Autore: nikolovski0308@gmail.com

Perché l'arricchimento dei dati è importante

Perché l'arricchimento dei dati è importante

I dati sono una componente cruciale di qualsiasi azienda. Aiutano a prendere decisioni, a generare nuove idee commerciali e a elaborare strategie di vendita e di marketing mirate e pertinenti. 

Ma secondo l'Harvard Business Review, i dati di bassa qualità costano alle aziende americane oltre 3.000 miliardi di dollari all'anno.

L'arricchimento dei dati consente alle aziende di riempire gli spazi vuoti e di ottenere un quadro chiaro e preciso dei propri clienti. I dati arricchiti sono dati preziosi per l'azienda e gli azionisti. Aiutano a ridurre i costi di marketing, a creare campagne personalizzate, a recuperare i contatti persi e a utilizzare i dati aziendali non sfruttati.

L'arricchimento dei dati è il processo automatizzato di aggiornamento e miglioramento continuo dei dati interni di prima parte disponibili, integrando una gamma diversificata di informazioni pertinenti provenienti da fonti interne o esterne di terze parti. 

Esistono diverse forme di processi di arricchimento dei dati, tra cui,

  • Arricchimento dei contatti è la pratica di aggiungere informazioni di contatto pertinenti e aggiornate sui clienti (numero di telefono, e-mail, maniglie dei social media, titolo di lavoro) a un database di contatti esistente.
  • Arricchimento geografico Si riferisce alla procedura di aggiornamento delle informazioni geografiche di un cliente (indirizzo postale, città, codice postale, latitudine e longitudine) per ottenere un posizionamento geografico più preciso dei clienti.
  • Arricchimento comportamentale si riferisce alla pratica di studiare e mappare i modelli di acquisto dei clienti. L'arricchimento comportamentale traccia la storia degli acquisti dei clienti e mette in evidenza le aree di interesse, come la navigazione e la frequenza di acquisto.
  • Arricchimento demografico descrive la pratica di aggiornare un database di clienti esistente con informazioni rilevanti (età, sesso, stato civile, occupazione) che aiutano un'azienda a comprendere il comportamento dei clienti in base a fattori socioeconomici.

Ecco alcuni motivi per cui l'arricchimento dei dati è essenziale.

Migliorare la gestione dei dati con strumenti di arricchimento dei dati

Un'azienda riceve tonnellate di dati aziendali non correlati, che da soli non hanno senso ma che, se organizzati, diventano un tesoro di informazioni rilevanti.

La gestione dei dati è il processo di raccolta, selezione, organizzazione e sistemazione dei dati in modo da avere un flusso coerente e sistematico. Il suo scopo è quello di rendere le informazioni più facilmente accessibili e utilizzabili. 

L'arricchimento dei dati combina dati non correlati per formare un insieme di dati rispondenti con un flusso logico di informazioni. Promuove l'integrazione di diversi sottoinsiemi di dati per sviluppare un database logico completo utilizzabile dall'azienda. 


I dati arricchiti migliorano i modelli predittivi

L'arricchimento dei dati è comune negli ecosistemi di analisi predittiva, previsione aziendale e gestione dei big data.

I modelli predittivi si riferiscono all'uso di dati arricchiti, apprendimento automatico e algoritmi per identificare le frodi ed elaborare le scorte. Riducono i rischi aziendali e ottimizzano le campagne di vendita e marketing. 

I dati avanzati sono la spina dorsale dei modelli aziendali predittivi, che aiutano le aziende a prevedere con precisione i risultati e a migliorare le operazioni aziendali.

Senza l'arricchimento dei dati, le aziende non possono mettere in relazione dati diversi e disparati per formare immagini logiche dei dati necessarie per prevedere le tendenze future.


L'arricchimento impedisce il decadimento dei dati

Tutte le aziende hanno bisogno di dati rilevanti, aggiornati e concreti che riflettano correttamente l'ambiente di mercato attuale, le tendenze e i comportamenti dei clienti.

Decadimento dei dati si riferisce al declino/deterioramento della qualità dei dati a causa di dati imprecisi, obsoleti, inaffidabili o non verificati. Il decadimento dei dati influenza negativamente il processo decisionale e le campagne di marketing di un'azienda.

L'arricchimento dei dati previene il loro decadimento aggiornando i dati vecchi e imprecisi con le informazioni più attuali e concrete. È essenziale per pulire, ordinare e aggiornare le vecchie informazioni in dati preziosi e in tempo reale.


Migliorare la sicurezza dei dati con gli strumenti di arricchimento

La sicurezza dei dati è un problema importante nel mondo degli affari di oggi. L'avanzamento tecnologico fa sì che la minaccia di attacchi informatici, manomissione dei dati, falsificazione delle identità degli utenti e minacce legate alle password siano in aumento.

L'arricchimento dei dati raccoglie, riunisce, organizza e riporta i dati degli eventi di sicurezza provenienti da diverse fonti interne ed esterne. Crea un rapporto completo di analisi delle minacce, utile per intraprendere azioni di controffensiva. L'arricchimento dei dati migliora il rilevamento delle minacce, la caccia alle minacce e la risposta alle incidenze. 

I report sulla sicurezza arricchiti di dati riuniscono informazioni provenienti da directory di utenti, strumenti di inventario delle risorse, strumenti di geolocalizzazione, database di intelligence di terze parti e altri siti di sicurezza per identificare, neutralizzare e arrestare rapidamente le violazioni dei dati.

L'arricchimento dei dati è uno strumento formidabile che ogni azienda può utilizzare per popolare il proprio database con informazioni aggiornate, precise e preziose. 

