清理扎金花小游戏数据的真实经验

扎金花小游戏自动化

通过:

参与其中最好的事情之一 市场部用户组 (MUG)是您会听到“看过,做过并且去过那里”的人的声音。我有机会在旧金山MUG主持了有关该主题的小组讨论, 清除垃圾:清理数据的真实经验, AppDynamics的Priya Malik,Quantcast的Mitch Janning,Loggly的Jake Dennison和Cord Blood Registry的Boris Butakov参加了我的会议。所有小组成员都是经验丰富的扎金花小游戏人员,具有丰富的扎金花小游戏自动化经验。它们来自各个行业,其Marketo实例的规模从15万条记录到1000万以上不等。

有趣的是,小组成员面临着许多同样的问题。我真的只有时间问小组一个问题, “在涉及数据时,扎金花小游戏自动化面临的最大挑战是什么?” 每个人都有很多话要说。

在这个博客中,我 ’我们将讨论小组提到的有关扎金花小游戏数据的主要问题及其要点:

与销售运营人员高效地合作

许多小组成员提到,如果您拥有扎金花小游戏自动化数据解决方案中的数据,而销售运营人员负责salesforce.com中的内容,这将是多么困难,但是这两个系统之间存在双向集成。共识是,扎金花小游戏业务和销售业务之间的定期会议对于成功至关重要。为了确保事情顺利进行,米奇·詹宁(Mitch Janning)建议创建一个文档,以阐明负责现场事务的组织,并从业务流程的角度阐明从市场扎金花小游戏到销售的交接。要改善流程,请使用可用于以下目的的基本数据治理模板 销售队伍市场部 领域。

在建立扎金花小游戏和销售合作伙伴方面需要帮助吗? 查看此博客。

与3一起工作rd 派对数据

许多小组成员提到了与数据提供者合作时遇到的一些挑战,这些挑战达不到他们能够清理和丰富其数据的主张。一位小组成员提到,他的记录与知名数据提供商之间的匹配率仅为21%,因此他无法按行业或部门细分潜在客户。另一位提到的匹配率仅为33%。一位专家小组成员提出的一个特别有趣的观点是他的建议,询问您的数据提供者有关如何转换数据以匹配数据提供者优化结果所需的条件以及如何最好地发送该数据。小组成员之一的公司通过这样做可以将匹配率从7%提高到21%。面板上的一些人建议 多个数据提供者 机载是正确的方法,可以帮助您弥补数据中的空白。

要了解如何更有效地使用第三方数据, 查看此博客。

数据入职

一位小组成员关注了尽可能快而一致地自动化将新线索自动引入Marketo的重要性。在她的大量数据库中,她平均每周上传1500个潜在客户。在许多公司中,此过程的可视性不高,因为许多人认为这是一个手动过程,很难轻易实现自动化,但这是一个神话。我熟悉一家公司,该公司向咨询公司支付了巨额资金,只是为了将销售线索的过程外包,而他们很少达成服务水平协议(SLA)。一些小组成员指出,他们看到了自动化和简化流程以节省资金的机会。

有关集成和启用数据的更多信息,您可以从 此博客文章。 

取出垃圾

我们听到了很多关于重复和不良数据的担忧。除了使潜在客户评分和归因困难之外,另一个同样大的问题是它们对软件许可的影响,因为许多MarTech提供商都根据数据库大小而不是用户数量来为其技术定价。许多小组成员和相当多的听众提到通过关闭来自一家解决方案提供商的自动电子邮件来关闭电子邮件,他们告诉他们即使采取了一些措施降低数据库容量也要为数据库大小承担额外费用。记录数。小组成员一致认为,保持数据库的清洁会对财务产生重大影响。

想要清理数据库?您可以在中找到更多提示 这个帖子 在社区。

在您计划未来几个月的工作重点时,考虑解决专家的这些首要问题可能是有意义的。你有一个你’被视为挑战?还是您有可以分享的解决方案?请在下面的评论中让我知道。

5006-15163-Dreamforce 2017-博客横幅