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苏州专卖店设计公司原文分享：

脏数据导致代价高昂的错误。下面是如何防止themA同事告诉我一个可怕的故事，这种故事会让营销者在半夜的寒流中醒来。他和他的团队在一家大型科技公司的前一个职位上通过会议和贸易展会产生了无数的线索。现场营销经理将通过CSV文件将销售线索发送给其营销运营团队，运营团队将使用这些信息跟进这些销售线索。在一个不幸的案例中，营销运营团队错误地上传了一个文件，该文件包含了服务提供商类别下的500软件行业领导者。销售线索被送入服务提供商渠道，所有500个销售线索都收到了服务提供商新闻稿，而不是软件电子邮件。不用说，该公司在其中一个最有价值的细分市场的退订率很高，最可怕的是，这不是一个怪异的事故。企业总是因为数据不干净而犯同样的错误。随着市场营销对数据的依赖性越来越强，公司开始意识到是时候清理房子了。定义脏DataDirty或不干净的数据被松散地定义为输入不准确，从而产生不准确的记录；维护不当，导致过时信息；非正规化，导致冗余；装载拼写错误的名称或垃圾邮件陷阱，或缺少潜在来源。不干净的数据是导航的一个合法的噩梦，它常常会削弱需求生成的初衷。虽然这些缺点看起来很明显，但肮脏的数据却很猖獗。根据天狼星的一项研究，25%的企业间数据库是不准确的，60%的企业报告了“不可靠”的数据健康状况。这种令人不安的趋势有几个原因。第一个问题涉及过时的列表。B2B营销人员通常会为符合特定标准的潜在客户购买电子邮件信息，例如行业、职称或地点。这些清单在你购买时可能是干净的，但是它们的价值很快就会下降。您可能拥有数百个潜在客户的姓名、职务、公司电子邮件地址和收入方括号，但随着人们更换工作或移动，这些详细信息可能在几个月内变得不准确。同样，包含垃圾邮件陷阱电子邮件地址的列表也导致了大量不干净的数据

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