Continuate a leggere per conoscere i vantaggi dell'arricchimento dei dati per un'azienda B2B.


Vantaggi dell'arricchimento dei dati

L'arricchimento dei dati offre alle aziende numerosi vantaggi di vasta portata. Ecco alcuni vantaggi dell'arricchimento dei dati.

1. Riduce il costo dei dati imprecisi

I dati sbagliati sono costosi! A rapporto di Gartner conclude che le organizzazioni perdono fino a 15 milioni di dollari all'anno a causa di dati imprecisi.

L'arricchimento dei dati ottimizza e aggiorna i database dei clienti per ottenere lead di alto valore e ad alta conversione che si traducono in un aumento del business. La riduzione delle dimensioni del database porta a maggiori risparmi grazie alla riduzione dei costi del personale e del software.

L'arricchimento dei dati garantisce che nel database di un'azienda siano memorizzati sempre e solo dati di alta qualità e utilizzabili. 

2. I dati arricchiti alimentano campagne di marketing mirate

Il marketing aziendale si basa su dati attuali e segmentati dei clienti che forniscono informazioni sui comportamenti, le preferenze e le tendenze degli utenti.

L'arricchimento dei dati raccoglie i dati rilevanti e attuali degli utenti per creare pubblicità e campagne di marketing personalizzate. L'arricchimento dei dati consente alle aziende di comprendere meglio le esigenze dei clienti. Promuove l'acquisizione, la fidelizzazione e gli sforzi di upsell, fornendo prodotti e servizi specifici per l'utente. 

Il marketing personalizzato aiuta le aziende a raggiungere i propri obiettivi di marketing in modo più rapido ed economico rispetto ad altri costosi sforzi di acquisizione di lead.

3. Risparmiare tempo e costi nella gestione di CRM difettosi 

L'arricchimento dei dati riduce il tempo dedicato alla gestione delle piattaforme CRM.

Ogni anno i reparti vendite perdono circa 550 ore e 32.000 dollari per ogni addetto alle vendite a causa di CRM difettosi causati da dati aziendali errati. Perdono tempo e denaro per aggiornare, cercare e generare manualmente i contatti.

Uno studio di Salesforce afferma che i team di vendita passano il 66% del loro tempo a gestire sistemi CRM deboli a causa di dati imprecisi e incompleti.

I sistemi CRM aggiornati consentono ai team di vendita di raggiungere in modo rapido ed efficiente i nuovi clienti, di convertire e conservare quelli esistenti, riducendo al contempo i costi associati al mantenimento di un database obsoleto.

4. Migliorare il coinvolgimento dei clienti con dati arricchiti

L'arricchimento delle informazioni sui clienti consente alle aziende di elaborare strategie di comunicazione appropriate e personalizzate. Favorisce e alimenta un buon rapporto tra un'azienda e i suoi clienti, che si traduce positivamente in un migliore coinvolgimento dei clienti.

L'arricchimento dei dati riduce le percentuali di rimbalzo delle e-mail dei clienti, le chiamate senza risposta e le lettere postali restituite a causa di informazioni di contatto e indirizzi errati. 

Grazie alle informazioni arricchite sui clienti, le aziende possono inviare e-mail, prospetti e chiamate specifiche e pertinenti ai loro clienti, che possono stimolare azioni positive da parte degli utenti.

5. Migliorare le campagne di espansione con dati validi

Le aziende elaborano piani per far crescere le vendite, i profitti e il numero di clienti, ma ciò è impossibile senza dati aziendali solidi e verificabili.

L'arricchimento dei dati fornisce alle aziende un database solido e verificabile delle loro operazioni commerciali, delle informazioni sui clienti, delle campagne di marketing e di altre informazioni cruciali durante le campagne di espansione. Utilizzando dati aggiornati, le aziende possono realizzare campagne specifiche con un'alta probabilità di successo.

I dati validi aiutano le aziende a realizzare campagne di espansione di successo che raggiungono l'obiettivo in modo rapido ed efficace.

6. L'arricchimento migliora la segmentazione dei clienti

L'analisi della segmentazione dei clienti è fondamentale per aiutare gli addetti al marketing a creare piani di marketing incentrati sull'utente. I dati arricchiti consentono agli addetti al marketing di comprendere le esigenze specifiche di particolari segmenti di clienti.

La segmentazione della clientela è la pratica di dividere e raggruppare i clienti in segmenti che riflettono le esigenze e i desideri generali del gruppo target.

La segmentazione dei clienti consente ai marketer di creare piani incentrati sull'azione che migliorano il valore di vita del cliente. valore di vita del cliente per l'azienda.

La segmentazione degli utenti migliora la qualità del servizio e la soddisfazione dei clienti, favorendo un ambiente commerciale favorevole e vantaggioso.

7. Migliorare la precisione degli algoritmi con informazioni aggiornate.

Il business moderno si basa molto sugli algoritmi per risolvere i problemi e fornire soluzioni aziendali uniche. 

Gli algoritmi dipendono da dati arricchiti per fornire soluzioni aziendali pratiche per risolvere problemi aziendali in tempo reale.

I software aziendali dotati di algoritmi automatizzano, snelliscono ed eseguono in modo rapido ed efficiente attività complesse, ripetitive e che richiedono molto tempo.

Gli algoritmi aziendali sono formule matematiche complesse utilizzate per migliorare il processo decisionale aziendale, automatizzare la differenziazione dei processi e accelerare l'integrazione digitale, portando a una maggiore produttività. 

Gli algoritmi creati a partire da dati arricchiti sono più precisi, concreti e forniscono vantaggi più significativi all'azienda.

