Kurşun puanlama - Lead scoring

Kurşun puanlama bir metodoloji potansiyel müşterileri her birinin algılanan değeri temsil eden bir ölçeğe göre sıralamak için kullanılır öncülük etmek kuruluşu temsil eder.[1] Elde edilen puan, bir alıcı fonksiyonun (örneğin satışlar, ortaklar, teleprospecting) öncelik sırasına göre devreye gireceğini belirlemek için kullanılır.

Müşteri adayı puanlama modelleri hem açık hem de örtük verileri içerir. Muhtemel müşteri tarafından veya müşteri hakkında, örneğin şirket büyüklüğü, sektör segmenti, iş unvanı veya coğrafi konum gibi açık veriler sağlanır.[2] Örtük puanlar olası davranışların izlenmesinden elde edilir; Bunlara örnek olarak Web sitesi ziyaretleri, teknik inceleme indirmeleri veya e-posta açma ve tıklamaları verilebilir.[3][4] Ek olarak, sosyal puanlar bir kişinin sosyal ağlardaki varlığını ve faaliyetlerini analiz eder.[5]

Potansiyel Müşteri Puanlama, bir işletmenin, potansiyel müşterinin deneyimini, satın alma aşamasına ve ilgi düzeyine göre özelleştirmesine olanak tanır ve takip için satış organizasyonlarına teslim edilen olası satışların kalitesini ve "hazır olma durumunu" büyük ölçüde iyileştirir.

Temel Avantajlar

Bir müşteri adayı puanlama modeli etkili olduğunda, temel faydalar şunlardır:

  • Artan satış verimliliği ve etkinliği: Potansiyel müşteri puanlama, satışın dikkatini kuruluşun en değerli gördüğü potansiyel müşterilere odaklayarak, niteliksiz veya algılanan değeri düşük olan potansiyel müşterilerin katılım için satışlara gönderilmemesini sağlar.
  • Pazarlama etkinliğinde artış: Bir müşteri adayı puanlama modeli, pazarlamacılar için hangi müşteri adaylarının veya potansiyel müşteri özelliklerinin en önemli olduğunu ölçerek pazarlamanın gelen ve giden programlarını daha etkili bir şekilde hedeflemesine ve satışlara daha yüksek kaliteli olası satışlar sağlamasına yardımcı olur.
  • Daha sıkı pazarlama ve satış uyumu: Potansiyel müşteri puanlama, pazarlama ve satış liderlerinin üretilen potansiyel müşterilerin kalitesini ve miktarını tartışabilecekleri ortak bir dil oluşturarak pazarlama ve satış arasındaki ilişkiyi güçlendirmeye yardımcı olur.[6]
  • Gelirdeki Artış: Potansiyel müşteri puanlama, puanlarına göre nitelendirilen potansiyel müşteriler için satışların ilk sıralarda olmasını sağlar. Daha yüksek puana sahip bir liderin kapanma olasılığı, daha düşük puana sahip olandan daha yüksektir. Bu, dolaylı olarak gelir artışına da katkıda bulunur.

Potansiyel Müşteri Puanlama Metodolojileri

Çeşitli müşteri adayı puanlama metodolojileri kullanılmaktadır:

  • Kuzu veya Spam: Çoğunlukla net bir ideal müşteri profiline (ICP) sahip olmayan küçük işletmeler tarafından kullanılan kuzu veya istenmeyen posta modeli, düşük kaliteli potansiyel müşterileri filtrelemek ve yüksek potansiyelli potansiyel müşterileri ortaya çıkarmaktan oluşur. Düşük kaliteli olası satışlar, çevrimiçi işletmeler tarafından kişisel e-posta adresi etki alanları (gmail, hotmail, yahoo) veya göndermek için kullanılan geçici e-posta oluşturucularla tanımlanır. e-posta spam veya isimsiz olarak kayıt olun. Yüksek kaliteli olası satışlar, kurumsal e-posta alanlarının yanı sıra firmaografik iş unvanı ve şirket büyüklüğü gibi veri noktaları[7].
  • Kural Tabanlı: bu müşteri adayı puanlama modelleri, bir müşterinin firmaografik ve davranışsal özelliklerine puan değerleri atar. Bir olası satışın iyi veya kötü bir uyum olarak kabul edilmesi için nokta eşikleri belirlenir.[8] Daha büyük pazarlama otomasyon platformlarında yerleşik kural tabanlı puanlama çözümlerinin yanı sıra, Salesforce CRM için müşteri adayı puanlama çözümleri gibi CRM'leri tamamlayan eklentiler de vardır.[9]
  • Tahmini öncül puanlama: Tahmine dayalı müşteri adayı puanlama modelleri, üçüncü taraf veri kaynakları tarafından artırılan geçmiş müşteri verilerine dayalı bir tahmine dayalı model oluşturmak için makine öğrenimini kullanır. Yaklaşım, geçmiş potansiyel müşteri davranışını veya bir şirket ile potansiyel müşteriler arasındaki geçmiş etkileşimleri analiz etmek ve bu tür verilerin olumlu bir iş sonucuyla (örneğin, kapalı bir anlaşma) pozitif korelasyonlarını bulmaktır.

