Навіщо передавати збагачення даних на аутсорсинг, якщо інструменти ШІ заповнюють кожне поле?

Команда з управління доходами пропускає список своїх клієнтів через інструмент каскадного збагачення даних. Спершу інструмент звертається до одного постачальника даних, потім — до другого, щоб заповнити пропуски, а далі — до третього. Агент ШІ для досліджень заповнює решту порожніх полів, переглядаючи вебсайти компаній і новини. На інформаційній панелі показано рівень заповнення 97%. Менеджер із продажу відкриває обліковий запис одного з пріоритетних потенційних клієнтів і бачить дві адреси головного офісу, кількість працівників, яка залежно від джерела різниться на 4 000, і фінансового директора, який залишив компанію вісім місяців тому.

У цьому записі немає порожніх полів. Але значна частина даних неправильна. Саме ця невідповідність пояснює, чому команди досі передають збагачення даних на аутсорсинг, хоча автоматизовані інструменти можуть заповнити кожне поле. Заповнювати поля стало дешево. Але визначити, яке значення правильне, коли джерела суперечать одне одному або застаріли, усе ще допомагає людське судження. Перевірене людьми збагачення даних виправдовує свою вартість тим, що дає змогу розв’язувати суперечності в даних про клієнтів, від яких залежить дохід, а не кількістю заповнених полів.

Як збагачення даних перетворилося на гонитву за рівнем заповнення?

Сервіси збагачення B2B-даних доповнюють записи про компанії та контакти відсутніми відомостями: характеристиками компаній, як-от галузь, дохід і кількість працівників; контактними даними, як-от посадою, електронною поштою та телефоном; технологічними характеристиками, зокрема відомостями про програмне забезпечення, яким користується компанія; а також сигналами, як-от раундами фінансування, наймом працівників і змінами в керівництві.

Роками команди купували дані в одного постачальника й мирилися з прогалинами в охопленні. Каскадне збагачення даних змінило ситуацію. Замість того щоб покладатися на одне джерело, інструмент каскадного збагачення послідовно звертається до кількох постачальників і для кожного поля бере перше знайдене значення. Агенти ШІ для досліджень додають ще один рівень: шукають інформацію в інтернеті й узагальнюють знайдене у структурованих полях.

Ці інструменти приносять реальну користь. Вони швидко й дешево заповнюють прогалини та надають командам продажів більше даних для роботи. Організації продажів швидко їх впроваджують: у звіті Salesforce «Стан продажів» зазначено, що 54% продавців уже користувалися агентами ШІ, а самі продавці очікують, що агенти скоротять час на дослідження потенційних клієнтів на 34%. Значну частину цього часу присвячено тим самим даним про клієнтів і контакти, які надають інструменти збагачення даних.

Проблема в тому, що інструменти оптимізовані на повноту охоплення. Рівень заповнення стає головним показником, а будь-яке значення в полі вважається успіхом.

Чому більша кількість джерел породжує більше суперечностей?

Різні постачальники можуть використовувати різні визначення, графіки оновлення та записи про компанії, що призводить до суперечливої інформації. Якщо немає процесу зіставлення джерел і перевірки розбіжностей, додавання нових даних може знизити надійність записів у CRM.

Різні визначення

Один постачальник рахує працівників материнської компанії, другий — місцевої юридичної особи, а третій використовує оцінку з публічного профілю. Усі три числа можуть бути обґрунтованими, але лише одне відповідає тому, як визначено території продажів.

Різні цикли оновлення

Постачальники оновлюють дані за різними графіками. Посада, яку одне джерело оновило минулого тижня, в іншому може досі бути зазначена по-старому. Каскадний інструмент, що бере першу знайдену відповідь, може вибрати застаріле значення.

Плутанина з юридичними особами

Дочірні компанії, регіональні філії та компанії зі схожими назвами плутають між собою. Агент ШІ, який шукає інформацію в інтернеті, може об’єднати відомості про дві різні компанії в один запис.

