一位财务总监在评论有关数字化转型的文章时可以一睹潜在项目的风采；
跟踪多家软件发行商的技术经理可能正处于采购阶段；
一位对人工智能发表评论和提出问题的首席执行官希望优化运营成本等。
一旦聚合起来，这些微观行为就会丰富客户知识和潜在客户的商业情报。
LinkedIn 的高级解决方案 Sales Navigator 提供了额外的资格认证层。该工具绘制了决策者之间的关系，确定共同建议并衡量组织中的影响力水平。
关于收集和管理 B2B 数据您需要了解的一切 不同的收集方式
B2B 数据收集使用多种互补的方法，每种方法都有其优点和局限性。
网络表单仍然是主要的直接收集渠道（作为潜在客户开发策略的一部分）。我们通常关注的是公司与其前景之间的价值交换：针对联系数据和功能的优质内容（白皮书、网络研讨会重播、市场研究）。
通过销售和支持团队进行的现场收集丰富了该报告基础。他们的日常互动揭示了有关所使用的技术、决策过程、即将开展的项目甚至客户或潜在客户的预算的重要信息。此收集必须立即记录在 CRM 中，以避免信息丢失。
跟踪技术完善了系统。反向 IP 识别“访问”公司，网络分析工具绘制 葡萄牙rcs数据 感兴趣的路径，社交聆听解决方案捕获专业网络上的意图信号。一旦与声明性信息交叉，这些行为数据就会使营销更接近这种备受追捧的 360° 愿景。
B2B 中的数据管理是什么？
数据管理是指收集、存储、组织、清理和使用专业数据的所有过程。
为了使其有效，数据管理必须基于三个支柱：
明确的治理，定义谁可以访问、修改或丰富数据；
严格的资格认证流程，保证存储信息的可靠性；
技术基础设施（DMP、CDP 等）可以统一多个来源的数据。
B2B 的复杂性要求数据管理将数据组织成相互依赖的层：公司本身（公司信息）、决策者（个人数据）及其交互（购买行为）。
数据管理的质量直接决定商业绩效。干净且结构良好的客户群将有助于快速识别交叉销售机会。可靠的潜在客户数据将有助于优化营销活动的目标。而在这方面成熟的公司中，客户的统一愿景允许加快销售周期。