8. Migliorare l'uso dei Dark Data

Le aziende di solito raccolgono molti dati inutilizzati, ma la loro archiviazione costa. Questi dati non utilizzati vengono definiti "dati oscuri". 

Secondo uno studio di Splunk, oltre il 55% dei dati di un'azienda è inutilizzato e non identificati.

L'arricchimento dei dati migliora la scoperta, l'uso e le applicazioni dei dati oscuri in un'azienda. Il processo di arricchimento dei dati in tre fasi (estrazione, trasformazione e caricamento) converte i dati oscuri in dati concisi, logici e utilizzabili. I processi di intelligenza artificiale integrati nell'arricchimento dei dati garantiscono che fonti di dati disparate siano collegate tra loro per formare un database aziendale più completo e pertinente.

L'arricchimento dei dati consente alle aziende di utilizzare dati oscuri precedentemente inutilizzati per stimolare la crescita aziendale, migliorare le vendite e prendere decisioni solide basate su dati verificabili.

9. Recuperare i contatti persi

Nel corso del tempo il database dei clienti di un'azienda diventa obsoleto a causa del cambiamento degli indirizzi e-mail, dei numeri di telefono, degli indirizzi postali, dei titoli di lavoro, dello stato civile o di altri importanti dati personali e di contatto. 

Quando ciò accade, un'azienda si ritrova con un database di contatti impreciso e inefficace.

Grazie ai loro programmi software avanzati e alla loro esperienza, gli strumenti e le aziende di arricchimento dei dati possono recuperare efficacemente questi contatti altrimenti persi. Un database di contatti aziendali può essere aggiornato con le informazioni personali e di contatto dei clienti più recenti attraverso l'aggiunta di dati. 

L'utilizzo di un database di contatti aggiornato e accurato aiuterà un'azienda a raggiungere e convertire un maggior numero di clienti esistenti.


Conclusione

Aziende di arricchimento dati come Datagma possono ripulire, organizzare e ottimizzare in modo rapido ed efficiente la piattaforma CRM della vostra azienda, rendendola più solida, precisa ed efficace.

Utilizzando tecnologie all'avanguardia e sistemi AI di qualità superiore, Datagma aiuta le aziende B2B ad arricchire i propri dati aziendali, i dati dei clienti, i dati finanziari e i dati dei siti web con oltre 50 attributi esclusivi sui loro prospect e sulle aziende target.

Inoltre, Datagma offre anche un'API intuitiva e incentrata sul cliente che si integra perfettamente nelle applicazioni aziendali, consentendo un processo di arricchimento dei dati agevole e senza sforzo. 

L'API di Datagma vi farà risparmiare tempo, ridurrà il personale e aggiornerà tutte le informazioni sui vostri clienti in modo da essere sempre un passo avanti rispetto agli altri.

7 e-mail di reengagement per riconquistare i clienti inattivi...

Per quanto vi sforziate, la vostra lista di e-mail incontrerà sempre, sempre, sempre due cose:

Un modello di lead scoring è un sistema che assegna ai clienti un punteggio per indicare la potenziale opportunità di vendita che rappresentano. Il punteggio di un lead è solitamente un numero compreso tra 1 e 100. Un valore più alto indica che il lead ha buone probabilità di convertirsi in un cliente pagante. Un punteggio più alto indica che il lead ha buone probabilità di convertirsi in un cliente pagante. 

È possibile determinare il punteggio di un lead valutando segnali specifici come la quantità di informazioni personali fornite dai lead, la frequenza con cui hanno inviato moduli online o il loro impegno sui social media con l'azienda, come condivisioni e retweet.

Il lead scoring aiuta l'azienda a sviluppare un piano di marketing efficace per migliorare le vendite e allinearsi al mercato.

Continuate a leggere per scoprire gli elementi dei modelli di lead scoring e gli esempi.

Cosa rende un modello di lead scoring?

Cosa rende un modello di lead scoring?

Un buon modello di lead scoring deve classificare accuratamente i lead sulla base di azioni e comportamenti stabiliti in modo continuo. Il modello utilizza dati demografici, comportamentali, azioni dell'utente e altri dati rilevanti per assegnare punteggi pertinenti ai potenziali clienti.

La cattura di tutti i segnali rilevanti nel modello di lead scoring aiuta a determinare quando un lead è maturo per la conversione. Un modello di lead scoring efficace assicura che il team di marketing consegni lead qualificati al team di vendita. Accorcia il ciclo di vendita e aiuta a utilizzare le risorse aziendali in modo produttivo. 

I seguenti elementi sono fondamentali per il successo di qualsiasi modello di lead scoring.

1. Elemento di valutazione del comportamento

Classificare i lead in base al loro comportamento aiuta le aziende a creare piani di marketing e di vendita migliori per i loro potenziali clienti.

Lo scoring comportamentale o implicito attribuisce un valore a un'azione indiretta dell'utente che implica il suo livello di interesse per il prodotto di un'azienda, come seguire la pagina di un social media.

Lo scoring implicito differisce dallo scoring esplicito dei lead, che valuta fatti come il titolo di lavoro. 

L'identificazione e la valorizzazione delle informazioni implicite ed esplicite del cliente contribuiscono al successo di un modello di lead scoring. 

2. Collaborazione efficace tra marketing e vendite

Il lead scoring è una collaborazione tra i team di vendita e di marketing. I team lavorano insieme per sviluppare un solido criterio di lead scoring.

L'allineamento dei team di vendita e di marketing migliorerà la qualità dello scoring, aumenterà gli standard di qualificazione dei lead e snellirà i processi di smistamento degli stessi.

Quando i team di vendita e di marketing collaborano in modo efficace, lo smistamento, l'assegnazione e l'onboarding dei potenziali clienti diventano più rapidi ed efficienti.

