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Por qué es importante enriquecer los datos

Por qué es importante enriquecer los datos

Los datos son un componente crucial de cualquier empresa. Ayudan a tomar decisiones, generar nuevas ideas de negocio y elaborar estrategias de ventas y marketing específicas y pertinentes. 

Pero según Harvard Business Review, los datos de baja calidad cuestan a las empresas estadounidenses más de 3 billones de dólares anuales.

El enriquecimiento de datos permite a las empresas rellenar los espacios en blanco y obtener una imagen clara y precisa de sus clientes. Los datos enriquecidos son datos valiosos para la empresa y los accionistas. Ayuda a reducir los costes de marketing, crear campañas personalizadas, recuperar contactos perdidos y utilizar datos empresariales sin explotar.

El enriquecimiento de datos es el proceso automatizado de actualización y mejora continuas de los datos internos de primera mano disponibles mediante la integración de una gama diversa de información pertinente procedente de fuentes internas o externas dispares de terceros. 

Existen varias formas de procesos de enriquecimiento de datos,

  • Enriquecimiento de contactos es la práctica de añadir información de contacto relevante y actualizada (número de teléfono, correo electrónico, redes sociales, cargo) a una base de datos de contactos existente.
  • Enriquecimiento geográfico se refiere al procedimiento de actualizar la información geográfica de un cliente (dirección postal, ciudad, población, códigos postales, latitudes, longitudes) para obtener un posicionamiento geográfico más preciso de los clientes.
  • Enriquecimiento del comportamiento se refiere a la práctica de estudiar y mapear los patrones de compra de los clientes. El enriquecimiento conductual rastrea el historial de compras de los clientes y destaca áreas de interés como la navegación y la frecuencia de compra.
  • Enriquecimiento demográfico describe la práctica de actualizar una base de datos de clientes existente con información relevante (edad, sexo, estado civil, ocupación) que ayuda a una empresa a comprender el comportamiento de los clientes en función de factores socioeconómicos.

He aquí algunas razones por las que el enriquecimiento de datos es esencial.

Mejore la gestión de datos con herramientas de enriquecimiento de datos

Una empresa recibe toneladas de datos comerciales sin relación entre sí, que por sí solos no tienen sentido pero que, organizados, se convierten en un tesoro de información relevante.

La gestión de datos es el proceso de recopilar, clasificar, organizar y ordenar los datos para que tengan un flujo coherente y sistemático. Su objetivo es facilitar el acceso y la utilización de la información. 

El enriquecimiento de datos combina datos no relacionados para formar un conjunto de datos con capacidad de respuesta y un flujo de información lógico. Promueve la integración de distintos subconjuntos de datos para desarrollar una base de datos lógica completa que pueda utilizar una empresa. 


Los datos enriquecidos mejoran los modelos predictivos

El enriquecimiento de datos es habitual en los ecosistemas de análisis predictivo, previsión empresarial y gestión de big data.

Los modelos predictivos se refieren al uso de datos enriquecidos, aprendizaje automático y algoritmos para identificar el fraude y procesar el inventario. Reducen los riesgos empresariales y optimizan las campañas de ventas y marketing. 

Los datos mejorados son la espina dorsal de los modelos empresariales predictivos, que ayudan a las empresas a prever con precisión los resultados y mejorar las operaciones comerciales.

Sin el enriquecimiento de los datos, las empresas no pueden correlacionar distintas piezas de datos dispares para formar imágenes lógicas de datos necesarias para prever tendencias futuras.


El enriquecimiento evita el deterioro de los datos

Todas las empresas necesitan datos pertinentes, actualizados y objetivos que reflejen correctamente el entorno actual del mercado, las tendencias y el comportamiento de los clientes.

Pérdida de datos se refiere a la disminución/deterioro de la calidad de los datos debido a datos inexactos, obsoletos, poco fiables o no verificados. El deterioro de los datos desinforma la toma de decisiones y las campañas de marketing de una empresa.

El enriquecimiento de datos evita su deterioro actualizando los datos antiguos e inexactos con la información más actual y objetiva. Es esencial para limpiar, clasificar y actualizar la información antigua y convertirla en datos valiosos en tiempo real.


Mejore la seguridad de los datos con herramientas de enriquecimiento

La seguridad de los datos es un gran problema en el mundo empresarial actual. Los avances tecnológicos hacen que aumente la amenaza de ciberataques, manipulación de datos, falsificación de identidades de usuarios y amenazas relacionadas con las contraseñas.

El enriquecimiento de datos recopila, coteja, organiza e informa sobre los datos de eventos de seguridad procedentes de diversas fuentes internas y externas. Crea un informe exhaustivo de análisis de amenazas útil a la hora de tomar medidas contraofensivas. El enriquecimiento de datos mejora la detección de amenazas, la caza de amenazas y la respuesta a incidentes de una empresa. 

Los informes de seguridad enriquecidos con datos reúnen información de directorios de usuarios, herramientas de inventario de activos, herramientas de geolocalización, bases de datos de inteligencia de terceros y otros sitios de seguridad para identificar, neutralizar y detener rápidamente las violaciones de datos.

El enriquecimiento de datos es una herramienta formidable que cualquier empresa puede utilizar para poblar su base de datos con información actual, precisa y valiosa. 

Siga leyendo para conocer las ventajas del enriquecimiento de datos para una empresa B2B.


Ventajas del enriquecimiento de datos

El enriquecimiento de datos tiene numerosas ventajas de gran alcance para las empresas. Estas son algunas de las ventajas del enriquecimiento de datos.

1. Reduce el coste de los datos inexactos

Los datos erróneos salen caros A informe de Gartner concluye que las organizaciones pierden hasta 15 millones de dólares al año debido a la inexactitud de los datos.

El enriquecimiento de datos racionaliza y actualiza las bases de datos de clientes para obtener clientes potenciales de alto valor y alta conversión que se traducen en un aumento del negocio. Una reducción del tamaño de la base de datos conlleva un mayor ahorro por la reducción de costes de personal y software.

