显然，提高销售数据 提高销售数据质 质量标准是一项值得的投资，对吧？那么，您实际上是如何做到的呢？
以下是修复低质量数据并确保进入系统的任何新数据都是高质量的六个重要策略。
1. 使用 Cognism 的 AI 搜索
人工智能正在改变销售和营销领域。
越来越多的公司正在使用人工智能通过智能聊天机器人和人工智能驱动的外展活动来管理客户旅程。
但是人工智能有一些强大的用例，它不只是专注于取代人类销售代表，实际上还可以帮助销售代表更快、更有策略地工作。
事实上，Salesforce 最近的一份报告指出，“提高销售数据质量和准确性”是人工智能在销售领域的三大影响之一，另外两大影响是“了解客户需求”和“为客户实现个性化”。
作为优质 B2B 销售数据的领先供应商之一，我们亲眼目睹了 AI 如何提高数据准确性并加快工作流程。
考虑搜索销售数据的典型过程
缓慢、手动的列表过滤非常繁琐，占用了销售代表的时间，意味着拨打的电话更少。
传统的搜索功能通常要求搜索词和数据点完全匹配。当你搜索“在软件公司工作的 CEO”时，这种搜索功能就没什么用了
这就是我们构建AI 搜索的原因。
借助我们的 AI 搜索功能，您可以用简单的术语（如上面的句子）写下或说出您要查找的内容，我们的 AI 引擎会显示准确的结果，帮助您找到您想要的内容。
Cognism AI Search 有三种途径可以找到高质量的销售数据：
文本到命令搜索。将理想目标列表输入到 AI 搜索栏中，您将获得所有相关结果。例如“向我展示在工程公司工作的营销总监”。
直接搜索潜在客户或客户。有特定的人或帐户吗？输入他们以获取其数据。
语音搜索。尝试使用您的母语进行搜索，以比以往更快地获得结果。
即使您的数据库是英文的，您也可以用法语 波兰电子邮件列表 或德语进行搜索，并仍能找到相关结果。非常适合分布式劳动力，因为英语可能不是销售代表的母语。
通过在寻找客户数据时使用 AI 搜索，您可以建立更准确的目标列表，以 74% 的速度识别目标，并重新回到那些推动收入增长的任务。
观看此视频了解 AI 搜索的工作原理
2. 实施数据治理
认真对待 B2B 数据质量需要实施数据治理框架和数据管理角色。
让我们解释一下这两者是什么以及它们为什么重要。
数据治理框架
这是一种管理数据、确保质量、一致性和安全性的结构化方法。
基本上，这是对“我们如何 自然搜索点击率 管理销售数据？”这个问题的正式回答。
您的数据质量框架应包括：
政策，例如数据访问和使用指南。
流程，例如如何获取数据并将其输入系统。
指标，例如您如何测量准确性以及您对任何给定时刻的数据不准确性的预期。
工具，例如您将使用什么软件解决方案来存储数据以及如何集成不同的工具。
人员，即参与维护数据质量的人（您的数据管理员）。
数据管理角色
这些是负责监督特定部门或 安圭拉销售 领域内数据质量的个人或团队。
基本上，它们是对“我们团队中谁负责数据质量？”这个问题的回答。
了解谁负责数据管理的哪些方面（例如谁负责审核和更新不准确的见解）有助于提高问责制。它还可以避免出现“我以为你在做那件事”的情况！
数据管理员的一项重要职责是积极主动地发现和解决质量问题，以及跨部门合作共享知识并打破数据孤岛。您必须专注于整个组织的持续改进。