En guide för att använda B2B-data för bättre affärsbeslut

Introduktion

Data styr företagets beslut, särskilt inom B2B, i dagens digitala värld. Stora volymer data som samlas in och utbyts mellan företag kan ge insikter som förbättrar beslutsfattandet. Att utnyttja B2B-data, som inkluderar kundinteraktioner och operativ analys, kan ge organisationer en fördel. Denna data har dock nackdelar som måste övervinnas för att maximera dess fördelar. Den här guiden undersöker B2B-data, dess typer och hur företag kan hämta, hantera och analysera information för att fatta bättre beslut.

Vikten av B2B-data för affärsbeslut

B2B-data är avgörande för beslutsfattande. Data ligger till grund för viktiga affärsbeslut i den digitala tidsåldern. Det ger företag information om deras marknad, kunder, konkurrenter och verksamhet.

B2B-data hjälper företag att välja produkter och tjänster. Det hjälper dem att förstå kundbehov och anpassa sina tjänster. Analys av B2B-data hjälper organisationer att ligga steget före konkurrenterna genom att identifiera branschtrender och affärsmöjligheter.

Förutom detta hjälper B2B-information företag att driva mer effektivt. Genom att ge dem information om deras processer, prestationer och resursanvändning hjälper det företag att hitta sätt att förbättra och fatta faktabaserade beslut som gör dem mer effektiva.

Vilka typer av B2B-data finns det?

Företag kan använda många olika typer av data för att fatta beslut. Dessa inkluderar kund-, transaktions-, operativ- och marknadsdata.

Kunddata inkluderar all information om företagets kunder. Detta omfattar demografisk, beteendemässig och transaktionell data. Att analysera kunddata hjälper organisationer att förstå konsumentens önskemål och preferenser, vilket möjliggör personliga lösningar och högre kundnöjdhet.

Transaktionsdata beskriver kommersiella transaktioner. Detta omfattar produkt- eller tjänstebeskrivningar, priser, kvantiteter och transaktionsdatum. Transaktionsdata kan avslöja försäljningseffektivitet och kundernas köpbeteende.

Operativ data är data om affärsverksamhet. Detta inkluderar affärsprocesser, resurser och prestationsdata. Effektiviteten och produktiviteten i affären kan förbättras genom operativ dataanalys.

Marknadsdata i affärssammanhang avser information om marknaden. Här ingår branschnormer, konkurrens och marknadstrender. Genom att använda marknadsdata kan företag identifiera möjligheter och fatta strategiska beslut.

Hur får man B2B-data?

Business-to-business-data kommer från flera källor. Dessa täcker både interna, externa och tredjepartskällor.

Företagsgenererad data kommer från insidan. Här ingår affärsverksamhet, transaktioner och kundinteraktioner. De flesta företag samlar in data från interna källor för att få insikt i deras verksamhet, kunder och prestationer.

Extern data kommer från utanför företaget. Marknadsundersökningar, sociala medier och offentliga databaser ingår här. Externa källor kan ge företag information om marknadstrender, konkurrens och kunduppfattningar.

Tredjepartsdata kommer från tredjepartsleverantörer. Dessa leverantörer samlar in data från flera källor för att ge organisationer kompletta dataset för analys. Ett brett utbud av B2B-data från tredje parter kan hjälpa företag att fatta datadrivna beslut.

Vad erbjuder B2B-data?

Företag kan fatta välgrundade beslut med hjälp av data. Genom att använda business-to-business-data kan företag analysera sin marknad, sina kunder och konkurrenter för att fatta strategiska beslut. Om du använder kall outreach eller Account-Based Marketing (ABM) för att driva försäljning är business-to-business-data avgörande för att segmentera kontakter för att din försäljningspersonal ska kunna använda dem för att expandera din lead funnel.

Företag förbättrar driftseffektiviteten med B2B-data. Analys av business-to-business-data hjälper företag att optimera sina operationer och fatta datadrivna beslut för att öka produktiviteten.

Företag kan öka kundnöjdheten med B2B-data. Analys av B2B-data hjälper organisationer att förstå kundernas behov och preferenser, vilket möjliggör personliga produkter och bättre kundupplevelser.

Utmaningar med att använda B2B-data

Trots dess fördelar har B2B-data nackdelar. Datavolym är ett stort problem. Moderna företag skapar och delar stora mängder B2B-data, vilket gör hantering och analys svår. Dessutom kan datanedbrytning sänka datakvaliteten. Detta kan orsaka flera problem som minskar marknadsföringens effektivitet.

