La información sigue siendo clave para los negocios y los B2B no son la excepción. No obstante, en una sociedad cada vez más digitalizada, invadida de datos, ya no se trata de cantidad, sino de calidad. Y es que los grandes volúmenes conllevan tanto riesgos como oportunidades para el negocio. Esto, porque si se usan datos incorrectos, la eficiencia para impulsar las ventas se verá claramente afectada.

De acuerdo a un estudio de  Dun and Bradstreet, al mejorar la calidad de datos es posible conseguir mejores resultados en las ventas B2B. Efectivamente, lo que se requiere en este campo son datos limpios, completos, fiables  y coherentes.

De ahí la relevancia de aplicar un buen análisis de datos al ciclo de ventas B2B. En ese sentido, es fundamental ubicar y priorizar aquellos que están en directa relación con el negocio. En este punto es vital analizar los perfiles de potenciales prospectos  y verificar que la información es fidedigna. Mucho tiempo se puede perder si, por ejemplo, los datos de contacto no son los correctos o si no se comprueba que el mensaje ha sido entregado y recibido.

Nuevamente según Dun and Bradstreet, el 18% de los números de teléfono, el 20% de las direcciones postales y el 30% de las direcciones de correo electrónico cambian cada año.

Asimismo, es muy importante interiorizarse de las demandas y necesidades de los potenciales clientes. Esa información puede ser la llave que permita establecer un interés mayor por sobre la competencia, más aún si se personaliza. Datos de calidad permitirán no solo una mejor y más acertada estrategia, sino también una mejor toma de decisiones para un ciclo de ventas exitoso.

Ciertamente, la búsqueda y análisis de datos puede verse apoyada por herramientas tecnológicas, como el big data, la automatización de procesos  o la inteligencia artificial, entre muchas otras. Sin embargo, en el mercado B2B la validación humana, así como la comunicación personalizada, son elementos que no se pueden sustituir. El mercado B2B necesita personas que conecten empresas  con datos de calidad.

 

 

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