不准确或不完整的数据：如果您的公司因为客户数据不准确或不完整而遇到问题，那么数据丰富可以填补空白并提高数据质量。 个性化困难：如果您难以个性化客户互动，数据丰富可以为客户档案添加额外的背景和属性。 客户保留率低：这可能意味着您对客户偏好和行为了解不够，无法制定有针对性的保留策略。 定位不准确：受众定位不准确往往是销售和营销活动失败的原因。数据丰富可以深入了解客户习惯和人口统计数据。 错失追加销售机会：您是否拥有全面了解客户行为所需的所有数据？ 分散的数据源：使用多个不相关的数据源可能会导致记录不完整和/或同一客户的信息不同。
整合和补充数据可以解决这一问题。 法规遵从性：更好的数据管理和丰富 电话数据库 流程可以更容易地确保数据准确性并遵守 GDPR 等隐私法。 如何判断你的营销团队是否拥有所需的数据 首先查看您的用例。您缺少什么？审核您的数据是否存在不准确、重复和缺失信息。定义填补这些空白所需的特定属性。然后，寻找在您的行业或目标地区享有数据准确性和覆盖率良好声誉的提供商。考虑与潜在供应商进行演示或试用，以测试他们提供的数据的质量、准确性和相关性。 使用这些数据有多容易？ 测试供应商的数据，看它是否可以无缝集成到您现有的系统中。 如果没有，请确保问题不在您这边。
数据分析提供商 Amplitude 的现场首席技术官 Ted Sfikas 表示：“许多大型营销堆栈都有‘固定模式’，这迫使企业采用专有格式进行收集。这导致需要采取多个流程步骤来为丰富数据的工具提供支持。” 深入挖掘：B2B 营销人员表示提高数据质量是首要任务 例如，强制使用固定模式的 CDP 将要求企业购买该 CDP 的辅助数据收集技术。这意味着公司无法选择最适合其价值主张、价格/功能需求的最佳供应商。Snowflake、Databricks、Azure 和 AWS 等平台将保持模式开放，为客户提供更大的灵活性。