormit, kilpailutilanne ja markkinatrendit. Markkinadatan avulla yritykset voivat tunnistaa mahdollisuuksia ja tehdä strategisia päätöksiä.

Miten hankkia B2B-dataa?

Business-to-business -dataa saadaan useista lähteistä. Näihin kuuluvat sekä sisäiset, ulkoiset että kolmannen osapuolen lähteet.

Yrityksen tuottama data tulee sisältä. Mukana ovat liiketoimintaprosessit, transaktiot ja asiakasvuorovaikutukset. Useimmat yritykset hankkivat dataa sisäisistä lähteistä saadakseen ymmärrystä toiminnastaan, asiakaskunnastaan ja suorituskyvystään.

Ulkoiset tiedot tulevat yrityksen ulkopuolelta. Mukana ovat markkinatutkimus, sosiaalinen media ja julkiset tietokannat. Ulkoiset lähteet voivat antaa yrityksille tietoa markkinatrendeistä, kilpailusta ja asiakasnäkemyksistä.

Kolmannen osapuolen data tulee kolmannen osapuolen toimittajilta. Nämä toimittajat keräävät dataa useista lähteistä tarjotakseen organisaatioille täydellisiä tietoaineistoja analysointia varten. Laaja valikoima kolmansien osapuolten B2B-dataa voi auttaa yrityksiä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä.

Mitä B2B-data tarjoaa?

Yritykset voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä datan avulla. Business-to-business -datan avulla yritykset voivat analysoida markkinoitaan, asiakkaitaan ja kilpailijoitaan tehdäkseen strategisia päätöksiä. Jos käytät kylmäkontaktointia tai account-based marketingia (ABM) myynnin edistämiseen, B2B-data on olennainen yhteystietojen segmentoimiseksi myyntitiimisi käyttöön laajentaaksesi liidifunneliasi.

Yritykset parantavat operatiivista tehokkuuttaan käyttämällä B2B-dataa. Business-to-business -datan analysointi auttaa yrityksiä optimoimaan toimintonsa ja tekemään tietoon perustuvia päätöksiä tuottavuuden parantamiseksi.

Yritykset voivat lisätä asiakastyytyväisyyttä B2B-datan avulla. B2B-datan analysointi auttaa organisaatioita ymmärtämään kuluttajien vaatimuksia ja mieltymyksiä, mikä mahdollistaa personoidut tuotteet ja paremmat asiakaskokemukset.

B2B-datan hyödyntämisen haasteet

Huolimatta eduistaan, B2B-datalla on myös haittapuolia. Datan määrä on merkittävä ongelma. Nykyaikaiset yritykset luovat ja jakavat suuria määriä B2B-dataa, mikä tekee sen hallinnasta ja analysoinnista vaikeaa. Lisäksi datan heikkeneminen voi heikentää datan laatua. Tämä voi aiheuttaa useita ongelmia, jotka vähentävät markkinoinnin tehokkuutta.

Näin ollen datan laatu on toinen ongelma. Lukuisten lähteiden vuoksi business-to-business -data saattaa sisältää ristiriitaisuuksia ja virheitä, jotka voivat vääristää sen johtopäätöksiä.

Muita ongelmia ovat datan turvallisuus ja yksityisyys. Yritysten on suojattava ja säilytettävä B2B-data kyberuhkien ollessa kasvussa ja tiukkojen tietosuojalakien noudattamiseksi.

Parhaat käytännöt B2B-datan keräämiseen ja hallintaan

Yritysten on omaksuttava parhaat käytännöt hyödyntääkseen B2B-dataa ja voittaakseen nämä haasteet. Aseta datastrategia, varmista datan laatu ja priorisoi datan turvallisuus.

Datastrategian laatiminen edellyttää datankeräystavoitteiden, datatyyppien ja lähteiden sekä data-analyysimenetelmien määrittämistä. Selkeä datastrategia auttaa yrityksiä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä, jotka ovat merkityksellisiä ja onnistuneita.

Laadukas data vaatii validointia, puhdistusta ja rikastamista. Varmista B2B-datan laatu parantaaksesi liiketoiminnan oivalluksia ja päätöksiä.

Datan turvallisuuden prioriteetit sisältävät suojaukset, standardit ja koulutuksen. Datan turvallisuuden asettaminen etusijalle voi suojata B2B-dataa kyberhyökkäyksiltä ja täyttää tietosuojavaatimukset.

B2B-datan analysointi ja tulkinta

Tietoon perustuva päätöksenteko edellyttää datan analysointia ja tulkintaa. Se sisältää datan käsittelyn, oivallusten tuottamisen ja toimintaan johtavien päätösten tekemisen.

Datan käsittely sisältää sen puhdistamisen, järjestämisen ja muotoilun analysointia varten. Tämä vaihe on olennaisen tärkeä B2B-datan laadun ja käytettävyyden kannalta.

Datan oivalluksia saadaan käyttämällä tilastollisia menetelmiä, koneoppimisalgoritmeja ja datavisualisointia. Tämä prosessi auttaa yrityksiä löytämään datan kuvioita, trendejä ja korrelaatioita päätöksenteon tueksi.

