Satış Elemanları İçin Verilerinizi Nasıl Zenginleştirebilirsiniz?

Veri Zenginleştirme nedir?

Veri zenginleştirme, ham müşteri verilerinizi güncelleyen ve iyileştiren devam eden bir süreçtir. Zenginleştirme, müşteri veri tabanınıza yeni, değerli bilgiler ekler ve bunların doğru ve şirketiniz için yararlı olduğunu doğrular. Bu ek veri kümeleri, müşteri deneyimini artırır ve müşteri adayı oluşturmayı daha hızlı ve daha kolay hale getirir.

İyi Satış Verilerinin Nitelikleri

Veri zenginleştirmeyi anlamak için, işe iyi satış verilerinin nelerden oluştuğunu öğrenerek başlayın. Dört ana satış verisi türü şunlardır:

• Temsilci metrikleri arasında satış dönüştürme oranı, iş geliştirme temsilcisi (BDR) kapasitesi, müşteri adayı verimi, MQL, SQL ve daha fazlası yer alır.
• Anlaşma ölçümleri , ortalama anlaşma boyutunu, ortalama satış döngüsünü, kazanma oranlarını vb. içerir.
• İş ölçütleri , müşteri edinme maliyeti (CAC), aylık yinelenen gelir (MRR), satış formülleri ve daha fazlasını içerir.
• Müşteri verileri , iletişim bilgilerini, demografiyi, iletişimleri (e-postalar, canlı sohbetler, çağrılar) ve işlem geçmişlerini içerir.

Veri zenginleştirme daha çok müşteri verilerine odaklanırken, tüm satış verilerinin doğru ve tekdüze olması gerekir. Yani hatasız olmalı, tutarlı bir format kullanmalı ve silolar yerine departmanlar arasında erişilebilir olmalıdır. Veri zenginleştirme stratejinizi uygulamak için tüm satış verilerinizi tek bir yerde tutun.

LaGrowthMachine, sosyal yardım çabalarınızı iyileştirebilmeniz ve günlük rutininizde zaman kazanabilmeniz için verilerinizi otomatik olarak zenginleştirecektir.

Satış Verilerinizi Ne Zaman Zenginleştirmelisiniz?

İşletmeniz aşağıdaki kriterlere uyuyorsa veri zenginleştirmeye ihtiyacınız var:

• Sürekli büyüyen büyük hacimli iş verileri
• Doğru alıcı karakterleri gerektiren yeni pazarlama kampanyaları
• İş tekliflerinizi genişletmek için yeni ürünler veya hizmetler
• Müşteri adayı verilerini toplamak için web formlarına güvenme
• Müşteri verilerinin işlenmesi, depolanması ve gizliliği ile ilgili veri uyumluluğu gereksinimleri

Bu durumlarda, bir işletmenin satış ekiplerinden en iyi sonuçları alabilmesi için güvenilir ve doğru bir veri tabanına ihtiyacı vardır. Bu nedenle veri zenginleştirme, pazarlar, müşteriler ve düzenlemeler değiştikçe işinizin rekabetçi kalmasını sağlar.

Farklı Veri Zenginleştirme türleri nelerdir?

Üç tür veri zenginleştirme şunlardır:

Davranışsal Veri Zenginleştirme

Davranışsal Veri Zenginleştirme, mevcut profillerinize sayfa görüntüleme, tıklama oranları ve hemen çıkma oranları gibi müşteri davranış kalıpları eklemeyi içerir. Bu bilgiler, satış ekibinizin ortak ilgi alanlarını belirlemesine ve müşterileri satın alma yolculuklarında konumlandırmasına yardımcı olarak reklam etkinliğinizi artırır.

Davranışsal veri zenginleştirme, pazarlama bütçenizi planlamanıza da yardımcı olur. Tam olarak kimi hedefleyeceğinizi öğrendikten sonra, kitle erişimi ve satış dönüşüm oranı açısından kampanya fonlarınız için daha fazla değer elde edersiniz.

Demografik Veri Zenginleştirme

Demografik Veri Zenginleştirme, potansiyel müşteri veri tabanınıza yaş, cinsiyet, gelir, eğitim düzeyi ve aile durumu eklemeyi içerir. Satış mesajlarınızı özelleştirmenizi ve müşterilerinizle ilişki kurmanızı sağlar.

En yaygın veri zenginleştirme örneklerinden biri, iş e-postalarını kullanmaktır. Bir müşteri adayının bir web formunu doldurmak için bir iş e-postası kullandığını varsayalım. Bu durumda, kişinin işletme boyutunu, konumunu ve profiline eklemek üzere diğer ayrıntıları aramak için bir veri zenginleştirme aracı kullanabilirsiniz. Kitle demografinizi anlamanın ve ilişkilendirilebilir içerik oluşturmanın harika bir yoludur.

