LinkedIn には携帯電話番号が多すぎます。まだ使用できるものを削除するにはどうすればよいですか?

LinkedIn の顧客開発を行っている人なら誰でも、このような気持ちを抱いたことがあるはずです。顧客情報を収集し始めた当初は、数字が多ければ多いほど良いと感じました。

何百もの携帯電話番号は豊かに見えますが、何千もの番号はより多くのリソースのように感じられます。しかし、実際に連絡を取り合ってみると、想像していたほど理想的な状況ではないことがわかりました。

一部の番号は置き換えられ、一部の番号は長期間応答されず、一部の番号は数回繰り返されます。表面的には、何千ものデータの断片のように見えますが、実際に役立つのはその一部だけです。

以前海外で働いていた人がいましたB2B ビジネス チームは、20,000 件を超える携帯電話番号を含む LinkedIn の顧客情報をまとめました。最初にデータを受け取ったとき、チームはこの一連のリソースの価値が高いと感じ、フォローアップのためにそれを営業スタッフに直接割り当てる準備ができていました。

しかし、実際に導入してから 1 週間以内に問題が発生しました。

営業マンは毎日多数の番号に電話をかけますが、「繋がらない」というメッセージが多く、その番号に該当する人の中には対象顧客ではない人もいます。営業担当者はスクリーニングに多くの時間を費やしますが、本当に効果的な連絡方法の割合が予想ほど高くないことがわかります。

その後、方法を調整し、次の開発プロセスに入る前にまず携帯電話番号データを消去しました。

結果は明らかです。営業担当者が毎日処理する無効な番号が減り、フォローアップのリズムがより安定しました。

LinkedIn の携帯電話番号が混乱しやすい理由

LinkedIn 上の顧客データのソースは複雑です。

チームによって長期間にわたって蓄積された連絡先、マーケティング活動から得た連絡先、さまざまなチャネルを通じて収集された情報もあります。

これらのデータをまとめると、いくつかの疑問が簡単に生じます。

たとえば、同じ人の連絡先情報が、別の人によって複数回保存される場合があります。

1 つの販売コピーが保存され、別の販売コピーが保存され、最終的にデータベースに複数の重複レコードが存在します。

もう 1 つの状況は、データ時間が長すぎることです。

数年前に保存した携帯電話番号は変更されているか、元の連絡先のものではなくなっている可能性があります。

これらのデータを整理せずに保管すると、一見量が増えているように見えますが、実際に使用できる価値は減少します。

携帯電話番号のクリーンアップとは、単に番号を削除することではなく、顧客リソースを再編成することです。

多くの人が聞いた「数字のクリーニング」の最初の反応は、無効なデータを削除することです。

しかし、実際の操作はそれほど単純ではありません。

実際のデータのクリーニングは、混乱を招く情報の束を再分類することに似ています。

例えば：

重複する番号を結合します。

一貫性のない形式でデータを整理する。

異常な情報スクリーニング。

長期にわたる無効なデータのフィルタリング。

こうすることで、残されたデータがより鮮明になります。

営業担当者が得るものは、再判断が必要な乱雑なリストではなく、より使いやすいデータです。

実際のデータ照合プロセスはどのようなものですか?

上記のチームを例​​に挙げてみましょう。

彼らは当初、20,000 を超える LinkedIn 携帯電話番号を取得しました。営業に直接配布するのではなく、まず整理した。

最初のステップは、さまざまなチャネルから収集した数字をまとめることでした。

以前は、このデータは複数に分散されていました。Excel ファイルの中には、パソコンに保存されているものもあります。集中してみると、重複したコンテンツが多数あることがわかります。

2番目のステップは、番号情報を統一的に整理することです。

人によって記録方法が異なります。国の市外局番を含める人もいれば、市内の電話番号を直接保存する人もいます。形式は非常にわかりにくいです。

統合後はその後の処理効率が大幅に向上しました。

3 番目のステップは、実際のニーズに応じてデータをフィルタリングすることです。

純粋にデータ量を追求するのではなく、どの数値がその後の顧客コミュニケーションに適しているかに重点を置いています。

営業チームが整理した結果、最終的なデータ量は減ったものの、毎日の非効率なコミュニケーションが大幅に減少したことがわかりました。

以前は、営業担当者はその日のうちに番号が有効かどうかを確認するのに多くの時間を費やしていましたが、現在では実際の顧客とのコミュニケーションにより多くの時間を費やすことができます。