El enriquecimiento de datos garantiza que en la base de datos de una empresa sólo se almacenen siempre datos utilizables y de máxima calidad. 

2. Los datos enriquecidos alimentan campañas de marketing específicas

El marketing empresarial se basa en datos de clientes actuales y segmentados que proporcionan información sobre los comportamientos, preferencias y tendencias de los usuarios.

El enriquecimiento de datos recopila datos relevantes y actuales de los usuarios para crear anuncios y campañas de marketing personalizados. El enriquecimiento de datos permite a las empresas comprender mejor las necesidades de sus clientes. Fomenta los esfuerzos de adquisición, retención y venta adicional, al tiempo que ofrece productos y servicios específicos para el usuario. 

El marketing personalizado ayuda a las empresas a alcanzar sus objetivos de marketing de forma más rápida y rentable que otros costosos esfuerzos de captación de clientes potenciales.

3. Ahorrar tiempo y costes en la gestión de CRM defectuosos 

Los datos enriquecidos reducen el tiempo dedicado a gestionar plataformas CRM.

Los departamentos de ventas pierden anualmente pierden unas 550 horas y 32.000 dólares por vendedor debido a CRM defectuosos causados por datos comerciales erróneos. Pierden tiempo y dinero actualizando, buscando y generando clientes potenciales manualmente.

Un estudio de Salesforce opina que los equipos de ventas dedican el 66% de su tiempo a gestionar sistemas CRM deficientes debido a datos inexactos e incompletos.

Los sistemas CRM actualizados permiten a los equipos de ventas llegar de forma rápida y eficaz a nuevos clientes, convertir y retener a los existentes, al tiempo que reducen los costes asociados al mantenimiento de una base de datos obsoleta.

4. Mejorar el compromiso del cliente con datos enriquecidos

La información enriquecida sobre los clientes permite a las empresas elaborar estrategias de comunicación adecuadas y personalizadas. Fomenta y nutre una buena relación entre la empresa y sus clientes, lo que se traduce positivamente en un mayor compromiso de estos.

El enriquecimiento de datos reduce las tasas de rebote de los correos electrónicos de los clientes, las llamadas sin respuesta y las cartas postales devueltas debido a información y direcciones de contacto erróneas. 

Con información enriquecida sobre los clientes, las empresas pueden iniciar correos electrónicos, prospectos y llamadas específicas y pertinentes a sus clientes, lo que puede estimular una acción positiva del usuario.

5. Mejorar las campañas de expansión con buenos datos

Las empresas trazan elaborados planes para aumentar las ventas, los beneficios y el número de clientes, pero eso es imposible sin datos empresariales sólidos y verificables.

El enriquecimiento de datos proporciona a las empresas una base de datos sólida y verificable de sus operaciones comerciales, información sobre clientes, campañas de marketing y otra información crucial durante las campañas de expansión. Al utilizar datos actualizados, las empresas elaboran campañas específicas con altas probabilidades de éxito.

Unos buenos datos ayudan a las empresas a ejecutar con éxito campañas de expansión que alcanzan su objetivo con rapidez y eficacia.

6. El enriquecimiento mejora la segmentación de los clientes

El análisis de la segmentación de clientes es vital para ayudar a los profesionales del marketing a elaborar planes de marketing centrados en el usuario. Los datos enriquecidos permiten a los profesionales del marketing comprender las necesidades específicas de determinados segmentos de clientes.

La segmentación de clientes es la práctica de dividir y agrupar a los clientes en segmentos que reflejen las necesidades y deseos generales del grupo objetivo.

La segmentación de clientes permite a los responsables de marketing crear planes centrados en la acción que mejoran el valor de vida del cliente para la empresa.

La segmentación de usuarios mejora la calidad y la satisfacción del servicio al cliente, fomentando un entorno empresarial propicio y beneficioso.

7. Mejorar la precisión de los algoritmos con información actualizada

Las empresas modernas dependen en gran medida de los algoritmos para resolver problemas y ofrecer soluciones empresariales únicas. 

Los algoritmos dependen de los datos enriquecidos para ofrecer soluciones empresariales prácticas que resuelvan problemas empresariales en tiempo real.

El software empresarial equipado con algoritmos automatiza, agiliza y ejecuta tareas complejas, repetitivas y lentas de forma rápida y eficaz.

Los algoritmos empresariales son fórmulas matemáticas complejas que se utilizan para mejorar la toma de decisiones empresariales, automatizar la diferenciación de procesos y acelerar la integración digital, lo que se traduce en una mayor productividad. 

Los algoritmos creados a partir de datos enriquecidos son más precisos, factuales y aportan beneficios más significativos a una empresa.

8. Mejorar el uso de Dark Data

Las empresas suelen recopilar muchos datos que no utilizan, pero cuyo almacenamiento les cuesta dinero. Estos datos no utilizados se denominan datos oscuros. 

Según un estudio de Splunk más del 55% de los datos de una empresa no se utilizan y no identificados.

El enriquecimiento de datos mejora el descubrimiento, el uso y las aplicaciones de los datos oscuros en una empresa. El proceso de enriquecimiento de datos en tres pasos de extracción, transformación y carga convierte los datos oscuros en datos concisos, lógicos y utilizables. Los procesos de IA integrados en el enriquecimiento de datos garantizan que fuentes de datos dispares se unan para formar una base de datos empresarial más completa y relevante.

El enriquecimiento de datos permite a las empresas utilizar datos oscuros que antes no se utilizaban para impulsar el crecimiento del negocio, mejorar las ventas y tomar decisiones acertadas basadas en datos verificables.

9. Recuperar contactos perdidos

Con el tiempo, la base de datos de clientes de una empresa se queda obsoleta porque los clientes cambian sus direcciones de correo electrónico, números de teléfono, direcciones postales, cargos, estados civiles u otros datos personales y de contacto importantes. 

