公司在低质量数据上浪费了百万美元，以下是如何阻止这种情况发生的方法

对于今天的销售和营销团队来说，将原始数据转化为可行的见解是实现高绩效的关键。随着客户期望的演变和市场进入策略变得更加复杂，这种竞争优势只会变得更大。

然而，第一步是确保您的数据是可靠的 - 这需要持续进行清理和校正。斯科特·泰勒（Scott Taylor）是一位被称为“数据驯兽师”的顾问和作家，他这样说：“基于糟糕数据做出的好决策只是您尚未意识到的糟糕决策。”

对于现代数据团队来说，答案在于用最可靠的来源丰富他们的数据库，并从一开始就防止未来的错误进入系统。以下是确保你的市场团队拥有高质量、可靠数据，让他们与竞争对手有所区别的方法。

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糟糕数据质量的三个"我"

糟糕的数据会带来巨大的问题，这些问题会给企业造成巨大的损失。根据Gartner的数据，低数据质量所带来的错失机会和增加的技术障碍，每年给一家平均公司造成近1500万美元的损失。此外，数据科学家将高达40%的时间用于手动清理数据集。

为了充分利用关键的商业数据，人们和流程必须能够迅速行动起来。然而，当存在三个质量问题时，将数据转化为可行动洞察变得不可能。

数据不完整：缺少公司、联系人或行为信息。数据不准确：信息错误或过时，包括不一致、无结构化或非标准化的数据。数据无效：无效或无法行动的数据，包括记录中的数据点不一致、缺失或被隔离。

更好的GTM数据协调配方

数据质量是根据正确匹配的记录的百分比来衡量的。通过将数据质量的特征（匹配率、填充率、匹配置信度和填充置信度）相乘，可以计算数据集的可靠性评级，即其在持续表现良好方面的可信度有多高。

ZoomInfo全球合作伙伴高级副总裁约翰·科斯图罗斯表示：“您不希望有太多缺失、贫乏或不准确的信息，这会导致匹配率低下。您希望获取各行业和领域中最准确的信息，以获得最高的填充率。”

改写后的内容是：

提高GTM数据质量有三个明确的步骤：

1. 清洗：通过各种接触点进入系统的数据需要经过数据规范化（或标准化）的过程。

将类似的数值合并为一个常用数值，以便更流畅地处理、分发和分析。数据归一化是必要的，因为它确保了GTM系统的语义一致性。

2. 丰富：丰富数据可以确保每个字段都有最好、最可靠的信息，并扩展您可以访问的信息，从而实现更复杂的分割。

多供应商的丰富使您能够从各种第三方供应商获取数千个数据点。没有数据提供商拥有完美的数据库，因此考虑从多个数据提供商获取数据，以建立一个真实可信的信息来源。

3. 预防：像“1-10-100法则”这样的框架解释说，纠正一个错误的成本是预防一个错误的10倍，并且如果一个错误没有被修复，那么成本会增加到100倍。这句谚语说明了从一开始就预防数据错误的重要性。

适当的数据编排可以根据您在原始数据源中定义的匹配规则，自动合并或转换潜在客户、联系人和账户。

通过多厂商丰富功能进行更复杂、更有针对性的销售和营销。

在企业层面上，组织需要访问许多数据源，以进行驱动收入和增长的有针对性的销售和营销活动。事实上，典型的组织使用超过十几种不同的数据源。

将这么多数据纳入系统是一项复杂且耗时的操作，部分原因是因为供应商以不同格式销售数据，并且每种格式都有自己的分类方式。多供应商扩充是更大的数据质量管理策略中的关键要素，用来处理这种变化。它可以让组织轻松地在Salesforce和其他市场工具中找到、整合和协调来自多个第三方数据提供商的数据。

通过灵活的基于规则的逻辑，多供应商的数据丰富确保数据根据群体独特的业务需求进行标准化和分段。组织可以补充ZoomInfo数据和其他第三方供应商的数据，以使用更具专业性的数据集，实现更精细化、有针对性的受众构建，以覆盖他们的潜在市场的每一个角落。

数据质量管理 大多数数据质量管理解决方案需要多个工具来清洗、标准化、传输、丰富和匹配数据，每个工具都增加了流程的复杂性。集中化的解决方案减少了对多个不同工具的需求，并简化了维护可靠的市场数据所需的工作量。

ZoomInfo OperationsOS 提供了一个集成的数据质量管理系统，可以消除手动管理多个数据集进行清洗、增强和激活的费时费力问题。

通过多供应商的拓展，收入运营团队可以通过点击按钮建立即可参与的数据，而不是花费数小时在电子表格中。无论是通过我们基于UI的拓展工具还是更为个性化的选项，ZoomInfo提供无缝和完整的数据拓展能力，为您的团队整理全球最优质的商业数据。

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