Стоимость и ROI AI Lead Scoring: как планировать бюджет и измерять эффективность

Модель изучает лиды, которые уже конвертировались, и те, которые нет, рассматривая такие атрибуты, как размер компании, отрасль, должность и источник, а также поведение, такое как посещения страниц, клики по электронной почте и отправки форм. Она узнает, какие закономерности связаны с закрытием сделки, и присваивает каждому новому лиду балл или вероятность.

Скоринг на основе правил, где человек назначает баллы за действия, все еще имеет место. Он прозрачен и работает с небольшим объемом данных. Скоринг на основе ИИ обычно превосходит его, когда накоплено достаточно истории и когда закономерности слишком сложны, чтобы их можно было охватить несколькими правилами.

Лицензия обычно является наименьшей статьей расходов. Очистка данных и управление изменениями часто требуют больше времени и денег, чем само программное обеспечение.

Программное обеспечение

• Встроенный CRM-скоринг: часто включен в более высокие тарифы, такие как HubSpot Professional или Enterprise, или версии Salesforce с функциями Einstein.
• Дополнительные лицензии: некоторые поставщики взимают отдельную плату за предиктивные функции или функции ИИ.
• Специализированные инструменты: отдельные подписки на данные об намерениях, обогащение данных или расширенный скоринг.
• Пользовательские модели: затраты на облачные вычисления и хранилище данных, плюс время инженеров.

Данные и настройка

• Очистка дубликатов лидов и контактов.
• Обеспечение последовательной записи результатов «закрыто-выиграно» и «закрыто-проиграно».
• Подключение данных веб-сайта, электронной почты и рекламы к записям лидов.
• Определение того, что означает квалифицированный лид для продаж и маркетинга вместе.

Люди и процессы

• Обучение торговых представителей доверять баллам и использовать их.
• Изменение правил маршрутизации и соглашений об уровне обслуживания вокруг баллов.
• Постоянный пересмотр производительности модели, обычно несколько часов каждый месяц.

Например, B2B-компания, использующая CRM с предиктивным скорингом, может тратить мало на ПО и несколько недель времени специалиста по операциям на очистку данных. Компания на базовом тарифе может обнаружить, что обновление стоит дороже, чем ценность функции скоринга при текущем объеме лидов.

Поставщики устанавливают минимумы, и они различаются. Salesforce и Microsoft опубликовали минимальное количество конвертированных и неконвертированных лидов за определенный период времени для своих предиктивных функций. Проверьте текущую документацию для вашей CRM. Как правило, если вы закрываете всего несколько сделок в квартал, модели нечему учиться, и четкий скоринг на основе правил пока послужит вам лучше.

Распространенная ошибка — сравнивать коэффициенты конверсии лидов с высоким и низким баллом и называть разницу доходом. Это показывает только то, что модель сортирует лиды; это не показывает, что использование баллов изменило результаты. Чтобы измерить ROI, сравните результаты с работой на основе баллов и без нее.

• Контрольный тест (holdout): направляйте случайную долю лидов, например 20 процентов, старым способом и сравнивайте результаты.
• Скорость реакции на лид: измерьте время отклика для лидов с наивысшим баллом до и после.
• Коэффициент конверсии: от лида к возможности и от возможности к сделке, для групп со скорингом и контрольных групп.
• Время продаж: часы, затраченные на лиды, которые так и не продвинулись.
• Ценность воронки: ценность возможности, созданная одним представителем в месяц.
• Стоимость: общие затраты на лицензии, данные и персонал за тот же период.

Простая формула ROI: дополнительная валовая прибыль от дополнительных выигранных сделок плюс стоимость сэкономленных часов продаж минус общие затраты, деленные на общие затраты. Используйте валовую прибыль, а не выручку, и согласуйте вводные данные с финансовым отделом до теста, а не после.

Циклы продаж задают темп. Если сделки закрываются три месяца, вам нужно как минимум один полный цикл, а лучше два, прежде чем ROI станет измеримым. Ранние сигналы, такие как более быстрое реагирование на лучшие лиды и более высокие показатели встреч, появляются раньше и помогают решить, стоит ли продолжать.

Планируйте бюджет и ожидания вокруг этого графика. Проекты, оцениваемые через четыре недели при 90-дневном цикле продаж, обычно оцениваются на основе шума.

• Низкое внедрение: представители игнорируют баллы, которые они не понимают.
• Предвзятость: модели, обученные на прошлом таргетинге, могут недооценивать новые рынки или сегменты.
• Дрейф: изменения в кампаниях или продуктах смещают качество лидов, и модель отстает.
• Плохие данные о результатах: незакрытые или неправильно помеченные сделки преподают модели неправильные уроки.
• Конфиденциальность: профилирование лиц должно соответствовать GDPR и вашим уведомлениям о конфиденциальности.

Показывайте представителям основные факторы каждого балла там, где CRM это поддерживает. Объяснимые баллы принимаются гораздо охотнее, чем просто цифра.