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Sie haben gescrapte Daten, erzielen aber keine Umsätze? Hier ist der Grund.
Als Geschäftsinhaber, Vermarkter, Vertriebsexperten und Datenanalysten haben Sie Ihr System aufgebaut. Sie holen sich Tausende von Leads aus Google Maps und anderen öffentlichen Quellen.
Aber dennoch, die Verkäufe sind nicht kommen. Warum? Denn Ihre wertvollen Daten könnten unbrauchbar sein.
Studien von führenden Datenunternehmen zeigen, dass B2B-Daten mit einer Rate von 22,5% bis 30% pro Jahr. Andere B2B-Branchen springen zu 70% pro Jahr, so eine Studie von Gartner (Download erforderlich).
Das bedeutet, dass ein erheblicher Teil der Daten, die Sie im letzten Jahr gesammelt haben, bereits veraltet, ungenau und reine Zeitverschwendung ist.
Dies ist ein häufiges Problem, denn es reicht nicht aus, einfach nur Daten zu sammeln. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, zu wissen, was man nach dem Scrapen mit den Daten machen soll. Ohne einen klaren Plan sind Ihre wertvollen Daten nur Lärm, der Sie Zeit und Geld kostet.
In diesem Artikel lernen Sie einen bewährten Prozess kennen, mit dem Sie Ihre gesammelten Daten in echte Leads und Verkäufe umwandeln können. Wir zeigen es Ihnen:
- Die 5 entscheidenden Fehler, die Ihre Verkaufsbemühungen zunichte machen.
- Unser 4-P-Rahmen für die Umwandlung von Rohdaten in Einnahmen
- Einfache, umsetzbare Taktiken die Sie noch heute nutzen können, um Ihre Daten in bares Geld zu verwandeln.
Die Wahrheit über die meisten gescrapten Daten und die häufigsten Gründe, warum sie nicht konvertiert werden
Geklaute Daten reichen für den Vertrieb nicht aus, denn die Daten müssen aktuell, genau, zielgerichtet, vollständig, konsistent, qualifiziert und ethisch einwandfrei sein.
Das Schürfen von Daten könnte mit dem Bau eines Gebäudes verglichen werden. Auf einem Fundament aus Sand kann man keinen Wolkenkratzer bauen.
Siehe auch: Wie man gescrapte Daten bereinigt und anreichert, um eine höhere Konversion zu erreichen
Und doch ist es genau das, was die meisten Unternehmen tun. Sie investieren in fortschrittliche Tools und werten Terabytes von Daten aus, nur um festzustellen, dass ihre Vertriebsbemühungen ins Stocken geraten? Und warum? Weil die Daten, die sie verwenden, von Grund auf fehlerhaft sind.
Bevor wir über die Lösungen sprechen, müssen wir das Problem verstehen.
Hier sind die kritischen Aufschlüsselungen, warum die meisten gesammelten Daten nicht konvertiert werden können:
- Die Daten verfallen: Veraltete, ungenaue und alte Informationen sind unbrauchbar
- Sie haben eine Liste von Leads, aber die meisten E-Mails prallen ab. Warum? Daten von Websites ändern, Menschen wechseln den Job, das Unternehmen umziehen, und Preise ändern Die ganze Zeit über.
- Wenn Sie alte Daten verwenden, rufen Sie die falsche Nummer an und senden die falsche E-Mail. Ohne ständige Aktualisierung sind Ihre Daten nur eine Ansammlung von Sackgassen.
- Die Targeting-Falle: Scraping ohne Buyer Persona
- Mit Daten Sammlung, nicht Suche nach alles, sondern Konzentration auf eine klare Buyer Persona. Ohne eine Buyer Persona sammeln Sie Daten von Personen, die nie bei Ihnen kaufen werden.
- Das führt dazu, dass Ihre Datenbank mit Datenmüll gefüllt wird, der nicht verwendet werden kann, weil er nicht von den richtigen Personen stammt.
