Müşteri Uyum Skoru
Müşteri uyum skoru, bir lead'in firmografik ve demografik özelliklere göre ideal müşteri profilinize ne kadar uyduğunu ölçen sayısal bir derecelendirmedir.
Önemli noktalar
- Uyum skoru aritmetiktir: ağırlıklı puanlar toplanır ve sabit bir aralığa normalize edilir.
- Boş yanıtların nasıl ele alındığı sıralamayı ağırlıklardan daha çok değiştirir.
- Zorunlu koşullar skorun içinde negatif puan değil, dışında kapı olmalıdır.
- En çok katkı veren özellikleri toplamın yanında saklayın ki skor okunabilsin.
- Modeli sürümleyin; farklı ağırlıklandırmalardan gelen skorlar karşılaştırılabilir değildir.
Derinlemesine
Skor, tanımlı bir aralığa sahip aritmetik bir nesnedir. Her özellik puan katar; ya yanıt başına sabit bir değer ya da kategori üst sınırının bir payı olarak. Toplam, bir bandın kendisini besleyen her form ve quizde aynı anlama gelmesi için normalize edilir. Davranışını ağırlıklardan çok iki tasarım kararı belirler: bir özelliğin negatif puan katıp katamayacağı ve eksik bir yanıtın sıfır mı sayılacağı yoksa paydadan mı çıkarılacağı.
Ağırlıklar ayrışmayı, yani bir özelliğin kazanılan ve kaybedilen hesaplarda ne kadar farklı göründüğünü yansıtmalı; ama aynı zamanda onu kullanan insanlara açıklanabilir kalmalıdır. Yirmi ince ayarlı girdili bir model, altı girdiliden biraz daha iyi ayırıp çok daha az güven görebilir. Daha çok özellik daha çok boşluk demektir ve her boşluk normalizasyon sorusunu yeniden doğurur. Sadelik benimsenme, karmaşıklık kullanılmayan doğruluk satın alır.
Bir skor ancak gerekçesiyle birlikte işe yarar. Toplamı, bandı ve en çok katkı veren iki üç özelliği saklayın; böylece kaydı açan temsilci çıplak bir sayı yerine skorun neden öyle çıktığını görür. Bir scorecard funnel'ında aritmetik oturum sırasında işler: her yanıt puan taşır, kategoriler bir toplama yuvarlanır ve derecelendirme kademeleri bu toplamı hem sonuç sayfasını hem yönlendirmeyi süren adlı bir banda çevirir.
Sayı birkaç yanıtı sıkıştırır ve sıkıştırma istisnayı kaybeder. Tek bir zorunlu koşulu karşılamayan bir hesap, diğer her şey güçlü olduğu için yine yetmişlerde puan alabilir; bu yüzden engelleyici koşullar aritmetiğin içinde negatif puan olarak değil, dışında kapı olarak durmalıdır. Ağırlıklar yenilendikten sonra skorlar karşılaştırılamaz olur: model sürümü birlikte saklanmadıkça geçen çeyreğin yetmişi bugünküyle aynı şeyi anlatmaz.
Pratikte örnek
Nasıl ölçülür
Önce dağılıma bakın. Sağlıklı bir skor lead'leri bir uçta yığmak yerine bantlara yayar; ağır bir yığılma genelde neredeyse herkesin aynı yanıtladığı tek bir özelliğe dayanır. Ardından fırsat oranının banttan banda yükseldiğini kontrol edin; altındakinden daha kötü dönüşen her bant, yanlış ağırlık taşıyan bir girdiye işaret eder.
Kararlılığı ve uyuşmayı da ölçün. Geçen yılın müşterilerinden bir örneklemi yeniden puanlayın ve en iyi hesaplarınızın bugünkü eşiği geçip geçmeyeceğine bakın; çoğu geçmiyorsa ağırlıklar gerçeklikten uzaklaşmıştır. Bant atamalarını temsilcilerin aynı lead'leri elle sıralamasıyla karşılaştırın; büyük uyuşmazlıklar genelde inatçı bir temsilciyi değil eksik bir özelliği işaret eder.
Sık yapılan hatalar
En yaygın hata, yanıtın kendisine değil yanıt vermeye puan vermektir. Bir açılır listedeki her seçenek puan getirdiğinde lead'in toplamı yalnızca formu doldurmakla yükselir ve en gayretli katılımcılar en uygun olanların önüne geçer. Uyum göstermeyen seçeneklere sıfır verin, puanı profile gerçekten uyan yanıtlara ayırın ve sonrasında dağılımda hiçbir lead'in altına inmediği yapay bir taban olup olmadığını inceleyin.
