管理良好的数据促进增长
营销 (ABM)、市场细分、市场规模 数据管理 和其他市场进入规划工作是否看起来像一场充满手动数据操作和评估的猜谜游戏？您并不孤单！收益运营 (RevOps) 并不一定容易做好，虽然造成这种情况的原因可能有很多，但大多数最终都与您组织的数据及其管理方式有关。
RevOps 是一个专注于组织协调以推动收入增长的框架。
RevOps 协调了市场营销、销售、客户服务和执行职能等收入团队，共同努力在整个客户生命周期内建立一个敏捷的、数据驱动的决策框架。该框架的核心是数据。
传统上，尽管各方竭尽全力协作，但这些职能部门仍然各自独立运作。
由于这些“孤岛”的存在，数据管理各自为政，导致数据质量、完整性和准确性参差不齐，难以查明真相。然而，借助 RevOps 框架，您可以精心 电子邮件数据 规划并执行 统一的 数据战略，以支持所有市场推广团队实现收入增长所需的端到端视角。
RevOps 数据管理的支柱
在考虑 RevOps 框架时，您应该考虑以下一些数据管理的重要方面来加强您的方法：
1.数字化转型之旅成熟度。
RevOps 的成功与组织的数字化转型历程高度契合。在 RevOps 计划的早期阶段，您应该关注组织 是否已准备好 迈入统一的流程，并以数据驱动有效的决策。但在“迈入”之前，您当前的数据状态如何？存在哪些差距？哪些方面应该优先考虑？谁应该参与构建和执行工作流程？
明确这些基本问题的答案将有助 单位经济学中的固定成本。如何正确考虑它们 于您确定数字化转型的基准和目标。这是一个将不同职能部门整合在一起实施 RevOps 的机会。了解这些职能部门的现状及其优先级至关重要。
2.数据质量标准。
在数据进入生态系统之前，请根据您已建立和计划的用例，明确最低等级或要求。例如，考虑到您当前的数据收集流程在营销和销售技术栈中可能 电话号码巴西 只需要公司名称和国家/地区，为了实现精准的细分，您需要哪些数据？您是否还需要完整的地址？另一个例子是确定拥有完整联系人记录的意义。明确您的数据质量要求。您的数据质量框架、习惯和合规性将成为数据健康衡量和维护的基础。
3.数据赋能。
对于您的用户来说，将数据导入或输入到共享的 RevOps 数据环境中非常重要，因此请让他们能够轻松地将高质量数据导入您的流程。以下是一些示例：
将面向客户（内部/外部）和操作流程的应用程序与“创建前搜索”功能等控制功能相集成，以防止重复数据并增强对新数据的验证。
数据不断变化，因此必须通过值得信赖且经过审查的第三方数据提供商（如邓白氏）定期使用最新的市场数据刷新您的商业数据。
使用应用程序编程接口 (API) 连接器将数据源链接到需要它们的业务应用程序，从而实现数据集成自动化。使用 API 技术取代手动和批处理流程，可以简化数据提供，消除人为错误，并提高数据交付的及时性。
使用验证工具——例如，Salesforce 内部的验证工具 Regex，它可以启用必填字段，并确保用户输入的数据完整且格式正确，从而可操作（例如，电话号码的输入格式始终一致）。确保整个流程的一致性。
要考虑周到。确保您的团队了解每个字段的要求。很大一部分不良数据是由于我们不清楚要捕获哪些信息造成的。使用工具提示（简单的悬停提示）可以让任何输入数据的人从一开始就轻松获得正确的信息。
4.战略参考数据。
确保您的 RevOps 流程包含内部和外部数据的健康结合。内部数据（由内而外的方法）能够清晰地展现您公司的客户、交易、供应商，甚至潜在合作伙伴。然而，仅仅依靠内部数据进行 RevOps 活动（例如市场规模评估、潜在客户开发和市场细分）可能会导致您在定义市场时缺乏远见。简而言之，您不知道自己不知道什么。引入第三方参考数据（即由外而内的方法）将拓宽您的视野，并为您的 ABM 和市场推广活动提供更准确的受众。将第三方数据添加到您的 RevOps 策略中，可以让您更准确地了解市场，同时通过进一步丰富内部数据来提高其准确性。
5.数据管理投资。
数据无法自我管理。数据管理实践会执行必要的规则和调整，以确保数据符合其预期服务的用例。数据管理员为 RevOps 带来了可扩展性，让您的销售人员可以销售，营销人员可以营销——他们应该可以自由地将数据管理职能交给数据团队。
6. RevOps 治理委员会。
RevOps 是一项不断发展的实践，尤其需要应对技术和利益相关者行为等不断变化的变量。您需要遵守规则和流程，并具备对可能需要微调的领域进行调整的能力。销售、市场营销、客户服务运营部门的代表以及参与的高管都应该加入这样的委员会，尤其是在 RevOps 模式跨职能且分布在领导团队中的情况下。
数据+RevOps推动战略ABM
尽管 RevOps 框架对许多人来说仍然陌生，但其背后的原则却并非如此：跨职能协作。数据是贯穿始终的线索，它不仅使这种协作成为可能，而且富有成效。在实践中，来自市场营销、销售和客户服务运营的数据需要在客户生命周期的背景下进行交互。为了确保高效的增长模式，RevOps 框架需要成为一种经过深思熟虑的策略，正如上文多点所述，数据管理是这一切的关键。