3. Elemento di punteggio demografico

La persona del potenziale acquirente determina il tipo di modello di scoring demografico che l'azienda sviluppa. 

Lo scoring demografico assegna un punteggio ai lead provenienti da gruppi socioeconomici che hanno il più alto potenziale di conversione. I marcatori demografici includono il settore, l'età, la nazionalità e i titoli di lavoro.

Lo scoring demografico migliora il processo di qualificazione dei lead, consentendo alle aziende di concentrarsi sui clienti con un elevato potenziale di conversione. 

4. Elemento di punteggio negativo

Le informazioni sui clienti basate solo su obiettivi e azioni desiderabili possono dare risultati distorti nel tempo. Un buon modello di lead score dovrebbe avere una funzione correttiva per identificare i falsi punteggi elevati. 

Lo scoring negativo esclude i lead che non mostrano un alto potenziale di conversione o che non si qualificano per essere mappati nel modello di lead scoring. Ad esempio, quando un cliente si cancella dalla vostra lista di e-mail, il suo punteggio diminuisce. 

Un punteggio negativo è un'azione correttiva che mira a correggere gli errori nel processo di raccolta dei dati sui lead. Aiuta l'azienda a migliorare il proprio database di lead. 

Lo scoring negativo assicura che le aziende si rivolgano solo ai clienti con la più alta probabilità di conversione o a quelli che hanno realmente bisogno del prodotto o dei servizi dell'azienda. 

5. Pesi di valutazione accurati

Non tutte le azioni dell'utente hanno lo stesso peso. Alcune azioni possono essere più promettenti di altre, a seconda del modello di lead scoring dell'azienda.

Assegnare pesi diversi alle varie azioni degli utenti aiuta un'azienda a calcolare correttamente il punteggio di un lead. I dati dei lead con il giusto peso di scoring consentono all'azienda di segmentare accuratamente i lead e di intraprendere le azioni appropriate per convertirli.

Una ponderazione accurata dei lead consente all'azienda di impiegare le risorse solo per i lead più rilevanti. L'azienda utilizza le proprie risorse per convertire in modo efficiente i lead più pronti per la vendita.

Un utente a cui piace il post di un'azienda su Facebook non è pronto per le vendite come uno che compila un modulo di iscrizione. Classificare i due tipi di lead migliorerà il successo della conversione.

6. Elemento di degrado del punteggio

Con il tempo i contatti possono raffreddarsi e il coinvolgimento degli utenti può diminuire. La riduzione dell'interesse può essere dovuta a diverse ragioni che il modello di lead scoring deve riflettere.

La degradazione dei lead si riferisce all'abbassamento del punteggio a causa della riduzione del coinvolgimento con il prodotto dell'azienda. Quando un cliente smette di aprire le e-mail promozionali o di impegnarsi sui social media, il suo punteggio dovrebbe diminuire.

Un elemento di degrado del punteggio dovrebbe segnalare ai team di vendita le tendenze al rialzo o al ribasso per l'azione correttiva.


Esempi di modelli di lead scoring

Esempi di modelli di lead scoring

Un'azienda può utilizzare diversi dati di lead scoring in base ai lead target, ai buyer persona e ai prodotti.

Ecco alcuni modelli di lead scoring.

1. Coinvolgimento via e-mail

Le e-mail sono facili da tracciare e forniscono dati aziendali affidabili utilizzati per personalizzare i prodotti per i potenziali clienti.

Il lead scoring via e-mail è uno strumento eccellente per migliorare i tassi di clic e le conversioni di un'azienda. Le e-mail comunicano direttamente al lead e creano numerose possibilità di azione positiva per l'utente. 

Lo scoring dei lead via e-mail dipende da parametri prefissati che descrivono accuratamente il modo in cui i lead interagiscono con le e-mail. 

Guardate gli esempi di parametri di engagement delle e-mail.

Cliccando sul link di un prodotto

Un cliente che fa clic su un link a un prodotto mostra un elevato intento transazionale. Un cliente di questo tipo è maturo per la conversione e merita un punteggio più alto rispetto a un cliente che ignora il link al prodotto. Il modello può assegnare 5 punti per i clic sui link.

Quando il punteggio totale del lead raggiunge una soglia stabilita (un punteggio che indica che il cliente è pronto all'acquisto), il team di vendita può intervenire per convertirlo.

Tasso di apertura delle e-mail

La frequenza con cui un lead apre le e-mail aziendali è un buon indicatore del suo interesse per un prodotto o un servizio.  

Il modello assegna alcuni punti quando un lead apre una newsletter. Un lead con un alto tasso di apertura delle e-mail segnala ai team di vendita di intensificare gli sforzi di conversione per quel particolare lead. 

Visite multiple a un'e-mail

Assegnate un punto ogni volta che un lead visita la vostra e-mail. Numerose visite a un'e-mail mostrano un chiaro intento da parte del lead.

Un cliente che apre più volte la stessa e-mail e le sue azioni successive probabilmente aumenteranno il suo punteggio.

2. Visite al sito web

Le aziende coinvolgono efficacemente i potenziali clienti attraverso i loro siti web. L'attività dei visitatori del sito web è una buona misura del loro interesse per i prodotti dell'azienda.

Un'azienda può concentrarsi sulle seguenti metriche per valutare l'attività online di un cliente.

Visite a pagine di alto valore

Le diverse pagine del sito di un'azienda hanno un peso diverso in termini di punteggio.

Le pagine ad alto valore aggiunto, come le pagine dei prezzi, hanno un valore di conversione dei lead superiore a quello di una pagina "Chi siamo". Un lead che visita le pagine ad alto valore è più pronto alla vendita e ha maggiori probabilità di conversione. Pertanto, assegnate punti specifici all'apertura di queste pagine.

