Lead scoring, marketinq və satış komandaları tərəfindən potensial müştəriləri ödənişli müştərilərə çevrilmə ehtimallarına görə sıralamaq üçün istifadə olunan strukturlaşdırılmış metodologiyadır. Demoqrafik xüsusiyyətlərə və rəqəmsal davranışlara rəqəmsal dəyərlər təyin etməklə, təşkilatlar dərhal satış əlaqəsi tələb edən yüksək niyyətli lead-ləri müəyyən edir, eyni zamanda aşağı ballı kontaktları avtomatlaşdırılmış e-poçt kampaniyaları ilə yetişdirirlər.
Düzgün tətbiq edildikdə, lead scoring gəlir komandaları arasında ortaq bir dil yaradır. Hər bir forma müraciətini birbaşa satış menecerinə göndərmək əvəzinə, marketinq təsdiqlənməmiş və ya aşağı niyyətli lead-ləri kənarlaşdıraraq qiymətli satış saatlarına qənaət edir.
Niyə əksər lead scoring modelləri satış etibarını qazanmaqda uğursuz olur?
Satış komandalarının lead ballarını görməzdən gəlməsinin əsas səbəbi yalançı pozitivlərin həcmidir. Bir satış təmsilçisi, araşdırma aparan bir tələbə və ya qiymətləri yoxlayan bir rəqib olduğu ortaya çıxan keyfiyyətli bir lead ilə əlaqə saxladıqda, sistemə olan etibar tez bir zamanda yox olur.
Bu uğursuzluq çox vaxt marketinqin bal sistemini təcrid olunmuş şəkildə konfiqurasiya etməsi səbəbindən baş verir. Marketoloqlar giriş səviyyəli e-kitab yükləmək və ya üç bloq yazısı oxumaq kimi huni üstü nişanlanmanı həddindən artıq qiymətləndirməyə, demoqrafik uyğunluğu isə qiymətləndirməməyə meyllidirlər. Bir lead veb saytınızdakı hər məqaləni oxuya bilər, lakin satınalma gücü yoxdursa və ya hədəf bazarınızdan kənar bir sənayeyə aiddirsə, onlar heç vaxt məhsulunuzu almayacaqlar.
Digər bir tez-tez edilən səhv balın azalmasının olmamasıdır. Altı ay əvvəl beş məhsul səhifəsinə baxan bir potensial müştəri artıq aktiv alıcı deyil. Zamanla balları çıxmaq üçün avtomatlaşdırılmış bir mexanizm olmadan, aktiv olmayan hesablar satış növbələrinin başında süni şəkildə şişirdilmiş qalır.
Explicit və implicit siqnallar: Hansı məlumat nöqtələri vacibdir?
Etibarlı bir scoring arxitekturası qurmaq, explicit məlumatları implicit məlumatlarla tarazlaşdırmağı tələb edir. Explicit məlumatlar, potensial müştəri tərəfindən birbaşa forma sahələri vasitəsilə təqdim olunan və ya Clearbit və ya ZoomInfo kimi B2B məlumat alətləri vasitəsilə zənginləşdirilən məlumatlardan ibarətdir.
Implicit məlumatlar müşahidə olunan rəqəmsal davranışı əks etdirir. Buna veb trafikin izlənməsi, e-poçt qarşılıqlı əlaqələri, tədbirlərdə iştirak və məhsul sınaq istifadəsi daxildir. Explicit məlumatlar bir potensial müştərinin ala biləcəyini müəyyən edərkən, implicit məlumatlar onların indi almaq istəyib-istəmədiyini bildirir.
Tipik bir B2B proqram təminatı ssenarisində, explicit atributlar baza uyğunluq balını müəyyən edir. Məsələn, ideal müştəri profiliniz 100-dən çox işçisi olan şirkətləri hədəfləyirsə, bu meyarlara cavab verən lead-lər hər hansı bir veb sayt davranışı qeydə alınmazdan əvvəl daha yüksək baza balları alırlar.
Lead ballarını necə hesablayır və təyin edirsiniz?
Funksional bir bal bölgüsü matrisi qurmaq üçün CRM-də tarixi bağlanmış-qazanılmış müqavilə məlumatlarını nəzərdən keçirərək başlayın. Son on iki ay ərzində uğurla bağlanan hesabların ortaq xüsusiyyətlərinə baxın.
Alıcı niyyətinin gücünə və uyğunluğuna əsasən müsbət dəyərlər təyin edin. Canlı nümayiş tələb etmək və ya qiymət cədvəlinə 48 saat ərzində iki dəfə baxmaq kimi yüksək spesifik hərəkətlər, e-poçt bülleteni linkinə klikləmək kimi ümumi nişanlanmadan əhəmiyyətli dərəcədə daha yüksək çəkiyə malikdir.
- Vəzifə adı ‘VP’, ‘Direktor’ və ya ‘C-Level’ ehtiva edir: +25 bal
- Şirkət ölçüsü 50 ilə 500 işçi arasında: +20 bal
- Qiymət səhifəsinə 7 gün ərzində ikidən çox baxılıb: +15 bal
- Xüsusi Məhsul Nümayişi tələb olundu: +30 bal
- Təhsil PDF-i yükləndi: +5 bal
- Şəxsi e-poçt ünvanı domeni (məsələn, gmail.com): -20 bal
Mənfi lead scoring nədir və niyə lazımdır?