Cuando esto ocurre, una empresa se queda con una extensa base de datos de contactos que es inexacta e ineficaz.

Gracias a sus avanzados programas de software y a su experiencia, las empresas y herramientas de enriquecimiento de datos pueden recuperar eficazmente estos contactos que, de otro modo, se perderían. La base de datos de contactos de una empresa puede actualizarse con la información personal y de contacto más reciente del cliente mediante la adición de datos. 

Utilizar una base de datos de contactos actualizada y precisa ayudará a una empresa a llegar a más clientes existentes y convertirlos.


Conclusión

Empresas de enriquecimiento de datos como Datagma pueden limpiar, organizar y racionalizar de forma rápida y eficaz la plataforma CRM de su empresa haciéndola más sólida, precisa y eficaz.

Utilizando tecnología punta y sistemas de IA superiores, Datagma ayuda a las empresas B2B a enriquecer sus datos comerciales, datos de clientes, datos financieros y datos de sitios web con más de 50 atributos exclusivos sobre sus clientes potenciales y empresas objetivo.

Además, Datagma también ofrece una API intuitiva y centrada en el cliente que se integra a la perfección en las aplicaciones empresariales de su empresa, lo que permite un proceso de enriquecimiento de datos fluido y sin esfuerzo. 

La API de Datagma le ahorrará tiempo, reducirá su personal y actualizará toda la información de sus clientes para que siempre vaya un paso por delante.

7 correos de reenganche para recuperar clientes inactivos...

Por mucho que lo intentes, tu lista de correo electrónico siempre, siempre, siempre se encontrará con dos cosas:

Un modelo de puntuación de clientes potenciales es un sistema que asigna puntuaciones a los clientes para indicar la oportunidad de venta potencial que presentan. La puntuación de un cliente potencial suele estar comprendida entre 1 y 100 puntos. Un valor de puntuación más alto sugiere que es muy probable que el cliente potencial se convierta en un cliente de pago. 

Puede determinar la puntuación de un cliente potencial evaluando señales específicas como la cantidad de información personal que proporciona, la frecuencia con la que ha enviado formularios en línea o su participación en las redes sociales con la empresa, como acciones y retweets.

La puntuación de clientes potenciales ayuda a una empresa a desarrollar un plan de marketing eficaz para mejorar las ventas y alinearse con el mercado.

Siga leyendo para descubrir los elementos de los modelos y ejemplos de lead scoring.

¿En qué consiste un modelo de puntuación de clientes potenciales?

¿En qué consiste un modelo de puntuación de clientes potenciales?

Un buen modelo de puntuación de clientes potenciales debe clasificar con precisión los clientes potenciales en función de las acciones y el comportamiento establecidos de forma continua. El modelo utiliza datos demográficos, de comportamiento, acciones del usuario y otros datos relevantes para asignar puntuaciones pertinentes a los clientes potenciales.

La captura de todas las señales relevantes en su modelo de puntuación de clientes potenciales ayuda a determinar cuándo un cliente potencial está maduro para la conversión. Un modelo eficaz de puntuación de prospectos garantiza que el equipo de marketing entregue prospectos cualificados al equipo de ventas. Acorta el ciclo de ventas y ayuda a utilizar los recursos empresariales de forma productiva. 

Los siguientes elementos son cruciales para el éxito de cualquier modelo de puntuación de clientes potenciales.

1. Elemento de puntuación del comportamiento

Clasificar los clientes potenciales en función de su comportamiento ayuda a las empresas a crear mejores planes de marketing y ventas para sus clientes potenciales.

La puntuación conductual o implícita da un valor a una acción indirecta del usuario que implica su nivel de interés en el producto de una empresa, como seguir la página de una empresa en las redes sociales.

La puntuación implícita difiere de la explícita, que valora datos como el cargo. 

Identificar y valorar la información implícita y explícita del cliente contribuye al éxito de un modelo de puntuación de clientes potenciales. 

2. Colaboración eficaz entre marketing y ventas

La puntuación de clientes potenciales es una iniciativa de colaboración entre los equipos de ventas y marketing. Los equipos trabajan juntos para desarrollar unos criterios sólidos de puntuación de clientes potenciales.

Alinear los equipos de ventas y marketing mejorará la calidad de la puntuación, mejorará los estándares de cualificación de leads y agilizará los procesos de clasificación de leads.

Cuando los equipos de ventas y marketing cooperan eficazmente, la clasificación, asignación e incorporación de clientes potenciales resulta más rápida y eficaz.

3. Elemento de puntuación demográfico

El comprador potencial determina el tipo de modelo de puntuación demográfica que desarrolla una empresa. 

La puntuación demográfica otorga una puntuación a los clientes potenciales de grupos socioeconómicos que tienen el mayor potencial de conversión. Los marcadores demográficos incluyen el sector, la edad, la nacionalidad y los puestos de trabajo.

La puntuación demográfica mejora el proceso de cualificación de clientes potenciales al permitir a las empresas centrarse en los clientes con un alto potencial de conversión. 

4. Elemento de puntuación negativo

La información sobre clientes basada únicamente en objetivos y acciones deseables puede dar resultados sesgados a lo largo del tiempo. Un buen modelo de puntuación de clientes potenciales debe tener una función correctiva para identificar las puntuaciones altas falsas. 

La puntuación negativa excluye clientes potenciales que no muestran un alto potencial de conversión o clientes potenciales que no cumplen los requisitos para ser asignados en el modelo de puntuación de clientes potenciales. Por ejemplo, cuando un cliente se da de baja de su lista de correo electrónico, su puntuación disminuye. 

Una puntuación negativa es una acción correctiva cuyo objetivo es corregir el sesgo en el proceso de recopilación de datos de clientes potenciales. Ayuda a la empresa a mejorar su base de datos de clientes potenciales. 