Coğrafi Veri Zenginleştirme

Bu, müşteri adayının bulunduğu yerin doğru bir profilini oluşturmak için kasaba, şehir, ülke ve saat dilimi bilgilerini eklemeyi içerir. Coğrafi veriler, site trafiğinizi izleyen web analizi araçlarında kolayca bulunur. Ziyaretçilerinizin IP adresini kullanarak kendi alanlarındaki olası satışlar için kişiselleştirilmiş içeriği hedefleyin.

İşlem geçmişlerine, satın alma zamanlarına ve ödeme yöntemlerine dayalı olarak da coğrafi veriler toplayabilirsiniz. Harcama alışkanlıklarını bu ayrıntılardan çıkarın ve indirimlerinizi veya tekliflerinizi belirli bölgelere hedefleyin.

Üç Kolay Adımda Veri Zenginleştirme Nasıl Yapılır?

Halihazırda birden fazla kaynaktan gelen geniş bir müşteri veri tabanınız varsa, zenginleştirme süreci kulağa bunaltıcı gelebilir. Ancak, veri zenginleştirmeyi düzene sokmak için atılması gereken üç temel adım buradadır.

1. Adım: Hedeflerinizi Bilin

Elbette veri zenginleştirme, verilerinizin kalitesini ve doğruluğunu artırmayı amaçlar, ancak iş durumunuza uygun daha spesifik hedeflere ihtiyacınız vardır. Veri zenginleştirmenin, ekibinizin satın alma yolculuğu boyunca müşteri adaylarını beslerken iyi seçimler yapmasını sağlaması gerektiğini unutmayın.

Satış ekibiniz için gerekli verileri elde etmek için gerçek zamanlı veya ambar veri zenginleştirme teknikleri arasında seçim yapın. Gerçek zamanlı zenginleştirme, lojistik şirketleri için hava koşulları gibi sürekli değişen verilere bağlı olan işletmeler için iyi çalışır. Depo veri zenginleştirme, posta listeleri, satın alma geçmişleri ve müşteri adresleri gibi daha statik veritabanları için idealdir.

2. Adım: Doğru Veri Zenginleştirme Araçlarını Seçin

Bir veri zenginleştirme aracı, verilerinizi otomatik olarak toplayarak, temizleyerek ve biçimlendirerek saatlerce süren manuel veri işlemeden tasarruf sağlayabilir. Çevrimdışı ve çevrimiçi veri kaynaklarını uyumlu hale getirmek için CRM'nize bir müşteri veri platformu (CDP) eklemeyi düşünün. Bunlar FirstHive, ActionIQ, BlueConic ve Optimove'u içerir. Ayrıca Clearbit, Vainu, LeadSpace ve LeadGenius gibi veri zenginleştirme hizmetlerini de göz önünde bulundurun.

Bu araçlar, iş zekası verilerinizin kilidini açmak için veritabanınızı filtreler ve çeşitli CRM'lerle entegre olur.

3. Adım: Bir Veri Zenginleştirme Programı Ayarlayın

Veri zenginleştirme sürekli olduğundan, verilerinizi temizlemek ve güncellemek için en uygun zaman aralıklarını belirleyin. Her yıl müşteri verilerinizin %70'e varan oranda eskidiğini düşünün ve ardından şirketinizin günde, ayda veya üç ayda ne kadar veri ürettiğini tahmin edin. Veri zenginleştirme tekniklerinizi otomatikleştirdikten sonra, satış ve pazarlama ekibinizi hedeflerine ulaşmaları için güçlendireceksiniz.

Veri Zenginleştirme Avantajları

Veri zenginleştirme aracı kullanmanın bazı avantajları şunlardır:

Daha Yüksek Dönüşümler için Daha Kısa Web Formları

Uzun bir web formu müşterileri uzaklaştırır, ancak kısa bir web formu, müşteri yolculuğunu uzatma riski taşır. Veri zenginleştirme ile, temel ayrıntıları yakalamak ve bu bilgileri doğrulanmış diğer kaynaklardan çoğaltmak için yalnızca temel bir forma ihtiyacınız vardır.

Artan Kişiselleştirme

Veri zenginleştirme, genel mesajlaşmanın ötesine geçmek ve bir yanıt almayı ummak anlamına gelir. Doğru, kapsamlı müşteri verileriyle, hedef kitlenizi etkili bir şekilde meşgul etmek ve satışları artırmak için iletişimlerinizi hiper hedefleyebilirsiniz.

