AI lead scoring, CRM tarixi, davranış və firmoqrafik məlumatlardan istifadə edərək potensial müştəriləri konversiya ehtimallarına görə sıralayan bir modeldir. Onun əsas riskləri qərəzli təlim məlumatları, gizli sürüşmə, qeyri-şəffaf əsaslandırma və satış komandalarının həddindən artıq etibarıdır. İdarəetmə işə başlamazdan əvvəl tətbiq edilməlidir: məlumat qaydaları, sahiblik, nəzərdən keçirmə tezliyi, ləğvetmə hüquqları və xalın nəyə qərar verməsinə icazə verildiyinə dair aydın qeyd.
AI lead scoring əslində nə edir?
Ənənəvi xallama əllə xal əlavə edir: qiymət səhifəsinə baxış üçün on, vəzifə adı üçün iyirmi, pulsuz e-poçt domeni üçün mənfi beş. AI xallaması bu əllə təyin edilmiş çəkiləri keçmiş potensial müştərilər və onların nəticələri üzərində təlim keçmiş bir model ilə əvəz edir. HubSpot, Salesforce Einstein, Microsoft Dynamics 365 və Zoho CRM-in hamısı daxili proqnozlaşdırıcı xallama təklif edir və bir çox komanda məlumat anbarı və sadə təsnifat modeli ilə öz xallama sistemini qurur.
Nəticə adətən bir rəqəm və ya A-dan D-yə qədər bir diapazon olur və buna töhfə verən amillərin qısa siyahısı daxildir. Satış şöbəsi ondan kimə ilk zəng edəcəyinə qərar vermək üçün istifadə edir. Marketinq şöbəsi isə potensial müştərinin nə vaxt “satışa hazır” olduğuna qərar vermək üçün istifadə edir.
Niyə işə başlamazdan əvvəl idarəetmə lazımdır?
Xal obyektiv görünür, ona görə də insanlar ona lazım olduğundan daha çox etibar edirlər. Satış nümayəndələri aşağı xallı potensial müştəriləri ötürməyə başladıqdan sonra modelin səhvləri görünməz olur: heç kim onun aşağı qiymətləndirdiyi müştərilərə zəng etmir, ona görə də heç kim onların alacağını öyrənmir. Bu rəy boşluğu qaydaları əvvəlcədən təyin etməyin ən böyük səbəbidir.
Həmçinin hüquqi tərəfi də var. GDPR və Türkiyənin KVKK kimi oxşar qaydalar altında fərdlərin avtomatlaşdırılmış profilləşdirilməsi qanuni əsas və şəffaflıq tələb edir və şəxsə əhəmiyyətli təsir göstərən qərarlar əlavə öhdəliklər daşıyır. Şirkət kontaktlarının B2B xallanması adətən daha az risklidir, lakin bu hələ də fərdi məlumatların emalıdır.
Əsas risklər nələrdir?
Qərəzli tarixçə
Model keçmişdə kimin aldığını öyrənir. Əgər satış komandanız tarixən müəyyən regionları, şirkət ölçülərini və ya sənayeləri nəzərə almayıbsa, model bu seqmentlərin konversiya etmədiyini öyrənəcək və onları aşağı diapazonda saxlayacaq.
Məlumat sürüşməsi
Alıcı davranışı dəyişir. Yeni məhsul xətti, qiymət dəyişikliyi və ya fərqli reklam kanalı təlim dəstindən fərqli görünən potensial müştərilər gətirir. Dəqiqlik aylarla heç kimin xəbəri olmadan düşə bilər, çünki xal hələ də inamlı görünür.
Sızma və yanlış siqnallar
Bəzi sahələr yalnız sövdələşmə irəlilədikdən sonra doldurulur, məsələn, “müqavilə göndərildi” tarixləri. Əgər onlar təlimə daxil olarsa, model sınaq zamanı parlaq görünür, lakin istehsalda uğursuz olur. Diqqətli xüsusiyyət seçimi bunun qarşısını alır.
Həddindən artıq avtomatlaşdırma
Xaldan potensial müştəriləri avtomatik rədd etmək və ya onları yetişdirməyi dayandırmaq üçün istifadə etmək, sıralama alətini qapıçıya çevirir. Bu bir siyasət qərarıdır və qəsdən verilməlidir.
Hansı idarəetmə qaydalarını ilk növbədə yazmalısınız?
Qaydalar kitabını insanların oxuyacağı qədər qısa saxlayın. Bu yeddi bənd səhv gedən şeylərin çoxunu əhatə edir.
- Məqsəd: xalın nəyə qərar verdiyi (zəng sırası) və nəyə qərar vermədiyi (potensial müştəri ilə ümumiyyətlə əlaqə saxlanılıb-saxlanılmaması) haqqında bir cümlə.
- Məlumat inventarı: modelin istifadə edə biləcəyi sahələrin siyahısı, həssas və ya proksi sahələr istisna olmaqla.
- Sahib: dəyişiklikləri təsdiqləyən və sualları cavablandıran gəlir əməliyyatlarında adlandırılmış şəxs.
- Ləğvetmə hüququ: satış nümayəndələri bir səbəblə potensial müştərini yuxarı və ya aşağı hərəkət etdirə bilər və bu ləğvetmələr qeydə alınır.
- Saxlama qrupu: potensial müştərilərin kiçik bir təsadüfi payı xaldan asılı olmayaraq işlənir, beləliklə modelin nəyi qaçırdığını ölçməyə davam edirsiniz.