La puntuación negativa garantiza que las empresas sólo se dirijan a los clientes con mayor probabilidad de conversión o a aquellos que realmente necesitan los productos o servicios de una empresa. 

5. Pesos de puntuación precisos

No todas las acciones de los usuarios tienen el mismo peso. Algunas acciones pueden ser más prometedoras que otras, dependiendo del modelo de puntuación de clientes potenciales de la empresa.

La asignación de diferentes pesos a las distintas acciones de los usuarios ayuda a una empresa a calcular correctamente la puntuación de un cliente potencial. Los datos de clientes potenciales con la ponderación de puntuación correcta permiten a una empresa segmentar con precisión sus clientes potenciales y tomar las medidas adecuadas para convertirlos.

Una ponderación precisa de los clientes potenciales permite a una empresa dedicar recursos únicamente a los clientes más relevantes. La empresa utiliza sus recursos para convertir de forma eficiente los clientes potenciales más aptos para la venta.

Un usuario al que le gusta un post de Facebook de una empresa no está tan preparado para la venta como otro que rellena un formulario de suscripción. Clasificar los dos tipos de clientes potenciales mejorará el éxito de la conversión.

6. Elemento de degradación de la puntuación

Con el tiempo, los clientes potenciales pueden enfriarse y el interés de los usuarios puede disminuir. La reducción del interés puede deberse a diferentes razones que el modelo de puntuación de clientes potenciales debe reflejar.

La degradación de clientes potenciales se refiere a la disminución de la puntuación debido a un menor compromiso con el producto de la empresa. Cuando un cliente deja de abrir correos electrónicos promocionales o de participar en las redes sociales, su puntuación debería caer.

Un elemento de degradación de la puntuación debe señalar las tendencias al alza o a la baja a los equipos de ventas para que tomen medidas correctivas.


Ejemplos de modelos de puntuación de clientes potenciales

Ejemplos de modelos de puntuación de clientes potenciales

Una empresa puede utilizar diferentes puntos de datos de puntuación de clientes potenciales en función de sus clientes potenciales objetivo, persona compradora y producto.

He aquí algunos modelos de puntuación de clientes potenciales.

1. Compromiso por correo electrónico

Los correos electrónicos son fáciles de rastrear y proporcionan datos comerciales fiables que se utilizan para adaptar los productos a los clientes potenciales.

La puntuación de clientes potenciales por correo electrónico es una herramienta excelente para mejorar los índices de clics y conversiones de una empresa. Los correos electrónicos se comunican directamente con el cliente potencial y crean numerosas vías de acción positiva para el usuario. 

La puntuación de clientes potenciales por correo electrónico depende de parámetros establecidos que describan con precisión cómo interactúan los clientes potenciales con los correos electrónicos. 

Vea ejemplos de parámetros de compromiso por correo electrónico.

Hacer clic en el enlace de un producto

Un cliente que hace clic en el enlace de un producto muestra una alta intención transaccional. Este cliente está listo para la conversión y merece una puntuación más alta que un cliente que ignora el enlace del producto. El modelo puede conceder 5 puntos por hacer clic en los enlaces.

Cuando la puntuación total del cliente potencial alcanza un umbral establecido (una puntuación que muestra que el cliente está listo para comprar), el equipo de ventas puede tomar el relevo para convertirlo.

Tasa de apertura del correo electrónico

La frecuencia con la que un cliente potencial abre los correos electrónicos de la empresa es un buen indicador de su interés por un producto o servicio.  

El modelo otorga algunos puntos cuando un cliente potencial abre un boletín. Un cliente potencial con una alta tasa de apertura de correos electrónicos indica a los equipos de ventas que deben intensificar sus esfuerzos de conversión para ese cliente potencial en particular. 

Varias visitas a un correo electrónico

Conceda un punto cada vez que un cliente potencial visite su correo electrónico. Numerosas visitas a un correo electrónico muestran una clara intención por parte del cliente potencial.

Un cliente que abre el mismo correo electrónico varias veces y sus acciones posteriores probablemente aumentarán su puntuación.

2. Visitas al sitio web

Las empresas captan clientes potenciales a través de sus sitios web. La actividad de los visitantes es un buen indicador de su interés por los productos de la empresa.

Una empresa puede concentrarse en las siguientes métricas para puntuar la actividad en línea de un cliente.

Visitas a páginas de gran valor

Las distintas páginas del sitio web de una empresa tienen diferente peso en la puntuación.

Las páginas de alto valor, como las de precios, tienen un valor de conversión de clientes potenciales más alto que una página "sobre nosotros". Un cliente potencial que visita páginas de alto valor está más preparado para la venta y es más probable que convierta. Por lo tanto, otorgue puntos específicos a la apertura de estas páginas.

Saber qué páginas visitan los clientes en un sitio web demuestra su grado de interés por un producto o servicio.

Tiempo dedicado a las páginas de empresa

El tiempo que pasa un cliente potencial visitando las páginas de una empresa es una buena medida de su interés.

Un lead con una tasa de rebote alta suele ser un lead frío con poco interés en los productos de una empresa. Incluso puedes asignar una puntuación negativa a una tasa de rebote alta. 

Los clientes potenciales que pasan periodos considerablemente más largos en el sitio de una empresa son más atractivos y pueden convertirse más fácilmente. Por ellos se conceden algunos puntos.

La puntuación de los clientes potenciales en función de la duración de la visita ayuda a las empresas a segmentar sus clientes potenciales con mayor precisión. 

El número de páginas visitadas

Los clientes potenciales que visitan varias páginas suelen estar más cualificados que los visitantes de una sola página. 

Si a cada visita de página se le asigna un valor, entonces un visitante de varias páginas tendrá automáticamente más peso en la puntuación y más probabilidades de convertir que un visitante de una sola página.