Відсутність зіставлення даних

Більшість каскадних алгоритмів працює за фіксованою послідовністю. Вони не зіставляють значення з різних джерел і не позначають розбіжностей. Суперечність прихована в заповненому полі.

У результаті CRM виглядає повною, але працює ненадійно.

Повнота охоплення чи точність даних про найважливіших клієнтів

Не всі записи потребують однакового рівня уваги. У списку з 200 000 контактів для широкої інформаційної кампанії можна припустити певну кількість помилок. У списку з 300 цільових клієнтів для маркетингової програми, орієнтованої на конкретні облікові записи, — ні.

Для таких пріоритетних клієнтів неправильні відомості мають безпосередню ціну. Якщо команда продажів телефонує керівникові, який уже залишив компанію, це псує перше враження. План територій, побудований на неправильній кількості працівників, скеровує клієнта не тій команді. Модель ціноутворення, заснована на застарілих даних про дохід, визначає неправильний розмір угоди. Прогнози, побудовані на цих записах, успадковують ті самі помилки.

Агенти ШІ ще більше підвищують ставки. Коли агент самостійно готує звернення, оцінює потенційних клієнтів або розподіляє облікові записи, він діє на основі того, що зазначено в CRM. Агент, який працює з суперечливими даними збагачення, масово припускатиметься помилок, упевнено вважаючи їх правильними.

Коли варто передавати послуги зі збагачення даних на аутсорсинг?

Автоматизоване збагачення добре підходить для великих баз даних, де поодинокі помилки можна прийняти, але для клієнтів із високою цінністю потрібна більша точність. Аутсорсинг стає корисним, коли компаніям потрібно перевірити осіб, які ухвалюють рішення, розв’язати проблеми з ієрархією юридичних осіб, перевірити мінливі контактні дані або підтримати процеси продажів на основі ШІ. Ось у яких випадках аутсорсинг збагачення даних приносить найбільшу користь:

1. Клієнти з високою цінністю: програми маркетингу, орієнтованого на конкретні облікові записи, стратегічне продовження контрактів і корпоративні воронки продажів, де кожен запис відповідає значному потенційному доходу.
2. Складні корпоративні структури: Компанії з численними дочірніми компаніями, регіональними підрозділами або нещодавніми злиттями, через які автоматизованим інструментам складно відрізнити материнські компанії від їхніх дочірніх компаній.
3. Часта зміна контактних осіб: Галузі з високою плинністю керівних кадрів або закупівельними комітетами, склад яких регулярно змінюється, через що важче підтримувати актуальність контактних даних та інформації про осіб, які ухвалюють рішення.
4. Робочі процеси під керуванням агентів: Маршрутизація продажів, оцінювання потенційних клієнтів і процеси взаємодії, у яких ШІ-агенти працюють із даними CRM без перевірки людиною на кожному етапі.
5. Взаємодія з клієнтами в регульованих галузях: Ринки, де для контактних даних мають бути задокументовані джерела та правові підстави для обробки й використання.

За таких умов вартість одного хибного значення перевищує вартість його перевірки. Передавання збагачення даних на аутсорсинг також доцільне, коли внутрішнім командам бракує часу на дослідження, щоб перевіряти записи в темпі, якого вимагає воронка продажів. Фахівці з розвитку продажів можуть перевірити кілька облікових записів, але не здатні щокварталу підтримувати актуальність 500 пріоритетних записів і водночас шукати нових клієнтів.

Для всіх інших випадків автоматизоване збагачення даних із продуманими правилами вибору джерел часто є вигіднішим вкладенням. Мета — спрямовувати зусилля на перевірку туди, де помилка відчутно вплине на бізнес.

Чому дані, перевірені людьми, важливі в епоху ШІ-агентів?

