让我们来探讨一下膨胀的数据在实际中给您带来的成本。一种成本是直接的；大多数 CRM 成本都是按名称定义的，而一个充满无效名称的数据库就像一处有空置空间需要填补的房产。如果您是房产所有者，那么每个未使用的空间都会花费您的钱，却不会带来任何收入。
您可以使用基于时间、事件、
数据年龄和数据内容的自动化 API流程来自动化数据治理并同步数据。自动化数据治理充当一种物业经理，确保尽可能填充每个空间，并在必要时消除。通过定义匹配代码、用于索引信息的数据片段，并在这些固定索引到位的情况下执行合并/清除操作，数据治理策略可确保您的MARKETING AI®消除的唯一信息是不需要的信息 — 重复的名称、无效地址和其他数据膨胀。从一开始就更干净的数据会为您的列表填充高质量的潜在客户。
数据并非存在于真空中。它具有上下文关系，尤其是行为数据。这就是为什么 MAS 安装与实施不同，也是为什么即使是自动化流程也需要数据治理经理 (DGM) 来设定MARKETING AI®工作环境的规则。如果正确设置和维护，您的 MAS 是自动化数据清理和增强的积极参与者，而不仅仅是一个工具。MARKETING AI® 可帮助您和您的 DGM 识别重复记录、减少膨胀并在数据格局发生变化时发现机会（这是不可避免的）。
制定数据卫生规则
在接触当前数据库之前，您需要定义列表卫生的标准。您的 MARKETING AI® 是一个依靠强化学习来了解其环境的系统，因此使用完整、构造良好的数据字典准确定义该环境至关重要。考虑以下问题并使用它们向您的 MAS 展示哪些数据最重要：
您的数据库当前的健康状况如何？您的数据库是否 ig 电话号码数据 自始至终定期清理，还是早就该彻底清理了？
您的最低交付标准是什么？您可能会发现，就像许多企业主一样，您的记录遵循 80/20 规则 – 即，记录最完整的 20% 的客户占您销售额的 80%。
记录必须完整到什么程度才能保留在数据库中？零散的记录无法为您的营销 AI 提供足够的信息来决定如何培养这些潜在客户。通过交叉引用记录并用数据附加项填补空白，您的自动化系统能够响应客户的需求，在正确的时间为他们提供正确的信息。
您的信息新近度和活动断点在哪里？在某些行业中，
订单量大且不频繁。其他行业则依赖于频繁但较小的销售。您对这个问题的回答决定了您的营销自动化系统何时将旧记录移至不同的培育流程或将它们全部归档。
您应该请求哪些信息？可用于培育活动或用作匹配代码的电子邮件地址非常重要，而电话号码和社交账号在您的优先级列表中可能较低。
您如何获取数据？使用 MAS 时，您早在客户成为客户之前就已经通过浏览器 cookie 收集了一些有关客户的信息。但对从联系人处获得的信息设置限制可能会产生更多符合销售条件的潜在客户。例如，预填充的表单为访问者提供了很大的便利，但它们会将错误和过时的信息引入数据库。最好要求输入某些字段或设置清除预填充信息的时间表，以便用户重新输入当前数据。然后，这些新信息将被规范化并与相应的潜在客户帐户相关联。
您应该使用哪些数据？
一些潜在客户会使用多个信息集，而您的 MAI 需要使用客户喜欢的数据。例如，为电子邮件地址创建多个字段是一种很好的做法。第一个字段包含联系人最初提供的原始电子邮件地址。另一个字段标记为“首选电子邮件地址”，包含最近提供的电子邮件 通过有效的潜在客户生成最大化投资回报率 地址。然后，您的营销 AI 可以匹配这两个字段，以根据您的 CIA 规则确认它是新电子邮件地址还是重复的电子邮件地址。请记住，您的营销团队可以重新定义系统环境，因此它很灵活。例如，如果您发现没有充分削减频率和新近度记录以获得更清晰的数据，则可以调整这些参数。
清理数据库
对于大多数公司来说，潜在客户开发是其营销部门活动中最昂贵的方面。根据Marketing Sherpa 的一项调查，超过 64% 的受访公司表示他们为每条潜在客户投资超过 20 美元，超过三分之一的公司为每条潜在客户投资超过 100 美元。这些数字令人 我的电话号码 震惊，但当您意识到不准确或不活跃的数据对潜在客户开发的影响最大时，这些数字就更加令人震惊了。很少有公司能够承受这些努力白费的代价，更少有公司能够承受因为 ISP 黑名单而错失大量潜在盈利潜在客户的代价。
发现依赖于干净的数据，而干净的数据应该定期检查。借助营销自动化，您可以设置更新和健康检查的定期时间和触发器。