Sapere quali pagine i clienti visitano su un sito web dimostra il loro livello di interesse per un prodotto o un servizio.

Tempo trascorso sulle pagine aziendali

Il tempo trascorso da un lead a visitare le pagine di un'azienda è una buona misura del suo interesse.

Un lead con un'alta frequenza di rimbalzo è solitamente un lead freddo e poco interessato ai prodotti dell'azienda. È anche possibile assegnare un punteggio negativo a una frequenza di rimbalzo elevata. 

I lead che trascorrono periodi considerevolmente più lunghi sul sito di un'azienda sono più caldi e possono convertirsi più facilmente. Per questi, si assegnano dei punti.

La classificazione dei contatti in base alla durata della visita in loco aiuta le aziende a segmentare i contatti in modo più accurato. 

Il numero di pagine visitate

I lead che visitano più pagine sono generalmente più qualificati di quelli che visitano una sola pagina. 

Se a ogni pagina visitata viene assegnato un valore, un visitatore di più pagine avrà automaticamente un peso maggiore nel punteggio e maggiori probabilità di conversione rispetto a un visitatore di una sola pagina.

3. Analisi demografica

Ogni azienda ha un buyer persona unico a cui si rivolge in base ai propri prodotti e servizi. Un punteggio demografico elevato significa che i lead corrispondono all'acquirente ideale dell'azienda.

Il punteggio demografico mira a evidenziare i lead che corrispondono all'acquirente unico di un'azienda. Il punteggio demografico prende in considerazione informazioni come età, reddito, occupazione e altro ancora.

Ecco alcuni degli attributi unici che il punteggio demografico considera.

Posizione lavorativa

Assegnare punti a un cliente che influenza il processo decisionale.

Un dipendente di livello superiore avrà un punteggio più alto rispetto a un dipendente junior. Ad esempio, il presidente di un'azienda ha maggiori probabilità di influenzare la conversione di un'azienda rispetto a un analista junior. 

Dipartimento aziendale

Il tipo di beni e servizi che un'azienda fornisce determina il reparto a cui si rivolge. Un'azienda di software assegnerà alcuni punti a un cliente del reparto IT.


Migliorare il lead scoring con l'arricchimento dei dati

Migliorare il lead scoring con l'arricchimento dei dati

Un modello di lead scoring è uno strumento potente che aiuta le aziende a ottimizzare l'imbuto di vendita. 

Un modello di lead scoring utilizza il behaviour scoring, il marketing, la collaborazione con le vendite, i dati demografici e i punteggi negativi per assegnare punteggi ai potenziali clienti.

Diversi modelli di lead, tra cui l'engagement via e-mail, le visite al sito web o l'analisi demografica, forniscono dati utilizzabili al team di vendita. Ma un modello di lead scoring funziona se i dati sono aggiornati e accurati.

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Datagma utilizza tecnologie all'avanguardia e prodotti innovativi per arricchire i dati aziendali.

Datagma vi aiuterà a identificare quali dati devono essere arricchiti per sviluppare un modello di lead scoring efficiente.

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Come possono i Datagma arricchire i dati?

Datagma è un software rivoluzionario che integra analisi, dati organizzativi e intelligenza artificiale per arricchire i dati della vostra azienda. 

L'arricchimento dei dati consente di monitorare i principali fattori di performance aziendale e di prendere decisioni informate su di essi. 

Datagma arricchisce i dati utilizzando dati personali, dati aziendali, dati di siti web e dati finanziari. Utilizzando prodotti e funzionalità innovative, Datagma consente di misurare e monitorare l'efficacia delle campagne, ottimizzare l'esperienza dei clienti, aumentare i tassi di conversione, migliorare la fedeltà al marchio e generare maggiori entrate.

L'arricchimento dei dati può avvenire anche attraverso interviste, sondaggi, visione di video, lettura di post sui social media e altro ancora. L'obiettivo dell'arricchimento dei dati è quello di disporre di informazioni corrette e aggiornate sui clienti e del loro feedback, per identificare modelli tra più fonti di informazioni.

L'arricchimento dei dati fornisce dati accurati e in tempo reale, che consentono di prendere decisioni aziendali più rapide e sagge. Inoltre, l'arricchimento dei dati elimina il decadimento dei dati, fa risparmiare tempo, riduce i costi e aumenta le conversioni dei clienti. 

Le organizzazioni che non utilizzano appieno i dati dei clienti limitano la loro capacità di crescere e di avere successo sul mercato.

Continuate a leggere alcuni casi d'uso su come Datagma arricchisce i vostri dati aziendali e migliora le vendite e le conversioni.

Datagma arricchisce i dati personali

Datagma aiuta le aziende di settori quali finanza, sanità, vendita al dettaglio, trasporti e logistica a prendere il controllo dei dati dei clienti grazie a una tecnologia superiore di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Datagma setaccia Internet e fornisce le informazioni riservate dei clienti più attuali e aggiornate da fonti pubbliche, senza violare le leggi sulla privacy. Datagma arricchisce i dati personali per consentirvi di prendere decisioni aziendali migliori.

L'arricchimento dei dati personali comporta l'aggiornamento delle informazioni di contatto, geografiche e professionali dei clienti. L'arricchimento dei dati personali consente alle organizzazioni di gestire le relazioni con i clienti in modo più efficiente, proponendo offerte mirate in base alle preferenze dei singoli clienti. L'arricchimento dei dati personali migliora ulteriormente la sicurezza dei dati, garantendo la protezione dei dati dei clienti. 

