Lead scoring modelleri, Salesforce dokümantasyonunda tanımlandığı gibi, her bir lead’in organizasyona getirdiği algılanan değeri temsil eden bir ölçek üzerinde potansiyel müşterileri sıralamak için kullanılan stratejik çerçevelerdir. Belirli niteliklere ve davranışlara sayısal değerler atayarak, şirketler hangi kişilerin doğrudan satış için hazır olduğunu ve hangilerinin daha fazla beslenmeye ihtiyacı olduğunu belirleyebilirler. Bu süreç, pazarlama ve satış ekiplerinin kaynaklarını ideal müşteri profiline uymayan lead’lere zaman harcamak yerine, dönüşüm olasılığı en yüksek olan potansiyel müşterilere yönlendirmelerini sağlar.
Modelinize hangi veri noktalarını dahil etmelisiniz?
İşlevsel bir lead scoring sistemi iki ana veri kategorisine dayanır: açık ve örtük bilgiler. Açık veriler, potansiyel müşterinin gönüllü olarak sağladığı unvan, şirket büyüklüğü, sektör veya bütçe gibi bilgilerden oluşur. Bu detaylar genellikle açılış sayfalarındaki web formları aracılığıyla yakalanır. CRM verilerinizi kontrol ederek, belirli gelir aralıkları veya karar verici roller gibi yüksek değerli hesap özelliklerinize uyan lead’lere daha yüksek puan değerleri atayabilirsiniz. Bu temel, huninin başındaki niteliksiz trafiği filtrelemeye yardımcı olur.
Örtük veriler, potansiyel müşterinin dijital varlıklarınızla nasıl etkileşime girdiğini izler. Buna e-posta açılışları, bağlantı tıklamaları, teknik doküman (whitepaper) indirmeleri ve web sitesi ziyaretlerinin takibi dahildir. Yaygın bir model, fiyatlandırma sayfanızı bir hafta içinde üç kez ziyaret eden bir kullanıcıya, sadece tek bir blog yazısı okuyan birine kıyasla daha yüksek puan atamaktır. Bu eylemleri izlemek, pazarlama otomasyon platformunuz ile CRM’iniz arasında entegrasyon gerektirir. Tipik bir hesapta, bir e-posta tıklaması için beş puan ve bir demo talebi için yirmi puan atayabilirsiniz.
Scoring hiyerarşisi nasıl tasarlanır
Etkili bir hiyerarşi tasarlamak, satış ve pazarlama liderliği arasında iş birliği gerektirir. Satış için nitelikli lead (SQL) ile pazarlama için nitelikli lead (MQL) arasındaki fark konusunda anlaşmalısınız. Bu tanımlar belirlendikten sonra, scoring kademelerinizi yapılandırabilirsiniz. Satış döngünüzdeki her temas noktasını listeleyerek ve ona bir ağırlık atayarak başlayın. Bu ağırlık, o eylemin potansiyel müşteriyi nihai satın alma kararına doğru ilerletmedeki öngörü gücünü yansıtmalıdır.
- Demografik scoring: Unvan, sektör ve firma bilgilerine göre sıralayın.
- Davranışsal scoring: İçerik tüketimi ve web etkinliğine göre sıralayın.
- Negatif scoring: Abonelikten çıkmalar, aktif olmayan e-posta adresleri veya kariyer sayfası ziyaretleri için puan düşürün.
- Zamanla azalan scoring: Doksan günden uzun süredir etkileşime girmeyen lead’ler için puanları azaltın.
Neden negatif scoring kullanmalısınız?
Negatif scoring, birçok uygulayıcının göz ardı ettiği kritik bir bileşendir. İlgi eksikliği veya uyumsuzluk belirtileri gösteren lead’lerin puanlarını düşürerek veritabanınızı temizlemenize yardımcı olur. Bir kullanıcı bülteninizden aboneliğini iptal ederse, lead puanı önemli ölçüde düşmelidir; bu, satış ekibine bu kişinin artık aktif olmadığını bildirir. Benzer şekilde, bir lead’in ‘Kariyer’ sayfanızı tekrar tekrar ziyaret ettiğini fark ederseniz, muhtemelen potansiyel bir alıcıdan ziyade iş arayan biridir ve boşa harcanan satış çabalarını önlemek için puanı buna göre ayarlanmalıdır.
Scoring eşiklerinizi ne zaman ayarlamalısınız?
Scoring eşikleriniz asla statik olmamalıdır. İşiniz büyüdükçe veya ürün teklifleriniz değiştikçe, ideal müşterinizin davranışı da değişebilir. Scoring modelinizi her çeyrekte, doğruluğunu koruduğundan emin olmak için gözden geçirmelisiniz. Örneğin, yüksek puanlı lead’lerin hala dönüşüm sağlamadığını fark ederseniz, belirli eylemler için puan değerleriniz çok yüksek olabilir. Tersine, satış ekibiniz lead’lerin niteliksiz olduğundan şikayet ediyorsa, ‘satışa hazır’ statüsüne ulaşmak için gereken puanı artırmanız gerekebilir.
