Potansiyel Müşteri Puanlama Otomasyonu
Lead puanlama otomasyonu, her lead'e nitelikleri ve davranışlarına göre otomatik olarak sayısal bir puan atar ve günceller; böylece satış ekipleri en yüksek potansiyelli kişileri manuel inceleme olmadan önceliklendirebilir.
Önemli noktalar
- Uyum ve etkileşimi iki ayrı skora bölün, çünkü farklı soruları yanıtlarlar.
- Ağırlıkları ekip görüşünden değil, kazanılan ve kaybedilen anlaşmalardan türetin.
- Eşiği, temsilcilerinizin haftada gerçekten çalışabileceği hacme göre belirleyin.
- Eleyici nitelikler için verilen eksi puanlar, artı puanlar kadar önemlidir.
- Etkileşim puanları zamanla düşmeli, yoksa eski aktivite leadi satışa hazır tutar.
Derinlemesine
Puanlama modeli, bir kişi kaydına uygulanan ağırlıklı kurallar kümesidir ve CRM'in bir alan olarak sakladığı, sürekli güncellenen bir toplam üretir. Çoğu uygulama bunu ikiye ayırır: firmografik ve kişinin kendi beyan ettiği niteliklerden kurulan bir uyum skoru ile zamanla değer kaybeden eylemlerden kurulan bir etkileşim skoru. Bu ayrım önemlidir, çünkü ikisi farklı soruları yanıtlar; hesabın satmaya değip değmediğini ve kişinin şu anda ilgilenip ilgilenmediğini. İkisini harmanlayan tek bir sayı ise bu ikisinden hangisinin eksik kaldığını tümüyle gizler.
Ağırlıklar, bir sinyalin ekibin hoşuna gitme derecesini değil, anlaşma olasılığını ne kadar değiştirdiğini yansıtmalıdır. Uygulamada bunları kazanılan anlaşmalardan geriye doğru türetirsiniz: kazanımlarda sık görülen nitelikler daha çok puan alır, kaybedilen anlaşmalarda sık görülenler ise eksi puan alır. Eşik ise bir kalite kararı değil kapasite kararıdır; onu temsilcilerinizin gerçekten çalışabileceği hacme koymak kuyruğu anlamlı tutar. Eşik çok düşükse satışa hazır etiketi hiçbir şey ifade etmez; çok yüksekse iyi leadler kimse dokunmadan sırada bekler ve fırsat penceresi kapanır.
İşleyen rutin şudur: ilgili her değişiklikte skoru yeniden hesaplamak ve modeli sabit bir döngüde gözden geçirmek. Skorkart quizi kullanışlı bir girdidir, çünkü uyum niteliklerini doğrudan toplar; puanlar davranıştan çıkarsanmak yerine belirli yanıtlara bağlanır, böylece bütçe, karar yetkisi ve zaman çizelgesi kayda tahmin olarak değil açık değerler olarak iner. Ekipler sonra aylık bir oturum yapar; satış ekibi puanlanan leadleri isabetli ya da isabetsiz diye işaretler ve bu yargılar bir sonraki ağırlık değişikliği turunun doğrudan girdisi olur.
Skorlar açıklama değil korelasyondur ve geçmiş veride ne varsa o yanlılığı devralır. Geçmiş kazanımlarınız yalnızca o sektörde sattığınız için tek bir sektörden geldiyse, model sizi oraya sürmeye devam eder ve yeni bir segmenti ilgisiz bırakır. Küçük hacimler bu sorunu ağırlaştırır; bir avuç anlaşma, çok sayıda ağırlığı istatistiksel olarak taşıyamaz. Skorun girdilerinin dışında bir görüşü de yoktur; bütçenin donması, şirketten ayrılan bir iç destekçi ya da rakiple yeni imzalanmış bir sözleşme yenilemesi hiçbir zaman skora yansımaz.
Pratikte örnek
Nasıl ölçülür
Temel kontrol bant bant dönüşümdür: kişileri skor aralıklarına bölün ve her bandın ne kadarının fırsata, ardından kapanan anlaşmaya dönüştüğünü ölçün. Çalışan bir model tekdüze bir yükseliş gösterir; her üst bant, altındakinden daha iyi dönüşür. Yan yana iki bant aynı oranda dönüşüyorsa aralarındaki sınır hiçbir iş görmüyordur ve model, elinizdeki verinin taşıyabileceğinden daha ince bir ayrıma bölünmüş demektir.
Sonra iki operasyonel sayıya bakın. Kapsama, kazanılan anlaşmaların içinde bir kez olsun eşiğin üzerinde puanlanmış olanların payıdır; düşük bir değer, modelin tam da bulmak için var olduğu leadleri kaçırdığı anlamına gelir. İsabet ise satışa hazır leadlerin temsilcilerce gerçek kabul edilen payıdır ve varsayımdan değil onların geri bildiriminden gelir. Düşen isabet, modelin kaydığını dönüşüm verisinden önce haber verir.
Sık yapılan hatalar
En yaygın başarısızlık, kimsenin dönüp bakmadığı bir modeldir. Başlangıçta konan ağırlıklar geçen yılın alıcısını tarif eder, ürün ilerlemiştir, yüksek skorlar artık hiçbir şeyi öngörmez; buna rağmen satışa hazır etiketi o leadleri hâlâ takvime yönlendirir. Yinelenen bir gözden geçirme planlayın, skor bantlarını gerçek kazanma oranlarıyla karşılaştırın ve her seferinde yalnızca yeni sinyal eklemek yerine bir sinyali tümüyle çıkarmaya da razı olun.