Саме тут передавання збагачення даних на аутсорсинг і далі виправдовує витрати. Кваліфікована команда дає три переваги, яких не забезпечують автоматизовані інструменти.

ШІ-агенти дедалі частіше покладаються на дані CRM, щоб створювати чернетки повідомлень, оцінювати потенційних клієнтів і розподіляти облікові записи, тож неточна інформація стає бізнес-ризиком. Перевірка даних людьми допомагає забезпечити точність і актуальність критично важливих записів та їхню відповідність бізнес-правилам до того, як автоматизовані системи почнуть із ними працювати.

Усунення розбіжностей

Коли джерела суперечать одне одному, дослідник перевіряє першоджерела: сайт самої компанії, відкриту звітність, пресрелізи, професійні профілі, а іноді й телефонує безпосередньо. Дослідник фіксує, яке значення правильне і чому, а також зазначає джерело й дату.

Перевірка актуальності

Для пріоритетних контактів дослідники підтверджують, що люди й далі обіймають зазначені посади. Зміна роботи — одна з найпоширеніших причин застарівання даних збагачення, а швидка перевірка допомагає уникнути марних спроб зв’язатися.

Відповідність бізнес-правилам

Дослідники застосовують визначення, встановлені самим клієнтом. Якщо у ваших територіальних межах кількість працівників визначається на рівні регіонального підрозділу, вони фіксують саме цей показник. Якщо ваш профіль ідеального клієнта не охоплює певні дочірні компанії, вони позначають їх. Такі правила рідко передбачені логікою каскадного вибору джерел.

Найефективніший підхід поєднує обидва методи. Автоматизовані інструменти недорого заповнюють решту записів. Людська команда перевіряє й усуває розбіжності в облікових записах і полях, що впливають на дохід. Кожну усунуту розбіжність також можна використати для вдосконалення автоматизації, змінюючи пріоритетність джерел для окремих полів або регіонів.

Як побудувати гібридний процес збагачення даних

У гібридному процесі автоматизація збагачує великі бази даних, а фахівці перевіряють важливі розбіжності. Пріоритизація облікових записів, виявлення конфліктів, ведення записів про перевірки та регулярний перегляд джерел допомагають спрямовувати ручну роботу туди, де вона приносить найбільшу користь.

1. Розподіліть облікові записи за пріоритетністю. Розбийте базу даних на рівні пріоритетності з огляду на потенційний дохід, етап воронки продажів або участь у програмі маркетингу, орієнтованого на конкретні облікові записи.
2. Визначте пріоритетність полів. Визначте поля, що впливають на маршрутизацію, оцінювання, ціноутворення та взаємодію з клієнтами, як-от кількість працівників, дохід, галузь і контакти осіб, які ухвалюють рішення.
3. Автоматизовано збагатіть усі записи та зберігайте значення з кожного джерела, а не лише перше знайдене.
4. Автоматично позначайте конфлікти, якщо розбіжності між джерелами перевищують заданий поріг або значення старше за встановлений термін.
5. Передавайте позначені пріоритетні записи на перевірку фахівцям, додаючи суперечливі значення та відповідні джерела.
6. Фіксуйте перевірене значення, джерело й дату, а потім вносьте їх у CRM із чітким статусом.
7. Щокварталу перевіряйте точність джерел і змінюйте порядок їх використання в каскаді для окремих полів, регіонів або галузей на основі результатів перевірок.

Така схема дає змогу зосередити роботу фахівців там, де вона окупається, і забезпечує автоматизацію постійним зворотним зв’язком. За кілька кварталів дані перевірок також покажуть, які постачальники найнадійніші для тих чи інших полів. Одне джерело може містити точні дані про кількість працівників у Північній Америці, але ненадійні контакти в Європі, тоді як в іншого може бути навпаки. Тоді порядок використання джерел у каскаді можна змінювати залежно від поля й регіону, щоб до фахівців потрапляло менше конфліктних даних.