Nämä oivallukset on tulkittava, sovitettava liiketoiminnan tavoitteisiin ja integroitava strategisiin päätöksiin. Tämä vaihe varmistaa, että B2B-datan oivalluksia käytetään yrityksen laajentamiseen.

Datan puhdistus—mitä se on ja miten puhdistaa B2B-dataa?

Datan puhdistus löytää ja korjaa tietokannan ongelmia. Se sisältää puuttuvien, vanhentuneiden, kaksoiskappaleiden tai epäolennaisten tietojen poistamisen tai korjaamisen datan tarkkuuden ja luotettavuuden ylläpitämiseksi.

Laadun ja tehokkuuden säilyttämiseksi business-to-business -tietokantoja on puhdistettava säännöllisesti. Tehokas B2B-datan puhdistus sisältää useita vaiheita:

1. Analysoi tietokantasi datan laatukysymysten löytämiseksi. Kaksoiskappaleet, puuttuvat tiedot, vanhentuneet yhteystiedot ja muut puutteet voivat haitata markkinointia.
2. Aseta datan puhdistustavoitteet: Määritä halutut tulokset. Haluat ehkä poistaa kaksoiskappaleet, päivittää yhteystiedot tai parantaa datan tarkkuutta.
3. Standardisoi dataformaatit: Varmista tietokannan yhtenäiset dataformaatit. Tämä voi edellyttää puhelinnumeroiden, osoitteiden ja muiden tietokenttien standardisointia.
4. Poista kaksoiskappaleet: Löydä ja poista tietokannan kaksoiskappaleet. Markkinointi kaksoistietojen avulla tuhlaa rahaa ja aiheuttaa sekaannusta ja virheitä.
5. Päivitä ja tarkista yhteystiedot säännöllisesti varmistaaksesi niiden merkityksellisyyden ja tarkkuuden. Puhelinnumerot, sähköpostiosoitteet, työtehtävät ja muut olennaiset tiedot voivat sisältyä tähän.
6. Varmista data: Validioi ja varmista tietokannan tiedot tarkkuuden ja pätevyyden varmistamiseksi. Yrityshakemistoja ja julkisia rekistereitä voidaan käyttää ristiinviittauksessa.
7. Ota käyttöön datan hallintapolitiikat: Luo datan syöttö-, ylläpito- ja päivitysmenetelmät datan laatukysymysten välttämiseksi. Voit kouluttaa henkilöstöäsi, luoda datan laatustandardeja ja määrittää datan hallintavastuita.

B2B-datan validointi ja suojaaminen

Olennaista osaa tietokannasta tai järjestelmästä on datan validointi varmistaakseen, että se on tarkkaa, kattavaa ja täyttää kaikki ohjeet. Yksi datan validoinnin tyyppi on business-to-business (B2B) datan validointi, joka sisältää tietojen kuten yritysnimien, osoitteiden ja yhteystietojen tarkistamisen.

Business-to-business -datan on oltava pätevää ja turvallista useista syistä. Tehokkaiden markkinointi- ja myyntitoimien kannalta luotettava ja ajankohtainen data on elintärkeää. Tehoton lähestymistapa voi tuhlata aikaa ja rahaa, jos tietokantasi sisältää vanhentunutta tai virheellistä tietoa. Datan validointi auttaa välttämään tällaisia virheitä ja keskittymään oikeisiin mahdollisuuksiin.

Toiseksi, datan turvallisuus on tärkeää digitaaliaikana. Suojaa kriittinen B2B-data luvattomalta pääsyltä, varkauksilta ja väärinkäytöltä. Suojaa tietosi käyttämällä salausta, palomuureja ja pääsynhallintaa.

Harkitse näitä menettelyjä suojataksesi ja validoidaksesi business-to-business -dataa:

Varmistaaksesi datan tarkkuuden, tarkista ja päivitä tietokantaasi säännöllisesti. Tämä voi edellyttää tietojen ristiinviittaamista luotettavien lähteiden kanssa, datan validointityökalujen käyttöä tai kolmansien osapuolien datan puhdistus- ja rikastuspalveluiden hyödyntämistä.

Sähköpostin validointipalvelut voivat tarkistaa asiakkaiden sähköpostiosoitteiden toimitettavuuden ja pätevyyden. Tämä poistaa tietokannastasi virheelliset tai vaaralliset sähköpostiosoitteet.

1. Ota käyttöön datan laatutarkistukset: Validioi data sen keräämisen aikana varmistaaksesi, että se täyttää vaatimukset. Voit validoida esimerkiksi osoitteen postinumeron tai puhelinnumeron muodon. Tämä estää virheellisen tai puutteellisen datan syöttämisen sen keräämisen yhteydessä.
2. Kouluta tiimisi: Opeta datan käsittelijöitä datan validoinnista ja turvallisuudesta. Opeta heitä tunnistamaan datan laatukysymyksiä ja suojaamaan arkaluonteista tietoa. Jaa parhaat käytännöt ja korosta datan turvallisuutta.
3. Tallenna ja siirrä dataa turvallisissa tietokannoissa tai pilvialustoilla, jotka noudattavat alan standardeja. Suojaa luottamukselliset tiedot salauksen avulla. SSL/TLS suojaa dataa sen siirron aikana.

