作为一家帮助数百家销售组 尼日利亚电话号码库 织找到更多、更好的潜在客户的公司数据提供商，根据我们的经验，我们发现，在描述他们在寻找潜在客户时所关注的内容时，几乎每个销售人员都会提到三个公司特征。这些公司特征可能并不会让你感到惊讶，但它们是：
地点
行业
公司规模
现在，这些数据点没有任何问题——它们是经过尝试和测试的数据点。话虽如此，它们之所以受欢迎并不一定只是因为它们是值得关注的重要特征。也可能部分是因为从历史上看，它们是最容易获得的数据点。它们之所以广泛可用，是因为许多国家都有地方当局在公司注册时收集此类基本公司信息。
在注册为本地商业实体时，公司会被分配一个商业 ID。然后，这些公司需要提供公司地址，并从可用的标准行业分类列表中选择其行业。公司规模通常来自这些公司每年必须提交的年度财务报告。所有这些信息都由当地政府保存和存储，然后 Vainu 等公司数据供应商可以访问这些信息。
这些通常是大多数销售组织在其 CRM 系统中提供的数据点，可以通过手动添加或使用数据供应商的集成来自动填充这些数据字段。这给我们带来了一些大问题：如果这些是我们唯一可以使用的数据字段，那么我们当前的勘探或细分流程是否平庸？我们是否有可能为此类信息提供更精确、更有说服力的数据字段？简短的回答是：是的。请继续阅读以了解原因。
位置数据
地方当局只收集和存储有关当地商业实体的信息，这会导致一个潜在问题：很难区分本地公司和拥有本地实体的国际公司。因此，如果您想根据公司总部所在地来筛选和定位公司（这是当地注册机构不包含的信息），那么您将面临艰难的处境。
当然，您可以手动逐一检查每家公司，但这是项耗时的任务，而将精力花在其他事情上可能更好。更有效的解决方案是使用网站信息来确定公司的位置。
行业数据
在向当地政府登记时，企业实体必须从当地国家的标准行业分类列表中选择其行业。这表面上看起来可能不是什么问题，但它确实有一些限制：
您只能拥有一个官方行业，尽管事实上公司可能参与多项活动，例如，Teamtailor 和 Joblyon 正在构建招聘/雇用软件，这意味着软件和招聘都是相关行业。
行业是自我报告的，因此没有外部客观系统为公司分配其行业，这为人为错误留下了空间。
标准行业代码并不是那么详细或具有说明性，尤其是与其他分类法（例如 Vainu Custom Industry）相比时。
公司规模数据
与地点和行业相比，公司规模是一个更容易随时间变化的因素，这带来了一个有趣的问题。通常，官方员工人数只会在公司必须向当地政府提交的年度财务报告中公布。这意味着，对于快速发展的公司来说，这些信息可能严重过时——甚至可能长达 2 年，因为这些财务报告不需要在财政年度结束时提交，这可能会导致严重的不准确性。
除此之外，所做的财务报告特定于当地实体及其国内指标，如果您想要了解整个组织的员工人数而不仅仅是其在当地国家的办事处的员工人数，这可能会成为一个问题。
如何避免这些限制？
那么，如何才能避免上述在公司分类和识别方面的局限性，而不必逐一检查每家公司呢？使用网站洞察。平均而言，Vainu 根据我们基于 AI 的行业分类模型 Vainu Custom Industry 每分钟分析和分类 400 个网站。这意味着我们每小时分析超过 25,000 家公司。每家公司平均被分配 7 个相关行业垂直领域。除此之外，我们对办公地址检测和员工人数预测进行同样的分析，从而提高所有三大数据点的准确性。
网站洞察用例
当然，仅仅拥有数据本身并不那么重要，你需要对此做些什么。你需要能够将数据转化为真正的见解，然后根据这些见解采取行动。考虑到这一点，以下是网站见解的五个用例供您考虑。
将数据引入您的 CRM
无法将所有需要的数据都集中到一个地方会很麻烦。由于销售和营销人员通常在 CRM 中开始和完成许多与业务相关的流程，例如潜在客户开发、细分、营销活动等，因此最好能在那里访问他们需要的所有数据。Vainu 的 CRM Connector 可以帮助实现这一点。
查找更多理想客户档案 (ICP) 公司
正如我们之前所言，规模、位置和行业是识别理想客户时常用且有效的数据点，但如果您仅依赖标准行业数据，您的 ICP 描述可能经常会有些“不准确”。幸运的是，网站信息包括许多其他数据点，例如网站排名、公司网站上的热门关键字或公司基于网站的技术堆栈。
为 ABM 活动创建更精准的受众
关于数据价值的一个简单论证如下：创建目标列表时，更多数据字段允许您创建更精确的细分，这使您有机会在更大程度上个性化您的消息传递，从而提高转化率。
由于许多 ABM 活动都在 LinkedIn 上进行，因此我们将 LinkedIn 链接添加为数据字段之一。这样，您的营销团队就可以轻松地将他们创建的列表上传到 LinkedIn 的活动管理器，并在 LinkedIn 上向这些公司投放个性化广告。
将正确的帐户分配给正确的团队
相当多的销售组织都有针对特定地区或公司规模的团队，因此有效的潜在客户路由是重中之重。只有基于准确的数据，潜在客户路由才能有效。例如，如果潜在客户路由决策基于总部位置，那么基于标准行业代码和地方当局数据做出决策就是错误的，因为这不一定能提供实际的总部。公司规模也是如此，因为本地业务实体和全球业务实体之间存在显著差异，而本地数据并未考虑到这一差异。