データの量が大きくなるほど、手動によるクリーニングで問題が発生する可能性が高くなります。

数が数百しかない場合でも、手動検査は依然として許容されます。

しかし、データが数万件以上になると、手動による方法はますます困難になります。

理由は簡単です。

人間は数十、数百の情報を判断することはできますが、大量の反復作業を長期間にわたって高精度に処理することは困難です。

特に携帯電話番号のクリーニングは簡単そうに思えますが、実際にはかなりの忍耐が必要です。

1 日に何百もの数字をチェックするのは問題ありませんが、それを数週間、場合によっては数か月も行うと、何かを見落としやすくなります。

したがって、多くのチームは後でツール支援を選択し、反復的なデータ並べ替え作業をシステムに引き渡すことになります。

Digital Planet が LinkedIn の携帯電話番号データの整理にどのように役立っているか

大量の海外顧客データを処理する場合、デジタルプラネットは、ユーザーが番号データを整理、フィルタリング、分類するのに役立ち、元々散在していた情報を管理しやすくします。

たとえば、LinkedIn の携帯電話番号データのシナリオでは、ユーザーは Digital Planet を使用してデータの並べ替えや、さまざまなソースからの番号の統合管理を支援し、繰り返される情報によって引き起こされる干渉を軽減できます。

以前は営業チームがチェックに多くの時間を費やしていた可能性があります「この番号は役に立ちますか？」それを整理したら、真に価値のある顧客とのコミュニケーションにさらに集中できるようになります。

LinkedIn 関連のデータに加えて、Digital Planet は、ソーシャル アカウント データの並べ替え、ユーザー情報の分類、マルチソース データの統合など、さまざまなプラットフォーム上のデータ管理シナリオにも適用できます。

簡単に言うと、数値の問題を解決するだけでなく、ユーザーがより効率的なデータ処理方法を確立するのにも役立ちます。

清掃後は顧客開拓効果にどのような変化が起こるのでしょうか？

多くの人が次の問題を心配しています。

数が減ると開発効果に影響が出ますか？

実際には、多くの場合、その逆です。

以前は 10,000 件の番号のリストがありましたが、重複した情報や無効な情報が多数含まれている可能性があります。

整理した結果、量は減りましたが、有効な情報の割合が増加しました。

営業にとって最も重要なことは、毎日どれだけ多くの電話番号に電話をかけるかではなく、毎日どれだけ多くの真に価値のある顧客と連絡を取ることができるかです。

1日1回のセール500 の紛らわしい番号に電話するよりも、100 の有効な番号の方が効果的である可能性があります。

LinkedIn の携帯電話番号のクリーニングに適しているのはどのような状況ですか?

次の状況が発生した場合は、データを並べ替える必要がある可能性があることを意味します。

顧客リストが蓄積されるまでには長い時間がかかります。

複数のチームが協力してデータを維持します。

携帯電話番号の情報源はさらに複雑です。

連絡が取れない販売フィードバックが大量にあります。

こうした状況は孤立した現象ではなく、海外市場開発を行っている多くのチームが遭遇することになります。

データが蓄積されると、定期的なメンテナンスが必要になります。

優れたデータとは、より多くのデータがあることではなく、より正確であることです。

携帯電話番号のデータ管理は、実際には倉庫の整理とよく似ています。

倉庫にある物が多ければ多いほど、その価値が高まるわけではありません。壊れた商品や重複した在庫がたくさんあると、本当に必要なものを探すのに影響します。

LinkedIn の携帯電話番号のクリーニングについても同様です。

本当に価値があるのは、整理されて使いやすいデータです。

データの品質が向上すると、顧客開拓の効率、販売時間の活用、全体的な業務リズムが変化します。

したがって、携帯電話番号を消去してもリソースは削減されませんが、リソースがより大きな役割を果たすのに役立ちます。

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