Modelinizi kalibre etmek için adımlar
- Yaygın lead davranışlarını belirlemek için geçmişte kazanılmış fırsatları analiz edin.
- Satış temsilcileriyle, bir lead’de ne aradıklarını anlamak için görüşün.
- Satış CRM hattına otomatik aktarım için bir eşik puanı belirleyin.
- Aykırı değerleri veya bozuk otomatik iş akışlarını belirlemek için scoring raporlarını aylık olarak gözden geçirin.
Alien Road lead scoring modellerini nasıl uygular
Alien Road’da, lead scoring’e tek seferlik bir kurulumdan ziyade yinelemeli bir mühendislik sorunu olarak yaklaşıyoruz. Tipik bir çalışmada, müşteri yolculuğunu haritalamak için müşterinin mevcut CRM verilerini denetleyerek başlıyoruz. Müşterilerin davranış takibi için özel alanlar oluşturmalarına ve pazarlama otomasyon platformlarında otomatik scoring kuralları uygulamalarına yardımcı oluyoruz. Bu puanları belirli satış aşamalarıyla eşleştirerek, satış ekibinin yalnızca doğrulanmış bir niyet seviyesine ulaşmış potansiyel müşterilerle etkileşime girmesini sağlıyoruz. Ardından, scoring modellerimizin ağırlıklarını iyileştirmek için her aşamadaki dönüşüm oranlarını izliyoruz.
Kaçınılması gereken yaygın tuzaklar nelerdir?
Büyük bir hata, modeli en başından itibaren aşırı karmaşıklaştırmaktır. Birçok organizasyon yüzlerce değişkeni takip etmeye çalışır, bu da sorun gidermesi zor, dağınık bir sistem yaratır. Beş ila on yüksek etkili eylemle başlayın ve verilere güvendikçe oradan genişletin. Bir diğer tuzak, aktif olmayan lead’leri hesaba katmamaktır. Lead geri dönüşümü veya puan düşüşü için bir süreciniz yoksa, CRM’iniz hızla yüksek puanlı ancak düşük güncel ilgiye sahip eski lead’lerle dolar.
Bir diğer sorun, ekipler arasındaki iletişim eksikliğidir. Satış ekibi, pazarlama sistemi tarafından sağlanan puanlara güvenmiyorsa, verileri görmezden gelecek ve kendi manuel araştırmalarına güvenecektir. Tasarım aşamasında satış liderliğini dahil etmelisiniz ki puanların arkasındaki mantığı anlasınlar. Satış temsilcileri 50 puanın, bir lead’in fiyatlandırma sayfasını ziyaret ettiği ve bir vaka çalışması talep ettiği anlamına geldiğini anladıklarında, bu iletişimi soğuk bir lead’e tercih etme olasılıkları çok daha yüksektir.
Scoring modelinizi uzun vadede nasıl korursunuz?
Bir lead scoring modelini korumak, disiplinli veri hijyeni gerektirir. Scoring raporlarınızı çarpıtabilecekleri için kopya ve geçersiz e-posta adreslerini kaldırmak amacıyla iletişim listelerinizi düzenli olarak temizleyin. Ayrıca, pazarlama otomasyon platformunuzun verileri gerçek zamanlı olarak CRM’inize doğru bir şekilde aktardığından emin olun. Senkronizasyonda bir gecikme varsa, satış ekibiniz eski bilgilere dayanarak bir lead’i arıyor olabilir, bu da kötü bir potansiyel müşteri deneyimiyle sonuçlanır. Entegrasyonlarınızın sürekli denetimi, scoring kurallarının mantığı kadar önemlidir.
Son olarak, belirli sektörünüzün bağlamını göz önünde bulundurun. Uzun, kurumsal düzeyde bir satış döngüsü, yüksek hacimli, işlemsel bir e-ticaret işletmesinden farklı bir scoring yaklaşımı gerektirir. İşlemsel bir modelde, sepet terk etme eylemleri gibi anlık satın alma niyetine öncelik verebilirsiniz. Kurumsal bir modelde ise teknik doküman indirmeleri veya web semineri katılımı gibi araştırma ağırlıklı eylemlere öncelik verebilirsiniz. Modelinizi belirli satış döngünüze göre uyarlamak, lead scoring çabalarınızın gerçek gelir artışına dönüşmesini sağlamanın en etkili yoludur.
Bu hafta nereden başlamalı
Bu hafta modelinizi oluşturmaya başlamak için, en iyi müşterilerinizin satın alma yapmadan önce gerçekleştirdikleri ilk beş eylemi belgeleyerek başlayın. Belirlendikten sonra, CRM veya pazarlama otomasyon aracınızda bu eylemlerin her birine bir puan değeri atayın. İlk gün mükemmel bir sisteme ihtiyacınız yok; basit, çalışan bir model, asla uygulanmayan karmaşık bir modelden daha iyidir. Puanlarınız atandıktan sonra, ‘satışa hazır’ eşiğinize ulaşan ilk lead grubunu izleyin ve satış ekibinizden bu belirli potansiyel müşteriler hakkında anında geri bildirim isteyin.
Okumaya devam edin: CRM Sistemi · E-posta Pazarlaması