- Die unvollständige und inkonsistente Datenhygiene
- Einige Daten aus Scraping-Tools, wenn Sie Ihre Tabellenkalkulation öffnen, es ist ein Durcheinander von doppelte Einträge, inkonsistente Formate und fehlende Informationen.
- Rohe, nicht bereinigte Daten sind nutzlos. Es ist unmöglich, Ihre Listen zu segmentieren, und Ihr Vertriebsteam kann nicht die Informationen erhalten, die es für einen Geschäftsabschluss benötigt.
- Das Qualifizierungsproblem: Ein Name ist kein Lead
- Nur weil Sie den Namen und die E-Mail-Adresse einer Person auf einer Website gefunden haben, heißt das noch lange nicht, dass diese Person bei Ihnen kaufen möchte. A “Blei” ist jemand, der tatsächlich interessiert ist und Ihren Bedürfnissen entspricht.
- Ausgelesene Daten sind nur ein Ausgangspunkt, und ein ausgelesener Name ist kein echter Lead. Es handelt sich lediglich um Rohdaten, die weiter validiert werden müssen, um festzustellen, ob sie für Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung geeignet sind.
- Die Scraping-Pannen und ethischen Fehltritte
- An einem Tag funktioniert Ihr Scraper, am nächsten ist er blockiert. Warum? Moderne Websites verwenden. Anti-Bot-Systeme, um Scraping zu verhindern.
- Außerdem kann die Missachtung ethischer und rechtlicher Richtlinien Sie bekommen auf die schwarze Liste gesetzt oder sogar mit einer Geldstrafe belegt. Ihr Datenstrom wird ständig unterbrochen, und Ihr Ruf ist gefährdet.
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Jenseits der Sammlung: Das "4-P-Framework" für den datengesteuerten Vertrieb
Denken Sie an die Rohdaten, die wir besprochen früher, die unübersichtlichen und unvollständigen Daten?
Lassen Sie uns nun darüber sprechen, wie man diesen Müll in Verkäufe umwandelt.
Daten zu haben ist einfach Schritt eins. Um Verkäufe zu tätigen, brauchen Sie eine System. Dieses “4-P-Framework” gliedert den Weg von der Rohinformation zum zahlenden Kunden. “4P-Rahmen” bedeutet Vorbereiten, Prozess, Personalisierenund Beweisen Sie.
A. Vorbereiten - Die Datengrundlage
Bevor Sie etwas anderes tun, brauchen Sie eine solide Grundlage. Dies ist der erste, nicht verhandelbare Schritt. Wenn Sie sich nicht vorbereiten, bereiten Sie sich auf das Scheitern vor.
Das Ziel dieses ersten Schrittes ist es, sicherzustellen, dass Ihre Daten sauber, relevant und einsatzbereit sind.
Das müssen Sie tun:
- Definieren Sie Ihren ICP neu: An wen genau wollen Sie verkaufen? Definieren Sie Ihr ideales Kundenprofil mit spezifischen Details.
- Validieren & Anreicherung Ihrer Daten: Sie können sich nicht auf Daten verlassen, die von einer einzigen Website stammen. Sie müssen sie verifizieren. Verwenden Sie Tools, um zu prüfen, ob E-Mails und Telefonnummern echt sind. Fügen Sie dann weitere Informationen hinzu.
- Aufräumen und Organisieren: Get rid of duplicate entries and fix formatting issues. Make sure every entry is consistent so you can actually use it. A clean database is a powerful database.
- Segment Your List: Before you send a single email, group your data. Separate it by industry, company size, or what problems they might have. This lets you send different messages to different groups.
B. Process the Data
You’ve prepared your data. Now, it’s time to look through the data to find die good stuff. Don’t just look at the data, look through it to find signals that matter.
Your goal at this stage is to turn raw numbers into meaningful insights that inform your strategy.
You need to check the following:
- Spot Trends: Look for what’s happening in your market. What patterns can you find? Is a certain industry growing quickly? Are your competitors suddenly changing their prices?
- Find Opportunities: Look for companies that are ready zu buy. Did they just get funding? Are they using old technology? Are they hiring?
