Có quá nhiều số điện thoại di động trên LinkedIn. Làm cách nào để dọn sạch những cái vẫn còn sử dụng được?

Bất kỳ ai làm công việc phát triển khách hàng trên LinkedIn chắc hẳn đều có cảm giác này: Khi mới bắt đầu thu thập thông tin khách hàng, tôi cảm thấy rằng mình càng có nhiều số liệu thì càng tốt.

Hàng trăm số điện thoại di động có vẻ phong phú và hàng nghìn số có vẻ như có nhiều tài nguyên hơn. Nhưng khi thực sự bắt đầu liên lạc với nhau, chúng tôi phát hiện ra rằng tình hình không hề lý tưởng như tưởng tượng.

Một số số đã được thay thế, một số số đã lâu không được trả lời, một số số đã bị lặp lại nhiều lần. Nhìn bề ngoài, nó trông giống như một mảnh gồm hàng nghìn mẩu dữ liệu, nhưng chỉ một phần trong đó thực sự hữu ích.

Trước đây có một người từng làm việc ở nước ngoàiNhóm kinh doanh B2B đã tổng hợp một loạt thông tin khách hàng LinkedIn, bao gồm hơn 20.000 số điện thoại di động. Khi lần đầu tiên nhận được dữ liệu, nhóm cảm thấy rằng lô tài nguyên này có giá trị cao và sẵn sàng giao trực tiếp cho nhân viên bán hàng để theo dõi.

Nhưng trong vòng một tuần kể từ khi triển khai thực tế, các vấn đề đã nảy sinh.

Nhân viên bán hàng mỗi ngày gọi số lượng lớn, nhiều số báo không kết nối được, một số người tương ứng với số đó không phải là khách hàng mục tiêu. Nhân viên bán hàng tốn nhiều thời gian sàng lọc, chỉ nhận thấy tỷ lệ các phương thức liên hệ thực sự hiệu quả không cao như mong đợi.

Sau đó, họ điều chỉnh phương pháp và làm sạch dữ liệu số điện thoại di động trước khi bước vào quá trình phát triển tiếp theo.

Kết quả rất rõ ràng: Doanh số bán hàng xử lý ít số lượng không hợp lệ hơn mỗi ngày và nhịp độ theo dõi trở nên ổn định hơn.

Tại sao số điện thoại di động LinkedIn có xu hướng gây nhầm lẫn

Nguồn dữ liệu khách hàng trên LinkedIn rất phức tạp.

Một số là những liên hệ được nhóm tích lũy trong thời gian dài, một số là từ hoạt động tiếp thị, một số là thông tin được tổng hợp qua các kênh khác nhau.

Sau khi tập hợp những dữ liệu này lại với nhau, một số câu hỏi có thể dễ dàng nảy sinh.

Ví dụ: thông tin liên hệ của cùng một người có thể được nhiều người khác nhau lưu.

Một bản sao bán hàng được lưu, một bản sao bán hàng khác được lưu và cuối cùng có nhiều bản ghi trùng lặp trong cơ sở dữ liệu.

Một tình huống khác là thời gian dữ liệu quá dài.

Số điện thoại di động được lưu cách đây vài năm có thể đã bị thay đổi hoặc không còn thuộc liên hệ ban đầu.

Nếu những dữ liệu này được lưu giữ mà không phân loại thì số lượng có vẻ ngày càng tăng nhưng giá trị sử dụng thực tế sẽ giảm.

Làm sạch số điện thoại di động không chỉ đơn giản là xóa chúng mà là sắp xếp lại nguồn lực của khách hàng.

Nhiều người đã nghe"Dọn dẹp số", phản ứng đầu tiên là xóa dữ liệu không hợp lệ.

Nhưng hoạt động thực tế không đơn giản như vậy.

Làm sạch dữ liệu thực sự giống như phân loại lại một loạt thông tin khó hiểu.

Ví dụ:

Hợp nhất các số trùng lặp;

Tổ chức dữ liệu theo các định dạng không nhất quán;

Sàng lọc thông tin bất thường;

Lọc dữ liệu không hợp lệ dài hạn.

Sau khi làm điều này, dữ liệu để lại sẽ rõ ràng hơn.

Những gì nhân viên bán hàng nhận được không còn là một danh sách lộn xộn cần được đánh giá lại mà là dữ liệu dễ sử dụng hơn.

Quá trình đối chiếu dữ liệu thực tế trông như thế nào?

Hãy lấy đội ở trên làm ví dụ.

Ban đầu họ đã thu được hơn 20.000 số điện thoại di động LinkedIn. Họ không phân phát trực tiếp cho người bán hàng mà phân loại chúng trước.