Därför är datakvalitet ett annat problem. På grund av sina många källor kan business-to-business-data innehålla inkonsekvenser och fel som kan snedvrida dess slutsatser.

Ytterligare problem inkluderar datasäkerhet och integritet. Företag måste skydda och bevara B2B-data på grund av ökande cyberhot och strikta dataskyddslagar.

Bästa praxis för insamling och hantering av B2B-data

Företag måste anta bästa praxis för att utnyttja B2B-data och övervinna dessa hinder. Sätt upp en datastrategi, säkerställ datakvalitet och prioritera datasäkerhet.

Att etablera en datastrategi kräver att man specificerar mål för datainsamling, datatyper och källor samt dataanalysmetoder. En tydlig datastrategi hjälper företag att fatta datadrivna beslut som är relevanta och framgångsrika.

Kvalitetsdata kräver validering, rengöring och berikning. Säkerställ B2B-datakvalitet för bättre affärsinsikter och beslut.

Datasäkerhetsprioriteringar inkluderar skydd, standarder och utbildning. Att prioritera datasäkerhet kan skydda B2B-data från cyberattacker och uppfylla dataskyddsstandarder.

Analys och tolkning av B2B-data

Datadrivet beslutsfattande kräver dataanalys och tolkning. Det involverar databehandling, insiktsextraktion och handlingskraftigt beslutsfattande.

Bearbetning av data innebär att rengöra, organisera och formatera det för analys. Detta steg är avgörande för B2B-datakvalitet och användbarhet.

Data insights erhålls genom att använda statistiska metoder, maskininlärningsalgoritmer och datavisualisering. Denna process hjälper företag att hitta datapatter, trender och korrelationer för beslutsfattande.

Dessa insikter måste tolkas, anpassas till affärsmål och integreras i strategiska beslut. Detta steg garanterar att B2B-datainsikter används för att expandera företaget.

Datarensning—vad är det och hur rengör man B2B-data?

Datarensning hittar och fixar problem i databasen. Det inkluderar att eliminera eller korrigera saknad, föråldrad, dubblerad eller irrelevant data för att upprätthålla datakorrekthet och tillförlitlighet.

För att bevara kvalitet och effektivitet måste business-to-business-databaser rengöras regelbundet. Effektiv B2B-datarensning involverar flera steg:

1. Analysera din databas för att hitta datakvalitetsproblem. Dubbla poster, saknad information, föråldrade kontakter och andra brister kan hindra marknadsföringen.
2. Sätt upp mål för datarensning: Bestäm dina avsedda resultat. Du kanske vill ta bort dubbletter, uppdatera kontaktinformation eller förbättra datanoggrannheten.
3. Standardisera dataformat: Ha konsekventa dataformat i hela din databas. Standardisering av telefonnummer, adresser och andra datafält kan vara nödvändig.
4. Ta bort dubbla poster: Hitta och ta bort dubbletter i databasen. Marknadsföring med dubblad data slösar pengar och orsakar förvirring och misstag.
5. För att upprätthålla relevans och noggrannhet, uppdatera och kontrollera kontaktinformation regelbundet. Telefonnummer, e-postadresser, jobbtitlar och annan viktig info kan inkluderas.
6. Verifiera data: Validera och verifiera databasdata för att säkerställa korrekthet och giltighet. Företagskataloger och offentliga register kan användas för korsreferenser.
7. Implementera datastyrningspolicyer: Skapa metoder för datainmatning, underhåll och uppdatering för att undvika datakvalitetsproblem. Du kan utbilda din personal, skapa standarder för datakvalitet och tilldela datastyrningsansvar.

Validera och säkra B2B-data

En viktig del av varje databas eller system är att validera data för att säkerställa att den är korrekt, fullständig och uppfyller alla riktlinjer. En typ av dataverifiering är business-to-business (B2B) dataverifiering, som innebär att kontrollera detaljer inklusive företagsnamn, adresser och kontaktinformation.

Business-to-business-data måste vara legitim och säker av flera anledningar. För effektiva marknadsförings- och försäljningsinitiativ är tillförlitlig och aktuell data avgörande. Ineffektiv outreach kan slösa tid och pengar om din databas innehåller föråldrad eller felaktig information. Genom att validera dina data kan du undvika sådana misstag och fokusera på rätt prospekt.

För det andra är datasäkerhet avgörande i den digitala tidsåldern. Skydda kritisk B2B-data från obehörig åtkomst, stöld och missbruk. För att skydda dina data, använd kryptering, brandväggar och åtkomstkontroller.