İşletmeler, satış sözleşmesine daha iyi öncelik vermek için mevcut metodolojileri yineler ve metodolojileri değiştirir. İşletmelerin çalışan sayısı ve sattıkları ürünlerin sayısı arttıkça, tahmini müşteri adayı puanlama metodolojileri genellikle yeni müşteri verilerini rutin olarak alma ve tahminlerini geliştirme yetenekleri nedeniyle tercih edilir.[10]

Tahmini öncül puanlama

İle makine öğrenme, müşteri adayı puanlama modelleri, tahmine dayalı analitik, Tahmine Dayalı Olası Satış Puanlama modelleri oluşturma. Tahmine Dayalı Olası Satış Puanlama, ideal müşteri profilinin bir makine öğrenimi modelini oluşturmak için dahili pazarlama, satış ve ürün verileri gibi birinci taraf verilerinin yanı sıra veri zenginleştirme ve amaç verileri gibi üçüncü taraf verilerinden yararlanır. Tahmine Dayalı Olası Satış Puanlama modelleri, aynı zamanda, bir kullanıcının belirli bir eşiğin üzerinde harcama yapıp yapmayacağını en iyi şekilde tahmin eden, geçmiş kullanıcı davranışındaki istatistiksel olarak farklılaştırıcı unsurları belirlemeye dayalı olarak ürün nitelikli potansiyel müşterileri belirlemek, nitelendirmek ve devreye sokmak için de kullanılabilir.[11]

Tahmine Dayalı Olası Satış Puanlaması özellikle şunlar için faydalıdır: SaaS yüksek olan işletmeler Müşteri yaşam boyu değeri ve çok sayıda müşteri verisi. Tahmine dayalı müşteri adayı puanlama modelleri, işletmelerin alıcı yolculuğunun başlarında yüksek değerli potansiyel müşterileri belirlemelerine olanak tanıyarak, iyi bir firmaografik ve davranışsal uyum olacağı tahmin edilen potansiyel müşteriler için bir FastLane deneyimi yaratır.

Tahmine Dayalı Müşteri Adayı Puanlama modellerinin başarısı, satış fırsatlarının önemli bir bölümünü hesaba katacak potansiyel alıcıların bir alt kümesini belirleme becerileriyle ölçülür. Bu şu şekilde ifade edilir:

Olası satışların% X'i, dönüşümlerin% Y'sini temsil eder

Tahmine dayalı bir olası satış puanlama modelinin optimum performansı, X'in 0'a yaklaştığını, Y'nin 100'e yaklaştığını ve yaratılan fırsat veya kazanılan fırsat gibi dönüşüm hunisinin alt kısmı olarak tanımlanan dönüşümleri görür.

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ "Potansiyel Müşteri Puanlama nedir?". TechTarget.
  2. ^ "Potansiyel Müşteri Puanlamaya Giriş". harekete geçmek.
  3. ^ DM Haber, "Rakamlarla Liderlik Skoru"
  4. ^ "Potansiyel Müşteri Puanlarını Doğrulamak için 10 Adımlı Çerçeve". CRM Araması.
  5. ^ "Sosyal Medya Potansiyel Müşteri Puanlamasında Nasıl Hızlı Bir Kılavuz". Hedef pazarlama.
  6. ^ "Potansiyel Müşteri Puanlamayla İlgili Temel Fikir". Marketing Automation Insider.
  7. ^ Boogar, Yazar Liam (2019-01-29). "Kurşun Puanlamasının Üç Aşaması: Kuzular, Ördekler ve Kudus". Diğerleri veri getirir. Alındı 2019-03-01.
  8. ^ "Tahmine Dayalı Olası Satış Puanlama: Neden, Nasıl ve Nerede". Gelen Mantra. 2018-04-02. Alındı 2019-03-01.
  9. ^ "Salesforce Sales Cloud için potansiyel müşteri puanlama çözümü". SalesWings. 2019-10-10. Alındı 2019-10-11.
  10. ^ Boogar, Yazar Liam (2019-01-29). "Kurşun Puanlamasının Üç Aşaması: Kuzular, Ördekler ve Kudus". Diğerleri veri getirir. Alındı 2019-03-01.
  11. ^ Brero, Francis. "MQL'lerin ve SQL'lerin Ötesinde: Müşteri Adaylarını Nitelikli Hale Getirmek İçin Ürününüzü Nasıl Kullanabilirsiniz?". www.appcues.com. Alındı 2019-03-01.