Bước đầu tiên là tập hợp các số liệu được thu thập từ các kênh khác nhau.

Trước đây, dữ liệu này được phân tán trên nhiềuMột số tệp Excel thậm chí còn được lưu trữ trong máy tính cá nhân. Sau khi tập trung, bạn có thể thấy có rất nhiều nội dung trùng lặp.

Bước thứ hai là tổ chức thông tin số một cách thống nhất.

Những người khác nhau ghi lại nó theo những cách khác nhau. Một số người thêm mã vùng quốc gia và một số người trực tiếp lưu số địa phương. Hình thức rất khó hiểu.

Sau khi thống nhất, hiệu quả xử lý tiếp theo đã được cải thiện đáng kể.

Bước thứ ba là lọc dữ liệu theo nhu cầu thực tế.

Họ tập trung vào những con số phù hợp hơn cho việc giao tiếp với khách hàng tiếp theo, thay vì chỉ theo đuổi số lượng dữ liệu.

Sau khi phân loại, đội ngũ bán hàng nhận thấy rằng mặc dù lượng dữ liệu cuối cùng đã giảm nhưng việc giao tiếp kém hiệu quả hàng ngày cũng giảm đi đáng kể.

Trước đây, nhân viên bán hàng có thể phải dành nhiều thời gian để xác nhận xem số này có hợp lệ trong ngày hay không, nhưng giờ đây, họ có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc giao tiếp thực tế với khách hàng.

Lượng dữ liệu càng lớn thì khả năng việc dọn dẹp thủ công sẽ gây ra vấn đề càng cao.

Nếu chỉ có vài trăm số thì việc kiểm tra thủ công vẫn được chấp nhận.

Nhưng khi dữ liệu lên tới hàng chục nghìn trở lên thì các phương pháp thủ công sẽ ngày càng trở nên khó khăn hơn.

Lý do rất đơn giản.

Con người có thể đánh giá hàng chục, hàng trăm thông tin nhưng rất khó để xử lý một lượng lớn công việc lặp đi lặp lại với độ chính xác cao trong thời gian dài.

Đặc biệt việc làm sạch số điện thoại di động tưởng chừng đơn giản nhưng thực tế lại cần rất nhiều kiên nhẫn.

Việc kiểm tra hàng trăm con số mỗi ngày là điều bình thường nhưng nếu bạn làm việc đó hàng tuần, thậm chí hàng tháng thì rất dễ bỏ sót điều gì đó.

Vì vậy, sau này nhiều đội sẽ lựa chọn công cụ hỗ trợ và giao công việc phân loại dữ liệu lặp đi lặp lại cho hệ thống.

Digital Planet giúp LinkedIn sắp xếp dữ liệu số điện thoại di động như thế nào

Khi xử lý một lượng lớn dữ liệu khách hàng ở nước ngoài, Digital Planet có thể giúp người dùng sắp xếp, lọc và phân loại dữ liệu số, giúp quản lý thông tin rải rác ban đầu dễ dàng hơn.

Ví dụ: trong kịch bản dữ liệu số điện thoại di động LinkedIn, người dùng có thể sử dụng Digital Planet để hỗ trợ sắp xếp dữ liệu và quản lý thống nhất các số từ các nguồn khác nhau nhằm giảm nhiễu do thông tin lặp lại gây ra.

Trước đây đội ngũ bán hàng có thể đã dành nhiều thời gian để kiểm tra"Con số này có hữu ích không?" Sau khi sắp xếp nó, bạn có thể tập trung hơn vào những thông tin liên lạc thực sự có giá trị với khách hàng.

Ngoài dữ liệu liên quan đến LinkedIn, Digital Planet cũng có thể được áp dụng cho các tình huống quản lý dữ liệu trên các nền tảng khác nhau, chẳng hạn như sắp xếp dữ liệu tài khoản mạng xã hội, phân loại thông tin người dùng và tích hợp dữ liệu đa nguồn.

Nói một cách đơn giản, nó không chỉ giải quyết vấn đề về số lượng mà còn giúp người dùng thiết lập cách xử lý dữ liệu hiệu quả hơn.

Sau khi làm sạch, hiệu quả phát triển khách hàng sẽ có những thay đổi gì?

Nhiều người lo lắng về một vấn đề:

Nếu số lượng giảm đi thì có ảnh hưởng đến hiệu quả phát triển không?

Trên thực tế, nhiều khi nó hoàn toàn ngược lại.

Trước đây có một danh sách gồm 10.000 số nhưng có thể chứa nhiều thông tin trùng lặp và không hợp lệ.

Sau khi phân loại, tuy số lượng giảm nhưng tỷ lệ thông tin hiệu quả lại tăng lên.