L'aggiornamento costante dei dati può gestire in modo più efficace il decadimento dei dati, che è un problema importante nelle aziende. Le forme più comuni di miglioramento dei dati personali includono l'aggiornamento dei titoli professionali dei clienti, degli indirizzi e-mail, dei numeri di telefono, degli indirizzi postali, dei codici di avviamento postale, dei manici dei social media, della data di nascita, del sesso, dei nomi delle città e dei paesi.

Datagma è un potente software di gestione dei dati che vi aiuta ad arricchire il database dei vostri clienti, consentendovi di offrire ai clienti prodotti e servizi personalizzati e pertinenti. L'arricchimento dei dati personali si avvale di analisi avanzate per identificare opportunità di mercato, scoprire intuizioni nascoste e ridurre il rischio di prendere decisioni aziendali sbagliate. 


Datagma raccoglie dati aziendali accurati e importanti

Datagma è perfetto per l'arricchimento dei dati aziendali, grazie alle sue funzioni intuitive e dinamiche alimentate da un'intelligenza artificiale all'avanguardia e da un'ampia biblioteca online di informazioni. Datagma aggiornerà tutte le informazioni rilevanti della vostra azienda senza problemi.

Se la vostra attività si occupa di aziende, è fondamentale avere informazioni aggiornate sulle aziende target.

L'arricchimento dei dati aziendali è il processo di aggiornamento dei dati di un'azienda target da fonti terze affidabili. 

Le forme più comuni di arricchimento dei dati aziendali comprendono l'aggiornamento dei dettagli della persona di contatto/prospect, del titolo di lavoro, del numero di telefono e dell'indirizzo e-mail. Anche i siti web ufficiali dell'azienda target, i numeri di telefono, gli indirizzi e-mail, i fax, la sede fisica, il settore, i tag e i social media devono essere aggiornati e accurati.

Arricchire i dati aziendali vi permette di avere un'interazione personalizzata e più collaborativa con l'azienda target e di fornire prodotti e servizi di alto valore.

L'utilizzo di dati aggiornati riduce al minimo i casi di errori di spedizione, consegna, frode e fatturazione. L'accuratezza dei dati aziendali aumenta la fiducia del business e consente di fornire servizi rapidi, efficienti e professionali, riducendo al contempo i costi di mantenimento di un CRM ingombrante ed errato.


Datagma scompone i dati finanziari complessi in informazioni organizzate e significative.

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L'arricchimento dei dati finanziari con Datagma comprende l'aggiornamento dell'ultimo importo del finanziamento, del tipo di finanziamento, della raccolta delle entrate, della data del finanziamento, delle spese, degli scoperti, della fase di finanziamento e dell'IPO di un'istituzione target. È quindi possibile utilizzare i dati per rivolgersi a istituzioni finanziarie o ONG qualificate.

Allo stesso modo, l'arricchimento dei dati finanziari dell'azienda migliora la trasparenza, la responsabilità e fornisce migliori informazioni commerciali. 

L'arricchimento dei dati finanziari consente di monitorare la crescita dell'azienda, di sviluppare politiche aziendali più orientate al mercato, di identificare e tracciare le fonti di reddito, di prendere decisioni aziendali più rapide, di ottenere la conformità alle normative e di proteggere i dati aziendali.


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Datagma fornisce dati personali arricchiti, compresi i titoli professionali, gli indirizzi e-mail, i numeri di telefono, l'indirizzo postale, i codici di avviamento postale, i social media, la data di nascita, il sesso, i nomi delle città e dei paesi.

Datagma fornisce anche dati aziendali, tra cui il nome della società, l'indirizzo della sede ufficiale, le etichette, le sedi delle filiali, il tipo di società, la data di fondazione e il numero esatto di dipendenti. Queste informazioni sono importanti per creare una strategia di marketing efficace e fornire soluzioni uniche ai problemi e alle esigenze delle aziende target.  

Datagma eccelle anche nella fornitura di dati finanziari arricchiti. La vostra azienda migliorerà la trasparenza finanziaria e la responsabilità raccogliendo, pulendo, ordinando e categorizzando i dati finanziari dell'azienda e dei clienti, aprendo le porte a finanziamenti e sovvenzioni da parte di istituzioni finanziarie. Inoltre, la disponibilità di documenti finanziari aggiornati consentirà alla vostra azienda di conformarsi alle normative governative.

Datagma migliora anche le informazioni del vostro sito web, consentendo al vostro sito aziendale di rimanere rilevante e di convertire un maggior numero di contatti. Attraverso servizi come il monitoraggio del traffico del sito web per paese, l'analisi del ranking di Alexa, gli approfondimenti sul traffico di SEMrush e l'analisi delle piattaforme pubblicitarie, Datagma vi permette di migliorare e potenziare il vostro sito web aziendale. 

Potete rinnovare il vostro sito web per fornire soluzioni accurate e innovative ai vostri visitatori in tempo reale. Datagma raccoglierà, pulirà e organizzerà in modo rapido ed efficiente tutti i vostri dati aziendali, consentendovi di convertire un maggior numero di contatti e di fornire prodotti e servizi migliori.

Datagma si affida a una tecnologia all'avanguardia e a un'API intuitiva in grado di collegarsi a qualsiasi sistema aziendale per gestire e ottimizzare il vostro database aziendale. Un database più snello e privo di errori libererà più tempo e denaro, migliorando la vostra produttività. Datagma è una soluzione che cambia le carte in tavola e che farà schizzare la vostra attività alle stelle, mantenendovi sempre in testa al gruppo.

Arricchite i vostri dati B2B oggi stesso iscrivendosi per il programma gratuito Datagma e godete di oltre 50 attributi commerciali esclusivi sui vostri potenziali clienti e sulle aziende.