Як вибрати компанію з надання послуг зі збагачення даних

Багато компаній зі збагачення даних тепер обіцяють високий рівень заповнення та дослідження за допомогою ШІ. Корисніше з’ясувати, як вони усувають розбіжності й підтримують актуальність даних:

• Як команда визначає правильне значення, коли два джерела суперечать одне одному?
• Зберігаються всі вихідні значення чи лише вибране?
• Як часто й у який спосіб повторно перевіряють важливі контакти?
• Чи може постачальник застосовувати власні визначення клієнта щодо чисельності персоналу, галузі та ієрархії?
• Яку точність постачальник зазначає для перевірених важливих записів, якщо вимірювати її окремо від загального рівня заповнення?
• Як у CRM позначають перевірені значення, щоб користувачі могли відрізнити їх від автоматично отриманих?

Компанія з доповнення даних, яка у відповідь наводить лише показники заповнення, не розв’язує проблему. Компанія, яка демонструє правила визначення пріоритетних значень, вихідні записи та точність перевірки на прикладах облікових записів, готова до роботи, критично важливої для доходу.

Відповідність вимогам і походження даних

Доповнення даних пов’язане з персональними даними, тому відповідність вимогам слід закладати в процес від самого початку. Загальний регламент про захист даних (GDPR) вимагає законної підстави для обробки персональних даних людей у Європейському Союзі, а також прозорості щодо джерел цих даних. Закон Каліфорнії про конфіденційність споживачів (CCPA) надає жителям Каліфорнії право знати, виправляти й видаляти персональну інформацію. Правила комунікації, зокрема CAN-SPAM Act у Сполучених Штатах, встановлюють додаткові вимоги до комерційної електронної пошти.

Походження даних допомагає виконувати всі ці вимоги. Якщо для кожного значення вказано його джерело та дату перевірки, команда може відповісти на запит суб’єкта даних, виконати вимогу щодо виправлення й показати, звідки надійшла інформація. Каскадні системи, у яких зберігається лише вибране значення, втрачають цей ланцюжок. Запитайте кожного постачальника, як він фіксує джерела, обробляє відмови від розсилки та списки виключень, а також видаляє дані на запит. Перш ніж передавати експорти CRM, перевірте чинність сертифікатів безпеки, наприклад SOC 2 Type II або ISO/IEC 27001.

Вимірюйте те, що справді важливо

Замість рівня заповнення як головного показника успіху використовуйте метрики, що відображають правильність даних:

• Точність перевірки для важливих облікових записів, яку визначають шляхом випадкового аудиту.
• Рівень розбіжностей за полем і джерелом, що показує, у яких випадках постачальники найчастіше не погоджуються.
• Актуальність контактів — частка важливих контактів, перевірених протягом останніх 90 днів.
• Показники повернення листів і звернень не до тієї людини під час роботи з доповненими контактами.
• Довіра торгових представників, виміряна за допомогою простого зворотного зв’язку щодо якості записів.

Ці метрики показують, чи допомагає доповнення даних відділу продажів, чи лише заповнює базу. Щокварталу переглядайте їх разом із керівниками відділу продажів.

Сьогодні команди передають послуги з доповнення даних на аутсорсинг, щоб отримати правильні значення для найважливіших облікових записів. Каскадні інструменти й ШІ-агенти дешево заповнюють поля, але водночас накопичують застарілі й суперечливі значення, не маючи правила для вибору правильного. Доповнення даних із перевіркою людиною виправдовує себе там, де точність впливає на дохід: під час усунення розбіжностей, перевірки актуальності та застосування бізнес-правил до важливих облікових записів. Надійні B2B-сервіси з доповнення даних поєднують автоматизоване доповнення з перевіреним усуненням розбіжностей у цінних записах. Що більше ШІ-агентів працюватиме з даними CRM без участі людини, то важливіше відповісти на одне запитання: яким із заповнених полів ви довірили б агенту скористатися вже сьогодні?