Otomatik Kurşun Puanlama

Bir veri zenginleştirme aracı, müşteri adayının adından ve e-posta adresinden değerli bilgiler elde edebilir. Lider puanlama sisteminize katkıda bulunan coğrafi bilgileri göstermek için gönderenin IP adresine bağlanabilir. Bu şekilde, şirketinize çok az bilgi sunarlarsa geride hiçbir ipucu kalmaz.

Geliştirilmiş Chatbot Etkinliği

Yapay zeka ve makine öğrenimi, esas olarak sohbet robotları veya sanal asistanlar aracılığıyla satış ve pazarlama araçları olarak büyük bir potansiyel ortaya çıkardı. Müşteriler bu araçlarla etkileşime geçtiğinde, bir web formu veya doğrudan e-posta kullanmaya kıyasla bilgilerini daha fazla sunma olasılıkları daha yüksektir. Bir veri zenginleştirme aracı, müşteri bilgi tabanınızı oluşturmak için değerli veriler için sohbetleri analiz edebilir.

Azaltılmış Kayıp Oranları

Veri zenginleştirme, güncel bir müşteri bilgileri veritabanını korur, bu da müşteri davranışındaki çeşitli değişiklikleri tanımlayacağınız ve hızlı bir şekilde yanıt vereceğiniz anlamına gelir. Örneğin, müşteri kaybetme olasılığı yüksek olan müşterileri tespit edebilir ve onlarla etkileşime geçmesi için bir satış görevlisi atayabilirsiniz.

Başarılı Bir Satış Stratejisi İçin Veri Zenginleştirme En İyi Uygulamaları

Şirketinizin büyüklüğü, sektörü veya iş hedefleri ne olursa olsun, veri zenginleştirme sürecinizin kuruluşunuza fayda sağlamasını sağlayacak dört temel ilke vardır.

Clear Data Criteria ile Başlayın

Daha önce tartışıldığı gibi, ana veri zenginleştirme türleri demografik, coğrafi ve davranışsaldır. Bu zenginleştirme türleriyle bağlantılı satış OKR'lerini ve zenginleştirmenin satış stratejinize yardımcı olduğunu gösteren metrikleri belirleyin. Örneğin, veri doğruluğundaki %80'lik bir artış, artan müşteri sadakati, daha yüksek ekip üretkenliği ve daha iyi reklam harcaması getirisi anlamına gelebilir.

LaGrowthMachine'da, aracımızın verilerinizi çok yüksek bir doğrulukla zenginleştirerek aşağıdaki gibi içgörüler elde etmenizi sağlayacağından emin olabilirsiniz:

• kişisel eposta;
• profesyonel e-posta;
• telefon numarası;
• iş unvanı;
• vesaire…

Veri Zenginleştirme Tekniklerini Standartlaştırın

Size ilham verecek birçok veri zenginleştirme örneği var, ancak seçtiğiniz tekniğe bağlı kaldığınızdan emin olun. Sürekli zenginleştirme gerektiren veri kümelerini ve ekibinizi güçlendirmek için gerekli araçları, formatları ve entegrasyonları oluşturun. Ardından, bu süreçleri tekrarlanabilir hale getirmek için otomatikleştirin, böylece baştan sona güncellenmiş, doğru bir veritabanı sağlayın.

Veri Zenginleştirmenizi Ölçeklendirin

İşiniz genişledikçe, veri zenginleştirme ihtiyaçlarınız da büyür. Karmaşıklığı ve hataları önlemenin bir yolu, veri zenginleştirme aracınızı büyümenizle birlikte ölçeklendirecek şekilde otomatikleştirmektir. Ortaya çıktıkça yeni veri kuralları eklemek için yerleşik bir biçim kullanın. Ekip liderlerinin eklemeleri veya değişiklikleri onaylaması için izinler ayarlayın.

Tüm Müşteri Temas Noktalarında Veri Zenginleştirme Tekniklerini Uygulayın

Veri zenginleştirme, masaüstü web formları için iyi çalışır, ancak mobil uygulamalar, e-postalar, işlemler, yönlendirmeler, etkinlikler, mağaza içi etkileşimler ve daha fazlası gibi diğer müşteri bilgileri kaynakları için de çalışır. Veri zenginleştirme aracınızın bu temelleri etkili bir şekilde kapsadığından emin olun.

Çözüm

Veri zenginleştirme, başarılı bir satış stratejisinin merkezinde yer alır. Satış çabalarını hedeflemek için doğru verilerden müşteri deneyimlerini iyileştirmeye ve maliyetleri düşürmeye kadar her işletme için önemli faydalar sunar. Günümüzde mevcut olan çok sayıda veri zenginleştirme tekniği ve aracıyla, müşteri verilerini düzene sokabilir ve rekor sürede anlaşmalar yapabilirsiniz.