Come utilizzare la prioritizzazione dei lead per la vostra azienda

Le aziende utilizzano la prioritizzazione dei lead per spingere un lead lungo l'imbuto di vendita, determinare i lead idonei da quelli interessati e determinare le fonti di lead ad alta conversione. Con la prioritizzazione dei lead, sfruttano l'intelligenza artificiale per analizzare i potenziali clienti. La prioritizzazione dei lead aiuta anche a comprendere la strategia dell'azienda, a massimizzare le pratiche data-driven e a capire il valore di ogni fonte di dati.

Ogni azienda ha bisogno di un team di vendita efficace che effettui chiamate e organizzi incontri con i clienti giusti al momento ideale. Questo dopo aver raccolto e classificato i contatti attraverso vari metodi per aumentare il livello di efficienza dell'azienda.

La prioritizzazione dei lead consiste semplicemente nel separare i lead cruciali da quelli inutili, in modo che un team possa raggiungere per primi i potenziali clienti. 

Il video della vostra azienda può diventare virale e causare un aumento del 400% o più del volume di lead, ma il vostro tasso di conversione può diminuire significativamente senza le migliori strategie di prioritizzazione dei lead. 

Se si dispone dell'indirizzo e-mail di un lead, è possibile utilizzare Datagma per scoprire tutte le altre informazioni sul lead, come il nome, il sesso, lo stato occupazionale, il titolo di lavoro, la data di nascita, ecc. È inoltre possibile scoprire ulteriori informazioni sull'azienda in cui lavora, come il numero di dipendenti e altre informazioni sul settore. Utilizzerete poi queste informazioni per determinare se il lead vale il tempo dedicato alle vendite e al marketing (cioè la prioritizzazione del lead). 

Ecco alcuni modi in cui potete utilizzare la prioritizzazione dei lead per incrementare la vostra attività.

1. Spostare rapidamente il lead lungo l'imbuto di vendita

Chiamare o rispondere ai potenziali clienti mentre sono ancora sulla vostra pagina web aumenta le possibilità di concludere l'affare. È più facile entrare in contatto con loro quando li si chiama nei primi cinque minuti, a differenza dei trenta minuti. La prioritizzazione dei lead vi permette di identificare i potenziali acquirenti e di contattarli tempestivamente.

Con Datagma, il team di vendita della vostra azienda può raccogliere informazioni cruciali sul lead e comunicare rapidamente nel modo corretto.

Il tempo di risposta del team ai lead può determinare il successo dell'azienda. I lead inbound hanno una spesa di marketing a loro carico, che può essere sotto forma di:

  • Pubblicità
  • Eventi
  • Partenariati
  • Contenuto SEO

Pertanto, questi lead sono costosi e il team deve catturarli e realizzare vendite per ottenere un ritorno positivo sugli investimenti. Inoltre, significa che stanno cercando di acquistare o che sono nel bel mezzo di una decisione d'acquisto, il che significa che sono clienti ideali.


2. Definire le priorità dei contatti per determinare quali sono i contatti più adatti.

Definire le priorità dei contatti per determinare quali sono i contatti più adatti.

Dovete considerare se il prodotto o il servizio soddisfa le esigenze del vostro lead o se lo interessa soltanto. Pertanto, darete la priorità al lead le cui esigenze e il cui profilo si adattano completamente alla vostra soluzione rispetto a un cliente che è vagamente interessato al vostro servizio o prodotto.

Quando si assegna una priorità a un lead, si può scegliere di assegnare un punteggio a quattro quadranti, in base alle informazioni ottenute da Datagma. Essi comprendono:

  • Alta vestibilità/basso interesse
  • Alta vestibilità/alto interesse
  • Bassa vestibilità/basso interesse
  • Alta vestibilità/basso interesse

I membri del team di vendita dovrebbero sempre dare la priorità ai lead con un elevato interesse e un'elevata idoneità. Si tratta di contatti che corrispondono quasi perfettamente alla vostra buyer persona e che hanno fatto qualche sforzo per ottenere il vostro prodotto o servizio, ad esempio rispondendo alla vostra e-mail.

I clienti con un alto livello di interesse possono pensare che la vostra azienda offra servizi o prodotti ideali, ma potrebbero non credere che voi siate la soluzione migliore al loro problema, ad esempio, corrispondono alla vostra buyer persona ma non aprono le vostre e-mail. Il team di marketing dovrebbe coltivare questi lead per convincerli, ad esempio fornendo loro informazioni preziose piuttosto che e-mail di vendita.

Per i lead poco adatti e ad alto interesse, il team di marketing può seguire i prodotti freemium per costruire un buon rapporto con loro, nel caso in cui diventino adatti in futuro. 

Non c'è bisogno di perdere tempo con i lead a basso impatto e a basso interesse. 


3. Sfruttare l'intelligenza artificiale

Il mercato attuale offre strumenti di lead generation vantaggiosi, come HubSpot, che considerano i dati cruciali applicabili al processo di vendita. Il team di vendita può integrare Datagma con Hubspot nel CRM dell'azienda per ottenere una visione completa di fonti di dati multiple e varie, per aiutare il team di vendita ad analizzare e dare priorità ai lead.

Nonostante i risultati ottenuti dall'intelligenza artificiale nel settore commerciale, esistono anche dei limiti. I modelli di intelligenza artificiale richiedono anche una logica aziendale per garantire il successo di un'azienda.

La maggior parte delle organizzazioni con prestazioni eccellenti riconosce i vantaggi dell'intelligenza artificiale nell'aiutarle a creare prospettive in modo intelligente e a realizzare più vendite.