3. 3. Análisis demográfico

Cada empresa tiene un perfil de comprador único al que se dirige en función de sus productos y servicios. Una puntuación demográfica alta significa que los clientes potenciales se ajustan al perfil de comprador ideal de una empresa.

La puntuación demográfica tiene como objetivo mostrar los clientes potenciales que coinciden con el buyer persona único de una empresa. La puntuación demográfica tiene en cuenta información como la edad, los ingresos, el empleo, etc.

Estos son algunos de los atributos únicos que tiene en cuenta la puntuación demográfica.

Puesto

Conceda puntos a un cliente que influya en la toma de decisiones.

Un empleado de alto nivel tendrá una puntuación más alta en comparación con un empleado junior. Por ejemplo, un presidente de empresa tiene más probabilidades de influir en la conversión de una empresa que un analista junior. 

Departamento de la empresa

El tipo de bienes y servicios que ofrece una empresa determina a qué departamento se dirige. Una empresa de software otorgará algunos puntos a un cliente del departamento de informática.


Mejore la puntuación de clientes potenciales con el enriquecimiento de datos

Mejore la puntuación de clientes potenciales con el enriquecimiento de datos

Un modelo de puntuación de clientes potenciales es una potente herramienta que ayuda a las empresas a optimizar el embudo de ventas. 

Un modelo de puntuación de clientes potenciales utiliza puntuaciones de comportamiento, marketing, colaboración en ventas, datos demográficos y puntuaciones negativas para asignar puntuaciones a los clientes potenciales.

Los distintos modelos de captación de clientes potenciales, como la participación por correo electrónico, las visitas al sitio web o el análisis demográfico, proporcionan datos procesables al equipo de ventas. Pero un modelo de puntuación de clientes potenciales funciona si los datos están actualizados y son precisos.

Confíe en Datagma para todas sus necesidades de enriquecimiento de datos.

Datagma utiliza tecnología punta y productos innovadores para enriquecer sus datos empresariales.

Datagma le ayudará a identificar qué datos deben enriquecerse para desarrollar un modelo eficaz de puntuación de clientes potenciales.

Si busca un socio que se esfuerce por ofrecer servicios de datos expertos y adaptados específicamente a su empresa, póngase en contacto con nosotros ahora mismo.

¿Cómo puede Datagma enriquecer los datos?

Datagma es un software revolucionario que integra análisis, datos organizativos e inteligencia artificial para enriquecer los datos de su empresa. 

El enriquecimiento de datos le permite supervisar los principales impulsores del rendimiento empresarial y tomar decisiones fundamentadas que les afectan. 

Datagma enriquece los datos utilizando datos personales, datos de empresas, datos de sitios web y datos financieros. Utilizando productos y funciones innovadoras, Datagma le permite medir y supervisar la eficacia de las campañas, optimizar las experiencias de los clientes, aumentar las tasas de conversión, mejorar la fidelidad a la marca y generar más ingresos.

El enriquecimiento de datos también puede lograrse realizando entrevistas, encuestas, viendo vídeos, leyendo publicaciones en las redes sociales, etc. El objetivo del enriquecimiento de datos es disponer de información correcta y actualizada sobre los clientes y sus opiniones para identificar patrones en múltiples fuentes de información.

El enriquecimiento de datos le proporciona datos precisos y en tiempo real, lo que le permite tomar decisiones empresariales más rápidas y acertadas. Además, el enriquecimiento de datos elimina el deterioro de los datos, ahorra tiempo, reduce costes y aumenta las conversiones de clientes. 

Las organizaciones que no utilizan plenamente los datos de sus clientes limitan su capacidad para crecer y triunfar en el mercado.

Siga leyendo para conocer algunos casos de uso sobre cómo Datagma enriquecerá los datos de su empresa y mejorará sus ventas y conversiones.

Datagma enriquece los datos personales

Datagma ha estado ayudando a empresas de sectores como las finanzas, la sanidad, el comercio minorista, el transporte y la logística a tomar el control de los datos de sus clientes mediante una tecnología superior de IA y aprendizaje automático. Datagma rastrea Internet y le proporciona la información confidencial de clientes más actual y actualizada de fuentes públicas sin infringir ninguna ley de privacidad. Datagma enriquece los datos personales para que pueda tomar mejores decisiones empresariales.

El enriquecimiento de datos personales consiste en actualizar la información de contacto, geográfica y profesional de los clientes. El enriquecimiento de los datos personales permite a las organizaciones gestionar sus relaciones con los clientes de forma más eficiente, ofreciéndoles ofertas específicas basadas en las preferencias individuales de cada cliente. El enriquecimiento de los datos personales mejora aún más la seguridad de los datos al garantizar que los datos de los clientes están bien protegidos. 

La actualización constante de los datos permite gestionar con mayor eficacia el deterioro de los datos, que es un problema importante en las empresas. Entre las formas más habituales de mejorar los datos personales se incluyen la actualización de los títulos profesionales, direcciones de correo electrónico, números de teléfono, direcciones postales, códigos postales, cuentas de redes sociales, fecha de nacimiento, sexo y nombres de pueblos, ciudades y países de los clientes.

Datagma es un potente software de gestión de datos que le ayuda a enriquecer la base de datos de sus clientes permitiéndole ofrecer productos y servicios personalizados y relevantes a los clientes. El enriquecimiento de datos personales utiliza análisis avanzados para identificar oportunidades de mercado, descubrir conocimientos ocultos y reducir el riesgo de tomar malas decisiones empresariales. 


Datagma recoge datos precisos e importantes de la empresa

Datagma es perfecto para enriquecer los datos de una empresa gracias a sus funciones intuitivas y dinámicas basadas en IA de última generación y una amplia biblioteca de información en línea. Datagma actualizará toda la información relevante de su empresa objetivo sin complicaciones.

Si su negocio trata con empresas, disponer de información actualizada sobre sus empresas objetivo es vital.

