B2C Data

1. 缩短入职时间和价值实现时间
缩短入职时间对于清洁数据来说是一个很大的优势。在大多数情况下，您与提供商之间建立交付流程需要一个多月的时间。在此期间，您要为以后才能使用的产品付费。

干净的数据结构经过简化和改进，使设置变得简单得多。当然，当您无需等待即可使用新购买的数据集时，这会缩短价值实现时间。但能缩短多少呢？

最简短、最无趣的答案是“视情况而定”。对于某些人来说，可能需要几天，而对于其他人来说，可能需要几个月。虽然数据处理速度更快，因为数据较少，但这从来都不是主要因素。让我们来探讨一个例子。

假设您有一支经验丰富的数据团队，随时 波斯尼亚和黑塞哥维那电报数据 准备清理您购买的原始 B2B 数据。但是，您的所有数据分析师是否都是数据清理专家还不得而知。他们完成了工作，但过了一段时间，您就会收到销售团队的投诉，说有些数据缺失。

现在，您感到困惑和愤怒，于是回到数据专家那里，命令他们尽快解决问题。他们半诚恳地道歉，然后重新开始。请记住，这段时间里，您的销售部门没有任何线索。

你要求他们重新进行电话营销，但客户反应冷淡，热情不高，导致转化率低。最后，你的数据分析师上传了第二个版本。现在，你知道这个问题终于解决了吗，或者你希望它能解决吗？

所以，这个故事的寓意是，干净的数据可以让你从希望转变为了解。

2. 更快的数据处理
我已经提到过这一点，但我想重申一下，数据团队并不是影响数据处理速度的唯一因素。还有机器和他们编写的脚本。这个过程可能需要几天时间。

当越来越多的公司拥有现成的数据时，每个人都可以得出相同的见解。现在，速度就是您想要拥有的竞争优势。

在人工智能的帮助下，数据处理将实时进行。数据本身将变得快速且可操作，其质量将发挥重要作用。因此，今天投资于干净的数据明天将变得非常有价值，因为原始数据将成为过去，就像传真一样。