Per tenere il passo con la concorrenza per i clienti, i team di vendita devono integrare l'intelligenza artificiale nella loro strategia. 


4. Determinare le fonti di lead ad alta conversione

Il team di vendita di un'azienda deve implementare una tecnologia come Datagma per garantire che i membri del team concentrino i loro sforzi di marketing sui lead di maggiore qualità.

Datagma setaccia le risorse pubblicamente disponibili per dire ai team di vendita e marketing tutto ciò che c'è da sapere sul lead. 

Ad esempio, se qualcuno si iscrive alla vostra lista di e-mail, Datagma vi aiuta a sapere tutto su di lui per determinare se corrisponde al vostro buyer persona. Una volta individuate le migliori fonti di lead, è possibile raddoppiare le fonti.

Sapevate che i tassi di conversione più elevati provengono dalle richieste di informazioni sul sito web, dai webinar, dai clienti e dalle segnalazioni dei dipendenti?

Un team di vendita efficace si imbatte generalmente in una grande quantità di dati, e uno dei dati cruciali da considerare è la conversione lead-to-opportunity per fonte di lead. 

I dati mostrano le fonti di lead che portano ai contatti più importanti e preziosi disposti a muoversi lungo l'imbuto di vendita. 


5. Allinearsi alla strategia aziendale

Allinearsi alla strategia aziendale

Il team di vendita deve essere consapevole e aggiornato sulle priorità dell'azienda per sapere su quale mercato concentrarsi. La strategia aziendale consente al team di vendita di analizzare i lead raccolti e di porre le domande giuste quando risponde ai potenziali clienti.

La comprensione della strategia di un'organizzazione riguarda principalmente il suo piano quinquennale per sapere dove è diretta. Include un'aggressiva espansione internazionale e altri aspetti quali:

  • Come trovare un percorso alternativo per vendere i prodotti alle industrie se i mezzi previsti falliscono
  • Come raccogliere i casi d'uso tenendo a mente i clienti target per un pitching efficace del prodotto
  • Come concentrarsi sui clienti potenziali più critici che si prevede cresceranno enormemente in futuro

6. Massimizzare le pratiche basate sui dati

Per essere altamente competitivo, il team deve adottare metodi scientifici per stabilire le priorità dei contatti. Questi metodi significano che l'azienda massimizzerà la logica aziendale guidata dai dati, le best practice guidate dai dati, l'intelligenza artificiale e gli strumenti di arricchimento dei dati come Datagma.

Sia che la vostra azienda acquisti lead da società di lead-generating sia che li ottenga gratuitamente dai social media e da altre piattaforme, l'obiettivo principale è qualificarli di conseguenza e dare loro priorità in base a questi dati per incrementare le vendite.

Non dovreste permettere al vostro team di vendita di spendere tempo e sforzi significativi per lead che non garantiscono ritorni decenti. 


7. Privilegiare i lead per capire il valore delle vostre fonti di dati

Uno dei problemi principali di avere troppi dati è che solo alcuni provengono da fonti affidabili. Quando il team inserisce troppi dati non credibili, ci sono alte probabilità di seguire lead non qualificati. Pertanto, dare priorità ai lead che corrispondono al buyer persona aiuta a capire quali fonti forniscono i lead migliori.

Alcune fonti di dati non autorevoli includono il traffico web, i download di app e i siti web delle aziende che Alexa non indicizza. Queste fonti contribuiscono alla creazione di una strategia completa che consiste principalmente in fonti di dati credibili.

Un esempio di fonte di dati buona ma non del tutto affidabile sono i download delle app. Più un'app viene scaricata, più i clienti generano un traffico elevato, rendendo questi dati essenziali per la prioritizzazione dei lead.


8. Privilegiare i contatti in base ai punteggi

Privilegiare la base dei lead

Assegnare punteggi a un lead in base al suo valore per l'azienda. Se Datagma determina che il lead è l'amministratore delegato dell'azienda target, è possibile assegnargli un punteggio elevato in base all'attributo del titolo di lavoro. È possibile utilizzare tali attributi, compreso il contatto del lead con il vostro marchio, per assegnare un punteggio ai lead e, infine, dare priorità ai lead con i punteggi più alti. 

Considerate un'azienda che magari non ha un numero eccessivo di download di app o di moduli web, ma che è sostenuta da società di capitali rinomate come Softbank e Sequoia. Un lead di questo tipo può avere un forte potenziale e deve essere consegnato immediatamente al team di vendita per il follow-up.

In queste situazioni, il team assegna dei pesi a ogni punto di dati e dà più punti alle startup con il potenziale più alto. Il team dovrebbe poi rivalutare ogni strategia elaborata almeno tre o quattro volte in un anno per adeguare il peso delle fonti di dati.


Privilegiate i vostri lead B2B con i dati Datagma arricchiti

È possibile utilizzare la prioritizzazione dei lead per identificare quelli più in forma e interessati, assegnare loro un punteggio e spingerli lungo l'imbuto di vendita. Potete quindi sfruttare gli strumenti di lead generation per avere una visione completa e dare priorità alle fonti di dati ad alta conversione. La prioritizzazione dei lead aiuta anche ad allineare gli sforzi di vendita alla strategia aziendale e a massimizzare gli approcci basati sui dati.

Ma prima di stabilire le priorità, è necessario assicurarsi di lavorare con i migliori dati possibili. Datagma arricchisce i vostri dati per aiutarvi a scoprire tutto ciò che riguarda il vostro lead, dai dati personali a quelli aziendali e finanziari. Potete quindi utilizzare le informazioni per determinare il valore del lead per la vostra organizzazione e il passo successivo per favorire la conversione.

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