Mənfi lead scoring, çevrilmə ehtimalının aşağı olduğunu göstərən davranışlar və ya xüsusiyyətlər nümayiş etdirdikdə, bir lead-in ümumi balından balların çıxılması təcrübəsidir. Bu, satış təmsilçisinin səmərəliliyini qorumaq üçün avtomatlaşdırılmış bir filtr kimi xidmət edir.
Ümumi mənfi scoring tetikleyicilərinə karyera səhifələrinə baxmaq, e-poçt siyahılarından imtina etmək, qapalı formalarda ümumi şəxsi e-poçt domenlərini daxil etmək və ya uzun müddət aktiv olmamaq daxildir. Avtomatlaşdırılmış bal azalmalarını qurmaq, lead-lərin qeyri-müəyyən müddətə uyğun statuslarda qalmasının qarşısını alır.
Məsələn, HubSpot və ya Salesforce Marketing Cloud-da bir kontaktın 30 gün ərzində veb saytınıza daxil olmadığı və ya e-poçt açmadığı təqdirdə 10 bal çıxan bir qayda konfiqurasiya edə bilərsiniz. Bu çıxılmanı aylıq təkrarlamaq, keçmiş isti potensial müştərilərin yenidən nişanlanma kampaniyalarına zərif şəkildə qayıtmasını təmin edir.
MQL Handoff Eşiğinin müəyyən edilməsi
Marketinq Kvalifikasiyalı Lead (MQL) eşiyi, bir potensial müştərinin satış nümayəndəsinə avtomatik yönləndirilməzdən əvvəl çatmalı olduğu xüsusi baldır. Bu eşiyi çox aşağı qoymaq satış yorğunluğuna, çox yüksək qoymaq isə qaçırılmış fürsətlərə səbəb olur.
Praktik bir başlanğıc bazası, 100 bal ətrafında bir bal eşiyini sınaqdan keçirməkdir, elə qurulmalıdır ki, bir potensial müştəri yalnız davranış nişanlanması ilə MQL statusuna çata bilməsin. Onlar aktiv yüksək niyyətli nişanlanma ilə birləşdirilmiş hədəf demoqrafik uyğunluğun minimum səviyyəsinə sahib olmalıdırlar.
- Addım 1: Lead CRM-də 100 bala çatır və ya onu keçir.
- Addım 2: Avtomatlaşdırma həyat dövrü mərhələsini MQL-ə dəyişir və lead təyinat qaydalarını işə salır.
- Addım 3: Hesab meneceri fəaliyyət konteksti və explicit atributları ilə avtomatlaşdırılmış bildiriş alır.
- Addım 4: Satış təmsilçisi lead-i müəyyən edilmiş xidmət səviyyəsi müqaviləsi daxilində (məsələn, 24 saat) qəbul etməli və ya rədd etməlidir.
- Addım 5: Rədd edilmiş lead-lər məcburi rəy kodunu işə salır (məsələn, ‘Pis Uyğunluq’, ‘Büdcə Yoxdur’, ‘Rəqib’).
Scoring modelinizi rəy döngələri ilə təkrarlamaq
Lead scoring modeli heç vaxt statik deyil. Bazar şərtləri dəyişir, alıcı davranışları inkişaf edir və məhsulun mövqeyi zamanla dəyişir. Satış menecerləri və tələb yaratma marketoloqları arasında aylıq uyğunlaşma iclası qurmaq, modelin real dünya satış nəticələrini əks etdirməsini təmin edir.
Bu baxış sessiyaları zamanı MQL-dən Satış Qəbul Edilmiş Lead-ə (SAL) və Satış Kvalifikasiyalı Fürsətə (SQO) çevrilmə nisbətlərini təhlil edin. Əgər satış təmsilçiləri MQL-lərin 20%-dən çoxunu rədd edərsə, ortaq nümunələri müəyyən etmək üçün son rədd edilmiş kontaktları nəzərdən keçirin.
Əgər təmsilçilər yüksək ballara baxmayaraq müəyyən bir kampaniyadan gələn lead-lərin satınalma səlahiyyətinə malik olmadığını bildirirlərsə, həmin kampaniyanın məzmun yükləmələri ilə əlaqəli bal dəyərlərini azaldın. Alien Road, hər bir düzəlişin təsirini təcrid etmək üçün bal qaydalarını tədricən kiçik artımlarla tənzimləməyi tövsiyə edir.
Modelinizi işə salmaq üçün bu həftə nə etməli
Keçmiş bağlanmış müqavilələri yoxlamaq üçün satış rəhbərinizlə 45 dəqiqəlik başlanğıc iclası planlaşdıraraq başlayın. Son bir ildə ən yaxşı müştərilərinizi xarakterizə edən ilk üç vəzifə adını və ilk iki yüksək niyyətli hərəkəti müəyyən edin.
Sonra, CRM panelinizdə hər hansı bir şeyi konfiqurasiya etməzdən əvvəl cədvəldə explicit, implicit və mənfi scoring qaydalarından istifadə edərək sadə bir bal rubrikası hazırlayın. Bu rubrikanı iyirmi son çevrilmiş müqavilə və iyirmi itirilmiş və ya dayanmış lead-ə qarşı əl ilə sınaqdan keçirin ki, balların yüksək dəyərli potensial müştəriləri effektiv şəkildə ayırıb-ayırmadığını görəsiniz.
Təsdiqləndikdən sonra, scoring meyarlarını CRM-inizdə tətbiq edin, eşik meyarlarını satış komandanıza aydın şəkildə çatdırın və otuz gündən sonra ilkin çevrilmə məlumatlarını nəzərdən keçirmək üçün təqvim xatırlatması qurun.
Oxumağa davam edin: CRM Sistemi · B2B Marketinq