利用员工数量数据改善 B2B 细分

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rumana999
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利用员工数量数据改善 B2B 细分

Post by rumana999 »

听到一家公司宣称他们没有尝试筛选公司或细分账户是非常不寻常的,这是理所当然的。通过区分好公司和不太好的公司,企业能够有效地分配有限的资源。在细分账户时经常使用的“三大”企业统计数据点之一是公司规模,而公司规模最有说服力的指标之一是员工人数。作为公司规模指标的员工人数范围通常如下所示:

微接触/无接触:< 10 名员工
小型:11-50 名员工
中型:51-200
大型:200-1,000 名员工
企业:员工人数超过 1,000 人
现在,有很多潜在的员工数量数据来源,我们将在这里讨论其中的几种。

商业登记处的员工数量数据
最常见的来源之一是当地 纳米比亚电话号码库 商业登记处,它们通常会根据公司的官方财务报表提供一个数字。值得注意的是,这个数字通常表示上一财年全职员工的平均人数,而根据自己的估计,这个数字至少有两个缺陷。

首先,当地企业登记处提供的数字并不是很“实时”。公司通常在财政年度结束后几个月提交财务报表,而且由于他们报告的是上一年的平均全职员工人数,而不是期末的全职员工人数,所以这个数字可能已经是一年前的了,这可能会导致你对公司规模的估计不准确,尤其是对于成长型公司而言。

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这个官方编号的另一个潜在问题是,它通常特定于提交文件的法人实体。如果公司有多个业务实体(控股公司、子公司等),这​​就会成为一个问题,因为该编号仅包括该特定实体的员工。大型全球巨头的员工人数少于 10 人的情况并不罕见,这是因为大多数员工并不受雇于您正在查看的实体。

LinkedIn 的员工数量数据
如今,许多公司都拥有并维护着Linkedin 公司档案,这是另一个流行的员工人数数据来源。您可能很清楚,公司档案页面的管理员可以为公司选择员工人数范围,例如 51-200 名员工。此外,LinkedIn 还会显示选择该公司作为当前工作场所的人数。通过这种方式,LinkedIn 提供了两种不同的员工人数估计值。

在我们对 LinkedIn 作为员工人数来源的审查中,我们发现公司有时会出于我们不知道的原因,最终选择一个完全错误的员工人数范围。这个数字是自我报告的,因此很难知道你可以相信它的程度。

相比之下,我们发现与公司相关的 LinkedIn 个人资料数量是衡量公司实际规模的可靠指标。但是,这只适用于那些拥有 LinkedIn 个人资料的行业。在某些传统行业(例如制造业),我们发现 LinkedIn 上与公司相关的员工数量可能比实际数量低很多。一些公司还拥有区域性 LinkedIn 公司资料,例如 Acme Benelux,在这些情况下,Linkedin 的数字不是员工总数,而更像是国内或地区员工数量。

CRM 的员工数量数据
一些现代 CRM(例如 HubSpot)提供了自己的CRM 洞察引擎。这意味着,当创建新公司或帐户时,它们会自动填充包含基本公司信息(例如员工人数)的数据字段。这些数据的实际来源各不相同,但无论来源如何,这都是改善 CRM 数据覆盖率的一大步,因为它将大幅减少没有基本公司数据的公司数量。根据我们的经验,这些数据引擎通常对大型知名公司表现良好,但对小型和本地公司则犯更多错误。

Vainu 的员工数量数据
您可能已经预料到了,但我们有自己的员工人数预测器。我们的全球公司数据库依靠我们专有的 AI 模型来预测员工人数范围。该模型基于超过一百万家公司的训练数据集,并使用公司的网站作为输入数据来预测公司的员工人数。它的预测是以下五个员工人数范围之一,我们的模型认为这些范围最有可能是正确的:
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