- Look for Intent Signals: These are clues that a prospect is actively looking to buy. This could be a new product launch, a job posting, or a recent statement. When you find these signals, it’s the perfect time to reach out.
- Analyze the Competition: Look at what your competitors are doing, and more importantly, why. Use this information to find an edge you can use to win.
C. Personalize: Craft the Right Message
This is one of the most important parts of the framework for Data-Driven sales strategies. Generic outreach is no longer effective. Personalization at scale should be your priority.
To personalize your outreach, you should understand your goal by using your insights to create messages that actually get a response.
Here are some suggestions on what you should do:
- Write Tailored Messages: Go beyond the basic template. Mention something specific you found about their company, such as a recent product launch or online reviews about their product. Show you’ve done your research.
- Pick the Right Channel: Does this person respond more on professional networking site or through email? Your data might have some clues about how they prefer to communicate.
- Align Your Content: Send them content that matters to them. If they have a problem to solve, send them a case study of how you’ve helped a similar company. Don’t just send a generic brochure.
- Time It Right: Reach out at the best possible moment. If you see a company has just hired a new marketing director, that’s the perfect time to send them an email about your marketing tool.
D. Prove: Measure, Iterate, and Scale
Sales is an iterative process. You can’t just set it and forget it. You have to prove what works and what doesn’t.
At this stage, your goal is to continuously track your performance, learn from the results, and refine your approach for maximum impact.
You need to do the following:
- Track the Right Metrics: Don’t just count opens and clicks. Focus on what really matters, consider closely examining the replies, meetings booked, and closed deals.
- Test Everything: Try different messages and subject lines. See what works best for each group you’re reaching out to. Then, use the winner.
- Create a Feedback Loop: Talk to your sales team. What are prospects saying on the phone? What objections are they hearing? Use this feedback to improve your data and your messages.
- Automate and Scale: Once you find a winning formula, verwenden. automation tools to expand your efforts without losing that personal touch. This allows you to close more deals with less effort.
Emails & Kontakte Scraper
Find emails, contacts, and socials of companies that matter to you.
Tactics to Implement: Turning Theory into Revenue
After learning why your data is probably failing you and understanding the 4-P Framework, it’s now time to turn this theory into revenue.
This section is all about action. I will give you a simple step-by-step guide to start making sales from your scraped data:
(Step 1) Define & Refine: Pinpointing Your Perfect Prospect
Before you write a single word or send a single email, you have to know exactly what you’re targeting.
- Define Your ICP: Go beyond just a complete name and job title. You should have a specific update on the latest trends in their industry and the size of their company, as well as the tools they already use; the more specific, the better the results will be.
- Create Buyer Persona: Try to get inside their heads. What problems are they facing? What are their goals? What motivates them? If you can answer these questions, it will help you write messages that get a response.
- Use Look-Alike Modeling: Find your best customers. Then, find what they have in common. Verwenden these traits to find similar prospects in your scraped data. This is how you find your next potential customer.
(Step 2) Cleanse & Structure: The Foundation of Actionable Data
Your database has to be clean and organized. In any business, this is very important because you need to build a strong foundation if you want your business to last and compete with established leaders.
- Verify Emails: Don’t send emails to fake or old addresses. Use tools like Outscraper’s Email Verifier or ZeroBounce to check if an email is real. This stops bounces and protects your business reputation.
- Enrich Your Data: Your scraped data is just the beginning. Verwenden tools like Outscraper’s integrated enrichment tools to automatically add missing information without using separate tools and spending extra money.
- Get Organized: Remove duplicates and fix formatting issues. Make sure your data can be easily used by your CRM. This can also be done inside the Outscraper app, and as an extra bonus, you can use Outscraper’s API, and integration with your chosen CRM or other automation tools.
(Step 3) Qualify & Segment: Transforming Data into True Leads
Not all data is equal. Some of them are gold, while others are garbage. It’s your job to find the gold and segregate the garbage.