El enriquecimiento de los datos de la empresa es el proceso de actualización de los datos de una empresa objetivo a partir de fuentes de terceros acreditadas. 

Entre las formas más comunes de enriquecimiento de los datos de la empresa se incluyen la actualización de los datos de la persona de contacto o posible cliente, su cargo, número de teléfono y dirección de correo electrónico. Los sitios web oficiales de la empresa objetivo, los números de teléfono, las direcciones de correo electrónico, el fax, la ubicación física, el sector, las etiquetas y las redes sociales también deben estar actualizados y ser precisos.

Enriquecer los datos de la empresa le permite tener una interacción personalizada y más colaborativa con su empresa objetivo y ofrecer productos y servicios de alto valor.

El uso de datos actualizados minimiza los casos de errores de envío, entrega, fraude y facturación. La precisión de los datos de la empresa aumenta la confianza empresarial y le permite ofrecer servicios rápidos, eficientes y profesionales, al tiempo que reduce los costes de mantener un CRM voluminoso y erróneo.


Datagma descompone datos financieros complejos en información organizada y significativa

Datagma destaca en la limpieza, actualización y clasificación de datos financieros a través de su API fácil de usar y sistemas CRM compatibles con la integración. La herramienta toma datos financieros sin depurar y los ordena para crear una imagen financiera clara.

El enriquecimiento de datos financieros con Datagma incluye la actualización del último importe de financiación, el tipo de financiación, la recaudación de ingresos, la fecha de financiación, los gastos, los descubiertos, la fase de financiación y la OPI de una institución objetivo. A continuación, puede utilizar los datos para dirigirse a instituciones financieras u ONG cualificadas.

Del mismo modo, el enriquecimiento de los datos financieros de su empresa mejora la transparencia, la rendición de cuentas y proporciona mejores perspectivas empresariales. 

El enriquecimiento de los datos financieros le permite supervisar el crecimiento de la empresa, desarrollar políticas empresariales mejor orientadas al mercado, identificar y realizar un seguimiento de las fuentes de ingresos, tomar decisiones empresariales más rápidas, lograr el cumplimiento de la normativa y proteger los datos empresariales.


Haga crecer su sitio web con Datagma

Datagma proporciona información precisa y enriquecida de sitios web aprovechando la tecnología avanzada para buscar en la web en tiempo real. Datagma le permite realizar un seguimiento del tráfico del sitio web por país, plataformas de publicidad, información de tráfico de SEMrush, clasificaciones de Alexa y más métricas del sitio web. 

Enriquecer la información empresarial le permite mejorar el sitio web de su empresa, ofrecer un mejor servicio al cliente, mejorar la inteligencia empresarial y aumentar los ingresos. 

Puede aprovechar los datos enriquecidos para mejorar la seguridad del sitio web, mantener actualizado su contenido y mejorar sus esfuerzos de marketing. Un sitio web actualizado le permite conocer rápidamente las necesidades de sus clientes y ofrecer campañas publicitarias dirigidas y específicas para mejorar las conversiones de los clientes.

Las funciones de Datagma incluyen la búsqueda de los mejores clientes potenciales para campañas de marketing, la identificación de nuevos clientes potenciales a partir de sitios web de la competencia, la búsqueda de las personas más influyentes en un sector o ubicación determinados sin salir de la interfaz de Datagma.  

Con Datagma, toda la información importante sobre su sitio web está disponible con sólo pulsar un botón. Tendrá acceso a más de 1.000 millones de registros públicos en línea sobre clientes potenciales, tecnología emergente y sitios de la competencia.


Enriquezca sus datos B2B con Datagma

Los datos son el oro negro de los negocios y, para que su empresa prospere, necesita datos empresariales precisos, en tiempo real y procesables.

La revolucionaria plataforma de datos, Datagmaestá a la altura de las circunstancias y le proporcionará los mejores datos empresariales disponibles. Datagma utiliza IA avanzada y productos innovadores para proporcionar a su empresa los datos personales y empresariales más recientes sobre sus clientes potenciales, información actualizada del sitio web y registros financieros significativos.

Datagma proporciona datos personales enriquecidos, incluidos los títulos profesionales del cliente, direcciones de correo electrónico, números de teléfono, dirección postal, códigos postales, cuentas de redes sociales, fecha de nacimiento, sexo, nombres de pueblos, ciudades y países.

Datagma también proporciona datos de la empresa, como el nombre, la dirección oficial de la sede, las etiquetas, las ubicaciones de las filiales, el tipo de empresa, la fecha de fundación y el número exacto de empleados. Esta información es importante para crear una estrategia de marketing eficaz y ofrecer soluciones únicas a los problemas y necesidades de sus empresas objetivo.  

Datagma también destaca en el suministro de datos financieros enriquecidos. Su empresa mejorará su transparencia financiera y su rendición de cuentas mediante la recopilación, limpieza, clasificación y categorización de los datos financieros de empresas y clientes, lo que le abrirá las puertas a la financiación y las subvenciones de las instituciones financieras. Además, disponer de registros financieros actualizados permitirá a su empresa cumplir la normativa gubernamental.

Datagma también mejora la información de su sitio web, lo que permite que el sitio web de su empresa siga siendo relevante y convierta más clientes potenciales. A través de servicios como el seguimiento del tráfico del sitio web por país, el análisis del ranking de Alexa, las perspectivas de tráfico de SEMrush y el análisis de la plataforma de publicidad, Datagma le permite mejorar y potenciar el sitio web de su empresa. 

Puede renovar su sitio web para ofrecer soluciones precisas e innovadoras a los visitantes de su sitio en tiempo real. Datagma recopilará, limpiará y organizará de forma rápida y eficaz todos los datos de su empresa y le permitirá convertir más clientes potenciales y ofrecer mejores productos y servicios.