Để bán hàng, điều quan trọng nhất không phải là bạn gọi bao nhiêu số điện thoại mỗi ngày mà là bạn có thể liên hệ được bao nhiêu khách hàng thực sự có giá trị mỗi ngày.

Một lần bán mỗi ngày100 số hợp lệ có thể hiệu quả hơn gọi 500 số khó hiểu.

Những tình huống nào phù hợp để làm sạch số điện thoại di động LinkedIn?

Nếu các tình huống sau xảy ra, điều đó có nghĩa là dữ liệu có thể cần được sắp xếp:

Danh sách khách hàng mất nhiều thời gian để tích lũy;

Nhiều nhóm làm việc cùng nhau để duy trì dữ liệu;

Nguồn số điện thoại di động phức tạp hơn;

Có một lượng lớn phản hồi bán hàng không thể liên lạc được.

Những tình huống này không phải là hiện tượng riêng lẻ và sẽ gặp phải bởi nhiều nhóm phát triển thị trường nước ngoài.

Càng tích lũy nhiều dữ liệu thì càng cần bảo trì thường xuyên.

Dữ liệu tốt không phải là có nhiều dữ liệu hơn mà là chính xác hơn.

Quản lý dữ liệu số điện thoại di động thực sự rất giống với việc tổ chức một nhà kho.

Càng có nhiều thứ trong kho, điều đó không có nghĩa là nó có giá trị hơn. Nếu có nhiều sản phẩm hỏng và tồn kho trùng lặp sẽ ảnh hưởng đến việc tìm kiếm thứ bạn thực sự cần.

Điều tương tự cũng xảy ra với việc dọn dẹp số điện thoại di động LinkedIn.

Điều thực sự có giá trị là dữ liệu được tổ chức và dễ sử dụng.

Khi chất lượng dữ liệu được cải thiện, hiệu quả phát triển khách hàng, việc sử dụng thời gian bán hàng và nhịp độ hoạt động tổng thể sẽ thay đổi.

Vì vậy, việc làm sạch số điện thoại di động không hề làm giảm tài nguyên mà còn giúp tài nguyên đóng vai trò lớn hơn.

hành tinh kỹ thuật số là nền tảng sàng lọc số hàng đầu thế giới kết hợp Lựa chọn phân khúc số điện thoại di động toàn cầu, tạo số, chống trùng lặp, so sánh và các chức năng khác . Nó hỗ trợ khách hàng trên toàn thế giớiSố lô cho 236 quốc giaDịch vụ sàng lọc và xét nghiệm , hiện đang hỗ trợHơn 40 ứng dụng và mạng xã hội như:

whatsapp/line, twitter, facebook, Instagram, LinkedIn, Viber, zalo, binance, signal, skype, DISCORD, Amazon, Microsoft, Truemoney, Snapchat, kakao, Wish, GoogleVoice, Botim, MoMo, TikTok, GCash, Fantuan, Airbnb, Cash, VKontakte, Band, Mint, Paytm, VNPay, Moj, DHL, Okx, MasterCard, ICICBank, Byb Wait.

Nền tảng này có một số tính năng bao gồm Lọc mở, lọc hoạt động, lọc tương tác, lọc giới tính, lọc hình đại diện, lọc độ tuổi, lọc trực tuyến, lọc chính xác, lọc thời lượng, lọc khi bật nguồn, lọc số trống, lọc thiết bị điện thoại di động Chờ đợi.

Nền tảng cung cấp Chế độ tự sàng lọc, chế độ sàng lọc thế hệ, chế độ sàng lọc tốt và chế độ tùy chỉnh , để đáp ứng nhu cầu của người dùng khác nhau.

Ưu điểm của nó nằm ở việc tích hợp các ứng dụng và mạng xã hội lớn trên toàn thế giới, cung cấp các dịch vụ sàng lọc số một cửa, theo thời gian thực và hiệu quả để giúp bạn đạt được sự phát triển kỹ thuật số toàn cầu.

Bạn có thể tìm thấy nó trên kênh chính thứct.me/xingqiupro Nhận thêm thông tin và xác minh danh tính của nhân viên kinh doanh thông qua trang web chính thức. kinh doanh chính thứcđiện tín:@xq966

(Lời khuyên loại:hiện hữuKhi tìm kiếm số dịch vụ khách hàng chính thức của Telegram, hãy nhớ tìm tên người dùngxq966), bạn cũng có thể xác minh thông qua nhân viên trang web chính thức: https://www.xingqiu.pro/check.html , xác nhận xem doanh nghiệp liên hệ với bạn có phải là quan chức hành tinh hay không