Överväg dessa procedurer för att skydda och validera business-to-business-data:

För att garantera datanoggrannhet, granska och uppdatera din databas regelbundet. Detta kan innebära korsreferens av data med pålitliga källor, använda datavalideringsverktyg eller använda datarensnings- och berikningstjänster från tredje part.

E-postvalideringstjänster kan verifiera kundens e-postadresser för leveransbarhet och legitimitet. Detta tar bort ogiltiga eller farliga e-postadresser från din databas.

1. Ställ in kontroller för datakvalitet: Validera data medan du samlar in den för att verifiera att den uppfyller kraven. Du kan validera ett adressens postnummer eller telefonnummerformat. Detta förhindrar felaktig eller ofullständig datainmatning vid insamling.
2. Utbilda ditt team: Lär datahanterare om datavalidering och säkerhet. Lär dem att identifiera datakvalitetsproblem och skydda känsliga data. Dela bästa praxis och betona datasäkerhet.
3. Lagra och överför data i säkra databaser eller molnplattformar med branschstandard säkerhet. Skydda konfidentiell data genom att kryptera den. SSL/TLS skyddar data under överföring.

Verifiera och uppdatera dina data, genomför kontroller av datakvalitet, utbilda din arbetskraft och använd säker lagring och överföring för att hålla den säker. Dessa metoder hjälper dig att behålla en bra databas och skydda kritisk data.

Ökande B2B-datakurvatur 2024

B2B-data har en ljus framtid tack vare olika utvecklingar. Stordata, artificiell intelligens, dataanalys och dataskydd är exempel.

Stordata avser företagens ökande datagenerering och delning. Företag kommer ha mer data att analysera när denna trend fortsätter.

Artificiell intelligens används mer i analys av business-to-business-data. Denna trend kommer sannolikt att förändra hur organisationer använder data för att fatta beslut.

Dataanalys sprider sig när organisationer utnyttjar den. Denna trend förväntas fortsätta, med betoning på datadrivna affärsbeslut.

Fokus på dataskydd avser ökade dataskydds- och integritetsregler. Företag måste prioritera B2B-datasäkerhet och integritet när denna trend intensifieras.

Käll B2B-data internt

Intern sourcing av B2B-data kan verka attraktivt. Det ger omfattande kontroll och en snabb omställning från datainsamling till användning av försäljningsteamet. Men denna teknik kanske inte är idealisk av olika skäl. Anledningar till varför man istället bör outsourca.

För det första är det svårt att sätta ihop ett datateam. Låt oss granska intern datakällning.

• Rekrytering, utbildning. Du vet att det tar tid och pengar att skapa ett team. Anställningsavtal, pensionsbetalningar och löner är nödvändiga. I stora städer är lönerna högre, och du behöver kontorsutrymme för ny personal. Inte många företag är villiga att göra en så stor förändring för B2B-data. Din personal måste också utbildas i bästa praxis för datainsamling och datarensning, validering och lagring. Personalomsättning är oundviklig, vilket innebär att man måste börja om från början.
• Att hitta data och kontaktinformation för leads kräver flera verktygsabonnemang. LinkedIn Sales Navigator, $79,99 per person och månad, är avgörande för ditt team. Förutom LinkedIn Sales Navigator kostar många andra funktioner medlemskap, vilket snabbt kan bli dyrt.
• Tid och effektivitet. Att hämta B2B-data internt är tidskrävande och komplicerat. Att skapa ett rent B2B-kalkylblad kräver många steg. Först måste ditt team hitta och extrahera data. LinkedIn, e-postinsamlingstjänster och företagswebbplatser kan användas för att hitta e-postadresser. Dock är metoder för e-postinsamling inte alltid tillförlitliga, och att manuellt leta efter e-postadresser kan vara tidskrävande för ditt team. Det kan finnas tillfällen då e-postadresser inte kan erhållas, vilket lämnar enda alternativet att anta ett företags e-postformat. Detta kan öka slutliga bounce rates för e-postmarknadsföring och förlora lead-möjligheter. Efter att ha samlat in data måste ditt team rengöra, validera och lägga till viktig och korrekt information.

Slutsats

Företag måste ändra sin strategi för att maximera B2B-data när dess volym och betydelse ökar. Från att förstå datatyper till att ta itu med datakvalitet, integritet och säkerhet, måste B2B-datastyrning vara omfattande. Företag kan förbättra produktivitet, kundnöjdhet och tillväxt genom att fatta välgrundade beslut med hjälp av bästa praxis för datainsamling, validering och analys. För de som omfamnar stordata, AI och avancerad analys kommer B2B-data att erbjuda ännu fler möjligheter.