Datagma se basa en tecnología punta y en una API intuitiva que puede conectarse a cualquiera de sus sistemas empresariales para gestionar y agilizar su base de datos empresarial. Una base de datos más ágil y libre de errores le liberará más tiempo y dinero, mejorando su productividad. Datagma es un cambio de juego que disparará su negocio y le mantendrá siempre por delante.

Enriquezca sus datos B2B hoy mismo inscribiéndose al programa gratuito Datagma y disfrute de más de 50 atributos comerciales exclusivos sobre sus clientes potenciales y empresas.

Cómo utilizar la priorización de clientes potenciales en su empresa

Las empresas utilizan la priorización de clientes potenciales para hacer avanzar a un cliente potencial por el embudo de ventas, distinguir los clientes potenciales aptos de los interesados y determinar las fuentes de clientes potenciales de alta conversión. Con la priorización de leads, aprovechan la inteligencia artificial para analizar a los clientes potenciales. La priorización de clientes potenciales también ayuda a comprender la estrategia de la empresa, maximizar sus prácticas basadas en datos y comprender el valor de cada fuente de datos.

Toda empresa necesita un equipo de ventas eficaz que realice llamadas y organice reuniones con los clientes potenciales adecuados en el momento ideal. Todo ello después de recopilar y priorizar clientes potenciales mediante diversos métodos para aumentar el nivel de eficacia de la empresa.

La priorización de clientes potenciales consiste simplemente en separar los clientes cruciales de los innecesarios para que un equipo pueda llegar primero a los clientes potenciales. 

El vídeo de su empresa puede hacerse viral y provocar un aumento del 400% o más en el volumen de clientes potenciales, pero su tasa de conversión puede caer significativamente sin las mejores estrategias de priorización de clientes potenciales. 

Si dispone de la dirección de correo electrónico de un cliente potencial, puede utilizar Datagma para averiguar cualquier otra información sobre él, como su nombre, sexo, situación laboral, cargo, fecha de nacimiento, etc. También puede obtener más información sobre la empresa en la que trabajan, como el número de empleados y otros datos del sector. A continuación, utilizará esta información para determinar si el cliente potencial merece el tiempo de ventas y marketing (es decir, la priorización de clientes potenciales). 

A continuación se indican algunas formas de utilizar la priorización de clientes potenciales para impulsar su negocio.

1. Desplazar rápidamente al cliente potencial por el embudo de ventas

Llamar o responder a clientes potenciales mientras aún están en su página web aumenta las posibilidades de cerrar el trato. Es más fácil conectar con ellos si les llama en los primeros cinco minutos, a diferencia de si lo hace a los treinta. La priorización de clientes potenciales le permite identificar a los posibles compradores y ponerse en contacto con ellos rápidamente.

Con Datagma, el equipo de ventas de su empresa puede recopilar información crucial sobre el cliente potencial y comunicarla rápidamente de la forma adecuada.

El tiempo de respuesta del equipo puede ser decisivo para el éxito de la empresa. Los leads entrantes tienen en su contra el gasto en marketing, que puede ser en forma de:

  • Anuncios
  • Eventos
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Por lo tanto, estos clientes potenciales son costosos, y el equipo necesita captarlos y realizar ventas para obtener un retorno positivo de la inversión. También significan que están buscando comprar o están en medio de una decisión de compra, lo que significa que son un cliente ideal.


2. Priorizar los clientes potenciales para determinar quiénes son los más adecuados

Priorizar los clientes potenciales para determinar quiénes son los más adecuados

Debe tener en cuenta si el producto o servicio se ajusta a las necesidades de su cliente potencial o simplemente le interesa. Por lo tanto, darás prioridad al cliente potencial cuya necesidad y perfil encajen totalmente con tu solución frente a un cliente que esté vagamente interesado en tu servicio o producto.

Al priorizar un cliente potencial, hay cuatro cuadrantes que puede elegir para puntuar sus clientes potenciales en función de la información que obtenga sobre ellos de Datagma. Estos cuadrantes son:

  • Alto ajuste/bajo interés
  • Alta adecuación/alto interés
  • Bajo ajuste/bajo interés
  • Alto ajuste/bajo interés

Los miembros del equipo de ventas siempre deben dar prioridad a los clientes potenciales con un alto interés y una alta adecuación. Se trata de leads que encajan casi a la perfección con tu buyer persona y que han hecho algún esfuerzo por conseguir tu producto o servicio, por ejemplo, respondiendo a tu correo electrónico.

Los clientes de alta aptitud y bajo interés pueden pensar que su empresa ofrece servicios o productos ideales, pero puede que no crean que usted es la mejor solución a su problema, por ejemplo, coinciden con su buyer persona pero no abren su correo electrónico. El equipo de marketing debe nutrir a estos clientes potenciales para convencerlos, por ejemplo, proporcionándoles información valiosa en lugar de correos electrónicos de ventas.

En el caso de los clientes potenciales poco adecuados y de gran interés, el equipo de marketing puede realizar un seguimiento con productos freemium para establecer una buena relación con ellos en caso de que se conviertan en una buena opción en el futuro. 

No necesita perder el tiempo con las pistas de bajo ajuste y bajo interés. 


3. Aprovechar la inteligencia artificial

El mercado actual ofrece herramientas de generación de leads beneficiosas como HubSpot que tienen en cuenta puntos de datos cruciales aplicables al proceso de ventas. El equipo de ventas puede integrar Datagma con Hubspot en el CRM de la empresa para obtener una visión completa de múltiples y variadas fuentes de datos que ayuden al equipo de ventas a analizar y priorizar los leads.

A pesar de los logros de la inteligencia artificial en la industria empresarial, también existen limitaciones. Los modelos de inteligencia artificial también requerirán lógica empresarial para proporcionar un éxito esencial a una empresa.

La mayoría de las organizaciones con un rendimiento excelente reconocen las ventajas de la inteligencia artificial para ayudarles a realizar prospecciones de forma inteligente y conseguir más ventas.

