随着工作变动、内部流动、离职、并购、关闭等原因，B2B 数据的质量自然会随着时间的推移而恶化。
这种恶化直接影响公司的商业运营：
无效的电子邮件将阻止潜在客户进入培育隧道；
过时的职位名称会影响营销活动的目标；
错误的电话号码会浪费宝贵的销售时间；
过时的组织结构图会导致方法策略出现错误。
为了保持（良好的）数据质量，成熟的 B2B 公司系统且持续地部署多个流程。例如 ：
他们定期将自己的基础与可靠的外部来源进行比较；
他们通过专门的 API 自动丰富客户资料；
他们设置警报来检测异常情况：电子邮件活动的退回率、数据库字段之间的不一致、明显过时的数据等。
由于销售团队长期与现场接触，因此在此次维护中发挥着非常重要的作用。每一次客户互动都成为验证和丰富的机会。一个简单的电话就可以揭示范围的变化、确认有问题的信息或更新关键联系人。
收集后……BtoB 数据的利用
一旦收集和组织了 B2B 数据，就需要将其转化为商业绩效杠杆。此操作 波兰rcs数据 阶段具体化了在收集和数据管理方面的投资。事实上，B2B 数据只有在为决策过程提供支持时才有价值。
客户细分：任何数据驱动策略的基础
客户细分是 B2B 数据开发的第一块砖。它包括根据相关标准对客户或潜在公司进行分组，以优化营销和销售行动。
与 B2C 细分主要基于社会人口统计标准不同，B2B 细分集成了反映组织复杂性的多个维度。
该数据特别使得建立多标准细分成为可能，该多标准细分结合了：
公司概况：公司规模、业务领域、数字化成熟度、财务状况等；
商业潜力：可用预算、投资能力等；
决策周期：参与决策者的数量、采购周期的平均持续时间；
客户价值：产生的营业额、盈利能力和发展潜力。
这种多维方法可以识别相关细分市场，例如“冠军”（具有高增长潜力的客户）、“挑战者”（决策阶段合格的潜在客户）甚至“休眠”（具有重新激活机会的历史客户）。