İkinci hata, kesin görünmek için ölçeği şişirmektir. Bin üzerinden puanlama, altı form sorusunun taşıyamayacağı bir çözünürlük ima eder ve temsilciler hiçbir anlamı olmayan on puanlık farkları tartışmaya başlar. Aralığı ölçülü tutun, her biri belirli bir eyleme bağlı üç dört bant tanımlayın ve aynı banttaki iki skoru kimin önce aranacağına karar verirken eşdeğer sayın.
Sıkça sorulan sorular
Uyum skoru ile lead skoru arasındaki fark nedir?
Lead skoru genellikle uyum ve etkileşimi harmanlayan bir şemsiye terimken, uyum skoru yalnızca adayın ideal müşteri profiline ne kadar uyduğunu yalıtır. İkisini ayrı tutmak, ilgili ancak uygun olmayan bir adayı, henüz etkileşime geçmemiş mükemmel uyumlu bir adaydan ayırt etmenizi sağlar.
Bir müşteri uyum skoru hesaplamak için hangi verilere ihtiyacım var?
Şirket büyüklüğü, sektör, rol, bölge ve kullanım senaryosu uyumu gibi firmografik ve demografik özelliklere ihtiyacınız var. Bir quiz hunisinde bunlar yanıtlayıcının cevapladığı sorulardan doğrudan toplanır ve çoğu durumda üçüncü taraf veri zenginleştirmesine gerek bırakmaz.
Uyum skorlama modelimi ne sıklıkta yeniden kalibre etmeliyim?
Ağırlıkları üç ayda bir veya ideal müşteri profilinizde ya da fiyatlandırmanızda büyük bir değişiklik olduğunda gözden geçirin. Hangi skorların kazanılan anlaşmalarla ilişkili olduğunu karşılaştırın ve daha öngörücü çıkan özelliklerin puan değerlerini ayarlayın.
Lead uyum skoru hangi ölçeği kullanmalı?
Sıfır ile yüz arası olağan tercihtir; bantları iletmek kolaydır ve sayılar yeniden ağırlıklandırmayı makul biçimde atlatır. Aralıktan daha önemlisi bant sayısıdır: her biri belirli bir eyleme bağlı üç veya dört bant. Daha ince bir ölçek, birkaç form yanıtının veremeyeceği bir kesinlik ima eder ve tartışma üretir.
Lead uyum skorunda negatif puan olmalı mı?
Az kullanın ve yalnızca uyumu gerçekten azaltan özellikler için; örneğin hesaba çoktan yerleşmiş rakip bir ürün. Anlaşmayı imkânsız kılan her şey içinse kapı daha iyi çalışır: kayıt, toplam ne olursa olsun elenmiş olarak işaretlenir, böylece başka yerlerdeki güçlü puanlar engelleyici bir koşulu örtemez.
Eksik özelliği olan bir lead'i nasıl puanlarım?
Boş bir alanın sıfır mı sayılacağına yoksa paydadan mı çıkarılacağına önceden karar verin ve kuralı tutarlı uygulayın. Boşlukları sıfır saymak eksik formları cezalandırır ve iyi lead'leri aşağı iter; çıkarmak ise çok az veriye dayanan skorları şişirir. Uygulanabilir orta yol, mevcut olanı puanlamak ve asgari yanıt sayısının altındaki kayıtları işaretlemektir.
Skoru kaç özellik beslemeli?
Genellikle dört ile sekiz arası. Dörtün altında toplam tek bir yanıtla savrulur; sekizin üstünde her ek özellik az ayrışma katarken boşluk oranını yükseltir ve sayıyı açıklamayı zorlaştırır. Bir özelliği ancak tek başına kazanılan hesapları kaybedilenlerden ayırdığını gösterebildiğinizde ekleyin, yalnızca elinizde olduğu için değil.
Uyum skoru ile uyum kademesi arasındaki fark nedir?
Skor ham toplamdır; kademe ise toplamın düştüğü bant ve o banda iliştirilmiş etikettir. Ekipler kademeye göre hareket eder, çünkü etiket üzerinde anlaşılmış tek bir eyleme karşılık gelirken ham sayılar pazarlığa davet çıkarır. Skoru analiz ve eşik ayarı için saklayın, yönlendirme ile raporlamayı kademe üzerinden yürütün.
Düşük bir uyum skorunu satış temsilcisine nasıl açıklarım?
Toplamı değil katkı veren özellikleri gösterin. Bir hesabın beş çalışanı ve ilgili aracı olmadığı için düşük puan aldığını, temsilci çıplak bir sayıdan çok daha kolay kabul eder; belirtilen gerekçe ayrıca model yanlışsa itiraz etmesine imkân verir. Bu gerekçeleri otomatik kaydedin ki kimse haftalar sonra yeniden kurmak zorunda kalmasın.