Para seguir el ritmo de la competencia por los clientes, los equipos de ventas deben integrar la inteligencia artificial en su estrategia. 


4. Determinar las fuentes de leads de alta conversión

El equipo de ventas de una empresa necesita implantar una tecnología como Datagma para garantizar que los miembros del equipo centran sus esfuerzos de marketing en los clientes potenciales de mayor calidad.

Datagma explora los recursos públicos disponibles para informar a los equipos de ventas y marketing de todo lo que hay que saber sobre el cliente potencial. 

Por ejemplo, si alguien se suscribe a su lista de correo electrónico, Datagma le ayuda a saber todo sobre esa persona para determinar si coincide con su perfil de comprador. Una vez que descubras cuáles son las mejores fuentes de clientes potenciales, puedes duplicarlas.

¿Sabía que los mayores índices de conversión proceden de consultas en el sitio web, seminarios web, clientes y recomendaciones de empleados?

Por lo general, un equipo de ventas eficaz se encuentra con una gran cantidad de datos, y uno de los datos cruciales que debe tener en cuenta es la conversión de cliente potencial a oportunidad por fuente de cliente potencial. 

Los datos muestran las fuentes de clientes potenciales que dan lugar a los contactos más importantes y valiosos dispuestos a avanzar por el embudo de ventas. 


5. Alinearse con la estrategia de su empresa

Alinearse con la estrategia de su empresa

El equipo de ventas debe conocer y estar al día de las prioridades de la empresa para saber en qué mercado centrarse. La estrategia de la empresa permite al equipo de ventas analizar los clientes potenciales recopilados y formular las preguntas adecuadas a la hora de responder a los clientes potenciales.

Comprender la estrategia de una organización implica principalmente su plan quinquenal para saber hacia dónde se dirige. Incluye la expansión internacional agresiva y otras cosas como:

  • Cómo encontrar una vía alternativa para vender productos a las industrias si fallan los medios previstos
  • Cómo reunir casos de uso sin perder de vista a los clientes objetivo para una presentación eficaz del producto.
  • Cómo centrarse en los clientes potenciales más críticos que se espera que crezcan enormemente en el futuro.

6. Maximizar las prácticas basadas en datos

Para ser altamente competitivo, el equipo necesita adoptar métodos científicos para priorizar los clientes potenciales. Estos métodos implican que la empresa maximizará la lógica empresarial basada en datos, las mejores prácticas basadas en datos, la inteligencia artificial y las herramientas de enriquecimiento de datos como Datagma.

Tanto si su empresa compra leads a empresas generadoras de leads como si los obtiene gratuitamente de las redes sociales y otras plataformas, el objetivo principal es cualificarlos adecuadamente y priorizarlos en función de estos datos para impulsar las ventas.

No debe permitir que su equipo de ventas dedique mucho tiempo y esfuerzo a clientes potenciales que no garantizan un rendimiento decente. 


7. Priorice los clientes potenciales para comprender el valor de sus fuentes de datos

Uno de los principales problemas de tener demasiados puntos de datos es que sólo unos pocos proceden de fuentes fiables. Cuando el equipo tiene en cuenta demasiados datos no creíbles, hay muchas posibilidades de seguir a clientes potenciales no cualificados. Por lo tanto, dar prioridad a los clientes potenciales que coinciden con su buyer persona ayuda a comprender qué fuentes proporcionan los mejores clientes potenciales.

Algunas fuentes de datos no autorizadas son el tráfico web, las descargas de aplicaciones y los sitios web de empresas que Alexa no indexa. Contribuyen a la creación de una estrategia global que consiste principalmente en fuentes de datos creíbles.

Un ejemplo de una buena fuente de datos, aunque no del todo fiable, son las descargas de aplicaciones. Cuanto más se descargue una aplicación, más tráfico de clientes generará, por lo que estos datos son esenciales para la priorización de clientes potenciales.


8. Priorizar los clientes potenciales en función de la puntuación

Priorizar la base de clientes potenciales

Asigne puntuaciones a un cliente potencial en función de su valor para la empresa. Si Datagma determina que su cliente potencial es el CEO de su empresa objetivo, puede asignarle una puntuación alta basada en el atributo del cargo. Puede utilizar estos atributos, incluido el contacto del cliente potencial con su marca, para puntuar los clientes potenciales y, en última instancia, dar prioridad a los clientes potenciales con las puntuaciones más altas. 

Pensemos en una empresa que no tenga demasiadas descargas de aplicaciones o formularios web, pero que esté respaldada por empresas de capital de renombre como Softbank y Sequoia. Una oportunidad de este tipo puede tener un gran potencial y debe entregarse inmediatamente al equipo de ventas para su seguimiento.

En tales situaciones, el equipo asigna pesos a cada punto de datos y da más puntos a las startups con mayor potencial. A continuación, el equipo debe reevaluar cada estrategia que se le ocurra al menos tres o cuatro veces al año para ajustar la ponderación de las fuentes de datos.


Priorice sus clientes potenciales B2B con datos Datagma enriquecidos

Puede utilizar la priorización de clientes potenciales para identificar a los más aptos e interesados, puntuarlos e impulsarlos por el embudo de ventas. A continuación, puede aprovechar las herramientas de generación de prospectos para obtener una visión completa y priorizar las fuentes de datos de alta conversión. La priorización de clientes potenciales también ayuda a alinear los esfuerzos de ventas con la estrategia de la empresa y a maximizar los enfoques basados en datos.

Pero antes de priorizar, debe asegurarse de que trabaja con los mejores datos posibles. Datagma enriquece sus datos para ayudarle a averiguar todo sobre sus clientes potenciales, desde datos personales hasta datos de la empresa y datos financieros. A continuación, puede utilizar la información para determinar el valor del cliente potencial para su organización y el siguiente paso para impulsar la conversión.

Regístrese en Datagma para obtener más información sobre sus clientes potenciales.