什么是 B2B 潜在客户数据？
有哪些不同类型的潜在客户数据？
如何获取 B2B 潜在客户数据？
如何确保数据是定性的？
B2B 引导数据的最佳用例！
高质量的潜在客户数据对于任何 B2B 销售和营销目的来说都是至关重要的。如果您从事这些领域的工作，您就会知道，提高潜在客户信息的质量将带来更好的投资回报率。这就是为什么花时间正确地做到这一点是值得的。
我们所说的潜在客户数据是什么？
为什么它们值得您做生意？如何进行良好的潜在客户数据管理？如何确保您的 B2B 潜在客户数据是定性的？
在这篇文章中，我们将介绍潜在客户数据的概念。然后，我们将讨论它们对您的活动有多大用处。最后，我们将为您提供分步教程，解释如何处理 B2B 潜在客户数据。
什么是 B2B 潜在客户数据？
在销售潜在客户开发环境中，B2B 潜在客户数 荷兰电话号码数据 据可以定义为与潜在客户相关的任何信息。
所有这些信息都可以作为定位和分析 B2B 潜在客户的标准。
从这堆信息（称为潜在客户数据）中，您可以创建有关不同营销细分的潜在客户列表，并与您的销售团队协调制定非常细化的 B2B 潜在客户数据 潜在客户挖掘策略并产生更多的潜在客户。
如果您是营销人员您应
该已经知道数据管理是开展任何营销活动之前要实现的第一步。
如果您是销售人员，您应该已经知道，您拥有的 美国名单 有关潜在客户的数据越多，将他们转化为客户的机会就越大。
无论您从事销售还是营销工作，以下各种数据都可能对您的外向型潜在客户开发工作有用：
公司数据：规模、名称、行业、位置、网站……
员工数据：员工人数、职位、资历
行业数据： SIC 代码、NAICS 代码
潜在客户资料数据：年龄、性别、兴趣
数百种不同的数据可用于制定增长战略和工具，这就是我们接下来要看到的。
有哪些不同类型的潜在客户数据？
正如我们刚才所说，潜在客户数据有多种类型。在营销中，我们也将其称为属性。属性是可以附加到潜在客户的任何类型的数据，可帮助您更准确地定位潜在客户。
在 LaGrowthMachine，当谈到 B2B 线索时，我们旨 利用人工智能洞察克服销售异议 在通过几个主要数据组重新分组属性：
人口统计信息：年龄、性别、职位、资历；
社会经济信息：收入、教育水平；
地点：国家、城市、邮政编码；
兴趣：你的潜在客户对什么类型的内容感兴趣，他正在谈论什么话题；
行为信息：您的潜在客户正在使用的设备、他最喜欢的浏览器/应用程序/社交媒体。