低质量的数据对于销 10 个常见数据质量 售和营销团队来说是一个严重的问题。
它可能是许多不良业务结果（例如管道速度或转化率低）背后的隐藏原因。
数据质量差可能导致报告不准确、决策错误，最坏的情况是造成收入损失。
在本文中，我们将探讨十个最常见的数据质量问题。我们还将解释如何解决每个问题。
滚动👇或使用菜单跳至最困扰您的团队的问题。
1. 数据不准确
当大多数业务用户担心数据质量时，他们就会想到这个问题：
不准确。
换句话说，数据中有错误或完全错误。它可能很简单，比如输入错误的电话号码，也可能很大，比如由于数据导入问题而将一组利益相关者同步到错误的帐户。
造成数据不准确的原因有很多。手 俄罗斯电子邮件清单 动数据输入中的人为错误（内部团队成员和客户填写表格错误）和数据集成不良是最常见的两个原因。
不准确的数据会导致错误的商业决策并浪费大量时间。
以下是一些示例：
错误的电话号码会导致接听率低，并且客服代表会浪费时间寻找正确的联系方式。
不正确的电子邮件地址会降低打开率、不会引发回复，并且会影响您的发件人声誉。
不正确的客户记录（例如 Chris 与 Kris）可能会损害信任并妨碍您建立融洽关系的能力。
简而言之，不准确的数据是业务增长的一个主要问题！
这里的解决方案包括：
尽量减少手动数据输入量以避免人为错误，并用集成和自动化取而代之。
审核数据集成以确保准确性。
运行定期验证和准确性检查。
Cognism 可以帮助解决最后一点。我们的Diamond Data®是市场上最优质的 B2B 数据资产。
要成为钻石会员，联系人需要经过额外的验证，在此期间我们的团队会致电联系人并确认手机号码的准确性。
这意味着当您的销售代表拨打电话时，他们将与列表中最多 87% 的人取得联系。
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2. 数据不完整
下一个常见的数据质量问题是数据不完整。
这发生在数据缺少关键字段的时候，例如，帐户中没有所有利益相关者，或者您的 CRM 中某个人您有其电子邮件地址但没有电话号码。
为什么这是一个如此常见的问题？
通常，负责输入数据的人员手头上没有所有数据（或者可能没有可用的工具来形成完整的数据集）。当面向客户的表单包含非必填字段时，您还会看到不完整的数据；有些人只是忽略了填写它们。
很容易看出这会给销售和营销带来哪些问题。如果你的销售潜在客户开发工具中没有潜在客户的电话号码，你就无法给潜在客户打电话。
然而，即使是对账户采购委员会的了解 如何追踪本地企业的社交投资回报率 不完整等问题也可能阻碍您，使您无法联系到控制交易决策过程的人员。
这里的解决方案很简单，就是找出差距并填补它们。
Cognism 的数据丰富功能可帮助填补数据集中的空白。只需插入您的 CRM，我们就会识别不完整的数据字段，并使用准确、经过验证的销售数据来丰富它们。
我们将清理您现有的列表，用公司和联系人数据丰富它，并在新的潜在客户进入您的 CRM 时帮助您实时更新数据。
从这里开始，您可以采取措施防止将来出现不完整的数据，例如使表单字段成为必填项或保持数据丰富工具处于活动状态。
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3. 重复数据
当单个数据库中有同一实体（例如公司或联系人）的多条记录时，就会出现重复数据。
发生这种情况通常是因为数据从各 企业对企业数据库 种来源导入时没有经过重复数据删除过程或现有数据检查。
重复输入会导致多余的外联工作，例如两个销售代表负责同一个帐户。这不仅浪费大量时间，还会导致报告问题。
最糟糕的情况是，这可能会导致客户因多名销售代表的纠缠而感到沮丧，从而损失交易。
Cognism 可以通过自动识别和合并重复记录来帮助销售领导对现有数据库进行重复数据删除。
您可以将此过程作为丰富过程的一部分运行一次，然后为进入 CRM 的新潜在客户设置重复处理规则。