- Score Your Leads: Give each data point a score. For example, a company that just got new funding gets a high score. A company that’s hiring for a role your product helps will also gets a high score. Focus on the ones with the highest scores first.
- Use for Behavioral Signals: Look for clues that a company is ready to buy. Did they mention a pain point in a recent blog post? Did they announce a new project? Verwenden these signals to segment your lists and prioritize your outreach.
- Prioritize: Don’t waste your sales team’s time on low-value leads. Have them focus on the high-scoring, pre-qualified prospects.
(Step 4) Connect & Convert: Integrating Data into Your Sales Machine
This is the final and most crucial step. All your hard work means nothing if your sales team doesn’t use the data effectively.
- Build a Sales Playbook: Give your sales team specific templates and talking points based on the segments you’ve created. Give them the information they need to close a deal.
- Craft Irresistible Outreach: Your first message is everything.
- The “Specific Pain Point” Opener: Start your email by mentioning a specific problem you know they haben.
- The “Value Proposition” Bridge: Connect that problem to your solution. How will you make their lives easier or their business better?
- Personalized CTAs: Don’t just say “Erfahren Sie mehr.” Say something like, “Can we talk for 10 minutes about how we helped a company like yours with [specific problem]?“
- Measure and Improve: Always track what’s working und what’s not. Use your data to find new opportunities and fix what’s broken.
Conclusion: Your Journey from Data to Dollars
You now know the truth. Simply having data isn’t enough. For too long, you’ve been using your scraped data in the wrong way. This should end now.
We’ve covered the common breakdowns that kill your sales efforts. We’ve introduced the 4-P Framework. You now have a complete playbook. It’s time to build a real system.
This isn’t just theory. It’s a clear, actionable path to success. The difference between companies that win and lose isn’t the amount of data they scrape. It’s what they do with it.
Stop hoping your data will work. Make it work. With Auskratzer, you can easily enrich, clean, and automate your data process. Start turning your scraped data into predictable revenue today.
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FAQ
Häufigste Fragen und Antworten
Das Scraping, Harvesting oder Extrahieren von Google Maps ist ein Prozess, bei dem alle Informationen über Orte (Name, Adresse, Koordinaten, Standort, Telefon, Arbeitszeiten usw.) von der Google Maps-Site abgerufen werden. Es automatisiert den manuellen Export der Daten.
- Melden Sie sich bei Google Maps scraper an.
- Wählen Sie Kategorien aus, die Sie extrahieren möchten.
- Wählen Sie Standorte aus der Dropdown-Liste aus.
- Wählen Sie die Sprache und überprüfen Sie andere erweiterte Parameter.
- Klicken Sie auf „Daten löschen“.
Daten von Google Maps können in vielen Bereichen verwendet werden. Der häufigste Fall ist die Anwerbung neuer Kunden für Ihr Unternehmen oder die Verwendung der Daten für KI und maschinelles Lernen. Google Places-Daten können auch eine Quelle für die Erstellung Ihrer Anwendung sein.
Das Scraping, Harvesting oder Extrahieren von Google-Maps-Bewertungen ist ein Verfahren zum Abrufen von Unternehmensbewertungen von der Google-Maps-Website. Es automatisiert das manuelle Exportieren der Bewertungen.
CRM enrichment is the process of adding valuable information to customer relationship management (CRM) data. By gathering and analyzing data from multiple sources, such as public records, social media, and third-party data providers. Outscraper has many different services to help companies to enrich their CRM data.
The goals of data enrichment, which can be achieved with Outscraper’s data scraping services, are to provide a more complete and accurate view of customers and prospects, enhance customer service, increase sales and revenue, and improve overall business performance. By gathering and analyzing data from multiple sources, companies can enrich their data and gain valuable insights into customer behavior, preferences, and needs. This can help companies tailor their marketing and sales strategies to be more effective and gain a competitive advantage in today’s fast-paced business environment.
No. All scraping activities occur on Outscraper servers, ensuring that your IP address is not utilized for data scraping. It also means your computer can be turned off when extraction tasks are running.