İkinci başarısızlık, etkileşimi düşüşsüz puanlamaktır. Bir kişi geçen bahar bir webinardan, üç e-postadan ve bir fiyat sayfası ziyaretinden puan biriktirir, hiçbir zaman eşiğin altına inmez ve satışa hazır liste aylardır hiçbir şey yapmamış insanlarla dolar. Etkinlik puanlarına zamana bağlı bir düşüş uygulayın, tek bir davranış türünün toplama katabileceği puanı sınırlayın ve kendi çalışanlarınızın ve mevcut müşterilerin ürettiği trafiği puanlamanın tümüyle dışında tutun.
Sıkça sorulan sorular
Potansiyel müşteri puanlama otomasyonunu hangi sinyaller beslemeli?
İş unvanı, şirket büyüklüğü ve sektör gibi uyum sinyallerini test puanları, sayfa ziyaretleri ve e-posta tıklamaları gibi davranış sinyalleriyle birleştirin. Bir scorecard testi, açık ve yapılandırılmış niyeti tek adımda yakaladığı için özellikle değerlidir.
Puanlama modelimi ne sıklıkla yeniden ayarlamalıyım?
En az üç ayda bir gözden geçirin ve puanları gerçek kazanılan ve kaybedilen anlaşmalarla karşılaştırın. Yüksek puanlar artık dönüşümleri öngörmüyorsa, modelin gerçek satın alma davranışını yansıtması için puan değerlerini ayarlayın.
Puanlama otomasyonu zamanla puanları düşürebilir mi?
Evet. Birçok araç puan azalmasını destekler; etkileşim eskidikçe bir müşterinin puanını düşürür, böylece atıl kişiler yapay olarak yüksek kalmaz. Bu, satışa hazır kuyruğunuzu şu anda aktif olan adaylara odaklı tutar.
Bir lead puanlama modeli kaç sinyal kullanmalı?
Beş ile on arasında başlayın ve yalnızca yeni bir sinyal sıralamayı gözle görülür biçimde değiştiriyorsa büyütün. Küçük modelleri satışa anlatmak kolaydır, bir lead tuhaf puan aldığında hatayı bulmak kolaydır ve bir avuç geçmiş anlaşmaya aşırı uyum sağlama riski düşüktür. Öngörü gücünün çoğu pratikte iki üç sinyalden gelir, kalanı yalnızca kenarlarda ince ayar yapar.
Uyum skoru ile etkileşim skoru arasındaki fark nedir?
Uyum hesabı tarif eder: sektör, büyüklük, rol, bütçe ve haftadan haftaya değişmeyen diğer nitelikler. Etkileşim ise yakın davranışı tarif eder: ziyaretler, yanıtlar, quiz tamamlamaları ve toplantı talepleri. Uyumu yüksek etkileşimi düşük bir lead pazarlama ilgisi ister; uyumu düşük etkileşimi yüksek olan çoğu zaman bir araştırmacıdır ve ikisini tek sayıda birleştirmek bu ayrımı tümüyle gizler.
Quiz yanıtları doğrudan puan eklemeli mi?
Evet ve bunlar elinizdeki en temiz girdiler arasındadır, çünkü niteliği bir sayfa ziyaretinden siz çıkarsamak yerine kişi kendisi beyan etmiştir. Puanı tamamlamaya değil belirli yanıtlara bağlayın; böylece quizi bitirmek tek başına puan getirmez. Puanı hangi yanıtın ürettiğini kaydedin ki sonraki bir gözden geçirmede tek bir ağırlığı, her şeyi yeniden puanlamadan kaldırabilesiniz.
Skorlar ne sıklıkla yeniden hesaplanmalı?
Yönlendirmeyi belirleyen her değişiklikte anında hesaplayın; böylece yeni bir quiz sonucu toplamı saniyeler içinde günceller. Ayrıca zamanlanmış tam bir yeniden hesaplama çalıştırın, çünkü düşüş ve zamana bağlı kurallar ancak bir şey onları değerlendirdiğinde devreye girer. Bu zamanlanmış geçiş olmazsa sessizleşen kişiler, etkileşimi bıraktıkları günkü skoru olduğu gibi korur.
Bir leadi satışa hazır yapan eşik nedir?
Kapasiteden geriye doğru çalışın: temsilcilerinizin bir haftada gerçekten işleyebileceği lead sayısını hesaplayın ve eşiği hacmin buna denk geldiği yere koyun. Sonrasında eşiğin üstündeki bandın altındakinden belirgin biçimde daha iyi dönüşüp dönüşmediğini kontrol edin. Dönüşmüyorsa sayı keyfîdir ve iki taraf gerçekten farklılaşana kadar eşiği kaydırmanız gerekir.
Temsilciler lead skorlarımızı neden dikkate almıyor?
Genellikle skor yeterince sık yanıldığı için; bakmanın maliyeti yok saymanın maliyetini aşmıştır. Güveni yeniden kurmak için gerekçeyi kayıt üzerinde görünür kılın, hangi sinyalin kaç puan kattığını gösterin ve puanlanan her lead için temsilci geri bildirimi toplayın. Bu geri bildirime göre gözle görülür biçimde değişen bir model kullanılır; çıplak bir sayı olarak gelen model kullanılmaz.