- Nəzərdən keçirmə tezliyi: aylıq dəqiqlik yoxlaması və rüblük yenidən təlim qərarı.
- Şəffaflıq: məxfilik bildirişi profilləşdirməni qeyd etmək üçün yenilənib və məlumat subyektinin sorğuları üçün bir yol.
Modelin hələ də işlədiyini necə bilirsiniz?
Onu hər hansı bir proqnoz kimi ölçün. Proqnozlaşdırılan diapazonları doxsan gün əvvəl yaradılmış potensial müştərilər kimi qapalı bir dövr ərzində faktiki nəticələrlə müqayisə edin.
- Xal diapazonuna görə konversiya dərəcəsi: A aydın şəkildə B-ni, B isə C-ni üstələməlidir.
- Aşağı diapazonlardan gələn qapalı-uğurlu sövdəliklərin payı.
- Xallanmış potensial müştərilərə qarşı saxlama qrupunun konversiyası.
- Ləğvetmə tezliyi və ləğv edilmiş potensial müştərilərin konversiya edib-etmədiyi.
Əgər konversiya diapazon üzrə aydın şəkildə ayrılmağı dayandırarsa və ya aşağı diapazonlar mənalı bir qələbə payı istehsal etməyə başlayarsa, model yenidən təlimə və ya xüsusiyyət nəzərdən keçirilməsinə ehtiyac duyur.
Qəbul etməli olduğunuz limitlər nələrdir?
Heç bir xallama modeli məlumatı olmayan niyyəti görmür. Saytınıza daxil olmazdan əvvəl oflayn rejimdə üç rəqib rəyini oxuyan potensial müştəri sizə soyuq görünür. Az sayda qapalı sövdəli kiçik bizneslər də etibarlı təlim üçün tarixçəyə malik deyil; ildə cəmi bir neçə onlarla qələbə ilə, yaxşı dizayn edilmiş qaydalara əsaslanan xal çox vaxt proqnozlaşdırıcı olandan daha dürüst olur.
Satıcı modelləri başqa bir limit əlavə edir. Daxili CRM xallaması tam xüsusiyyət çəkilərini göstərməyə bilər, ona görə də siz xülasə izahatlarına güvənirsiniz. Yuxarıdakı nəticə yoxlamalarını saxlasanız, bu məqbuldur.
Alien Road AI lead scoring-i CRM layihələrində necə tətbiq edir
Tipik bir işdə kəşfiyyat CRM məlumatlarının özü ilə başlayır: neçə qapalı sövdəlik var, hansı sahələr etibarlı şəkildə doldurulub və tarixi qərəzliliyin harada olması ehtimalı var. Məlumat azdırsa, komanda əvvəlcə qaydalara əsaslanan xal tövsiyə edir və kifayət qədər nəticə toplanandan sonra proqnozlaşdırıcı xallamaya keçidi planlaşdırır.
Quraşdırma yuxarıdakı idarəetmə siyahısını müştərinin imzaladığı qısa bir sənəd, sahə seçimi, saxlama qrupu və HubSpot və ya Salesforce-da idarə paneli görünüşləri kimi əhatə edir. Satış liderləri xalın nə demək olduğunu və nə demək olmadığını başa düşürlər.
Ölçmə aylıq hesabatdır: diapazon üzrə konversiya, saxlama müqayisəsi, ləğvetmələr və sürüşmə siqnalları. Hər rüb komanda və müştəri birlikdə yenidən təlim keçməyə, xüsusiyyətləri tənzimləməyə və ya modeli olduğu kimi saxlamağa qərar verirlər.
Qısa ssenari: idarəetmə nəyin qarşısını alır
İstehsalçılara satış edən bir proqram təminatı şirkətini təsəvvür edin. Onun keçmiş qələbələri əsasən İstanbul və İzmirdəki böyük firmalardan gəlirdi, çünki qurucu satış komandası orada yaşayırdı. Bu tarixçə üzərində təlim keçmiş proqnozlaşdırıcı xal, Anadolu sənaye şəhərlərindəki orta ölçülü firmaları səssizcə C diapazonuna itələyir. Nümayəndələr əvvəlcə A diapazonunda işləyir, aşağı diapazonlar daha yavaş izlənilir və bir il sonra məlumat bu firmaların almadığını təsdiqləyir.
Saxlama qrupu bu döngəni qırır. Potensial müştərilərin təsadüfi bir hissəsi xaldan asılı olmayaraq işləndiyi üçün komanda saxlama qrupundakı orta ölçülü firmaların sağlam bir sürətlə konversiya etdiyini görə bilir. Bu sübut xüsusiyyət nəzərdən keçirilməsini tətikləyir və regional qərəzlilik strategiyaya çevrilməzdən əvvəl düzəldilir. Qayda olmasaydı, heç kim fərqinə varmazdı.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Xalınız üçün bir cümləlik məqsəd bəyanatını yazın və onu satış şöbəsi ilə paylaşın. Sonra xallama alətinizin istifadə etdiyi sahələrin siyahısını çıxarın və sövdələşmə irəlilədikdən sonra məlum olacaq hər şeyi silin. Nəhayət, normal şəkildə işlənməsi üçün yeni potensial müştərilərin kiçik bir təsadüfi saxlama qrupunu ayırın. Bu üç addım demək olar ki, heç nəyə başa gəlmir və sonrakı hər bir qərarı ölçülə bilən edir.
Oxumağa davam edin: CRM Sistemi · Crm Sistemi