Varmista ja päivitä tietosi, suorita datan laatutarkistuksia, kouluta työvoimasi ja käytä turvallista tallennusta ja siirtoa pitääksesi tiedot turvassa. Nämä menetelmät auttavat sinua ylläpitämään hyvää tietokantaa ja suojaamaan kriittisiä tietoja.

B2B-datan kehitys vuonna 2024

B2B-datan tulevaisuus on valoisa useiden kehityskulkujen ansiosta. Esimerkkejä ovat big data, tekoäly, data-analytiikka ja tietosuoja.

Big data viittaa yritysten kasvavaan datantuotantoon ja -jakamiseen. Yrityksillä on enemmän dataa analysoitavanaan tämän trendin jatkuessa.

Tekoälyn käyttö lisääntyy business-to-business -datan analysoinnissa. Tämä trendi muuttaa todennäköisesti tapaa, jolla organisaatiot käyttävät dataa päätöksenteossa.

Data-analytiikka lisääntyy, kun organisaatiot hyödyntävät sitä. Tämä trendi jatkuu todennäköisesti, korostaen datavetoisia liiketoimintapäätöksiä.

Tietosuojaan keskittyminen viittaa lisääntyneisiin tietosuojan ja yksityisyyden säädöksiin. Yritysten on priorisoitava B2B-datan turvallisuus ja yksityisyys tämän trendin voimistumisena.

B2B-datan hankinta itse

B2B-datan hankinta itse voi vaikuttaa houkuttelevalta. Se tarjoaa täydellisen hallinnan ja nopean läpimenoajan datan keräämisestä myyntitiimin käyttöön. Tämä tekniikka ei kuitenkaan välttämättä ole ihanteellinen monista syistä. Syyt ulkoistaa sen sijaan.

Ensinnäkin datatutkimustiimin kokoaminen on vaikeaa. Tarkastellaanpa B2B-datan hankintaa sisäisesti.

• Rekrytointi, koulutus. Tiedät, että tiimin luominen vie aikaa ja rahaa. Tarvitaan työsopimuksia, eläkemaksuja ja palkkahallintoa. Suurissa kaupungeissa palkat ovat korkeampia, ja tarvitset toimistotilaa uusille työntekijöille. Monet yritykset eivät ole valmiita tekemään niin suuria muutoksia B2B-datan vuoksi. Henkilöstösi on myös koulutettava datankeruussa sekä datan puhdistuksen, validoinnin ja tallennuksen parhaissa käytännöissä. Työntekijöiden vaihtuvuus on väistämätöntä, joten alusta aloittaminen on tarpeen.
• Datat ja liidien yhteystietojen löytäminen vaatii monia työkalutilauksia. LinkedIn Sales Navigator, 79,99 dollaria per henkilö kuukaudessa, on tiimillesi välttämätön. LinkedIn Sales Navigatorin lisäksi monet muut ominaisuudet maksavat tilauksia, jotka voivat kasvaa nopeasti.
• Ajoitus ja tehokkuus. B2B-datan hankinta itse on aikaa vievää ja monimutkaista. Puhtaan B2B-laskentataulukon luominen vaatii monia vaiheita. Ensin tiimisi on löydettävä ja poimittava data. LinkedIn, sähköpostin hankintaohjelmat ja yritysten verkkosivut voivat olla tapoja löytää sähköpostiosoitteita. Kuitenkin sähköpostin hankintamenetelmät eivät aina ole luotettavia, ja manuaalinen sähköpostiosoitteiden etsiminen voi viedä tiimiltäsi paljon aikaa. Saattaa olla tilanteita, joissa sähköpostiosoitteita ei voi saada, jolloin ainoaksi vaihtoehdoksi jää arvata yrityksen sähköpostimuoto. Tämä voi lisätä lopullisia sähköpostimarkkinoinnin palautusprosentteja ja menettää liidimahdollisuuksia. Datan keräämisen jälkeen tiimisi on puhdistettava, validoitava ja lisättävä tärkeät ja oikeat tiedot.

Yhteenveto

Yritysten on muutettava strategiaansa maksimoidakseen B2B-datan hyödyt sen määrän ja merkityksen kasvaessa. Ymmärtämällä datatyyppejä ja käsittelemällä datan laatua, yksityisyyttä ja turvallisuutta, B2B-datan hallinnan on oltava kattavaa. Yritykset voivat parantaa tuottavuutta, asiakastyytyväisyyttä ja kasvua tekemällä tietoon perustuvia päätöksiä datan keräämisen, validoinnin ja analysoinnin parhaiden käytäntöjen avulla. Niille, jotka omaksuvat big datan, tekoälyn ja edistyneen analytiikan, B2B-data tarjoaa vielä enemmän mahdollisuuksia.