4 مدل برتر Lead Scoring در سال 2023
در محیط کسب و کار امروز، به حداکثر رساندن تلاش های بازاریابی و فروش شما ضروری است. یک استراتژی قوی استفاده از یک مدل امتیازدهی سرب است، یک روش برای رتبه بندی چشم انداز بر اساس ارزش درک شده انها برای سازمان شما. این وبلاگ به بهترین مدل های امتیازدهی سرب در سال 2023، نمونه های شامل.
مدل های امتیازدهی سرب چیست؟
مدل های امتیازدهی سرب ابزارهای استراتژیکی هستند که توسط تیم های بازاریابی و فروش برای تعیین امتیاز به یک سرب بر اساس معیارهای مختلف استفاده می شوند و در نتیجه نمره سرب را به دست می اورند. این امتیاز به تیم های فروش و بازاریابی در تشخیص سرنخ های گرم از موارد سرد کمک می کند. معیارهای امتیازدهی می تواند شامل عنوان شغلی سرب، اندازه شرکت، تعامل با صفحه قیمت گذاری شرکت، در میان سایر نقاط داده اشکار باشد. اتوماسیون InvestGlass به طور فعال برای هدایت مسیر استفاده می شود. فیلترهای داخل ابزار اتوماسیون به ارزیابی منجر می شود به صورت پویا کمک خواهد کرد.
مدل های مختلف امتیازدهی سرب در حال استفاده وجود دارد، برخی از موارد رایج شامل جمعیت شناختی، رفتاری، پیش بینی کننده و مشترک است. هر مدل فرمول امتیازدهی سرب خود را دارد که مقادیر امتیاز را بر اساس معیارهای تعیین شده توسط تیم های فروش و بازاریابی اضافه یا کم می کند. به عنوان مثال، امتیاز منفی فرایندی است که در ان امتیازها کم می شوند اگر یک سرب یک عمل را انجام دهد که نشان می دهد ممکن است مناسب نباشد، بنابراین به انها نمره منفی می دهد. از طرف دیگر، اقدامات مثبت منجر به نمره سرب بالاتر می شود.
به عنوان مثال، در یک مدل امتیازدهی سرب جمعیتی، تیم بازاریابی می تواند مقادیر عددی را بر اساس عنوان شغلی سرب، اندازه شرکت یا صنعت اختصاص دهد. از سوی دیگر، یک مدل رفتاری، بر اساس اقداماتی مانند باز شدن ایمیل، بازدید از وب سایت یا دانلود یک کاغذ سفید، منجر می شود.
الگوریتم امتیازدهی سرب چیست؟
الگوریتم امتیاز دهی سرب ستون فقرات فرایند امتیازدهی سرب را تشکیل می دهد. این فرمول امتیازدهی سرب است که برای تعیین مقادیر امتیاز به اقدامات و ویژگی های مختلف استفاده می شود و سپس برای به دست اوردن نمره نهایی ترکیب می شود. نمرات سرب را می توان در یک یا دو بعد ساخته شده است. همه سرنخ ها می توانند سرنخ های مرتبط باشند، اما شما باید راهی برای مطابقت با "تناسب" با "رفتار" پیدا کنید.
به عنوان مثال، در یک سیستم امتیازدهی صریح، تیم های فروش مقادیر امتیاز را بر اساس داده های قابل مشاهده و صریح مانند اطلاعات ارائه شده توسط سرب یا اندازه شرکت سرب اختصاص می دهند. امتیازدهی ضمنی به اختصاص امتیاز بر اساس اقدامات سرب، مانند دانلود محتوا یا بازدید از صفحه قیمت گذاری اشاره دارد. هر الگوریتم هر دو نمره ضمنی و صریح را برای محاسبه نمره نهایی ادغام می کند.
امتیازدهی پیش بینی کننده سرب، یک الگوریتم پیچیده امتیازدهی سرب، از یادگیری ماشین برای پیش بینی احتمال تبدیل سرب بر اساس داده های سرنخ های گذشته استفاده می کند. این مدل امتیازدهی پیش بینی کننده، درک دقیق تری از سرنخ ها ارائه می دهد و به تیم فروش اجازه می دهد تا بر روی بهترین سرنخ ها تمرکز کنند.
ارزیابی مدل امتیازدهی سرب و فرایند امتیازدهی سرب
ارزیابی یک مدل امتیازدهی سرب شامل بررسی اثربخشی ان در شناسایی واجد شرایط ترین سرنخ ها است. این اغلب با بررسی توانایی مدل برای جدا کردن سرنخ های داغ از سرد انجام می شود، بنابراین به تکرار فروش در اولویت بندی سرنخ هایی که به احتمال زیاد تبدیل می شوند، کمک می کند.
به عنوان مثال، یک مدل امتیازدهی سرب که منجر به تعداد بیش از حد یا تعداد کمی از سرنخ های واجد شرایط بازاریابی می شود، ممکن است نیاز به بازنگری داشته باشد. به طور مشابه، یک مدل امتیازدهی ممکن است نیاز به تنظیمات داشته باشد اگر تیم فروش متوجه شود که سرنخ هایی با نمرات بالا تبدیل نمی شوند یا اگر سرنخ هایی با نمرات پایین تر به طور مداوم مشتری شوند.
علاوه بر این، طول چرخه فروش می تواند اثربخشی مدل امتیازدهی سرب را نشان دهد. اگر مدل به کوتاه شدن چرخه فروش کمک کند، احتمالا به خوبی کار می کند. برعکس، اگر چرخه فروش بیش از حد طولانی باشد یا معاملات اغلب از بین می رود، ممکن است زمان ان باشد که استراتژی امتیازدهی خود را بازبینی کنید.
جالب است که این نمره را با فرایند هوشمندانه دنبال کنید تا کار را برای مدیران روابط ساده کنید. بر اساس یک کار تقویم InvestGlass و سیستم ایمیل می تواند به ایمیل های چشم انداز شما ارسال کند، SMS با دستور کار مستقیم مدیر روابط. این جفت شدن فرم ها، اتوماسیون و ایمیل بهترین راه برای مدیریت کارامد پرورش سرب است.
4 مدل برتر Lead Scoring در سال 2023
- امتیازدهی جمعیتی: این مدل در مورد امتیازدهی بر اساس داده های جمعیت شناختی مانند عنوان شغلی، اندازه شرکت، مکان و صنعت است. اختصاص مقادیر نقطه ای به این عوامل به شما کمک می کند تا بر روی سرنخ هایی که متناسب با مخاطبان هدف شما هستند تمرکز کنید.
- امتیازدهی رفتاری: امتیازدهی رفتاری امتیاز را بر اساس رفتار یا تعامل با شرکت شما تعیین می کند. این می تواند شامل بازدید از وب سایت، تعامل رسانه های اجتماعی، تعامل ایمیل و دانلود محتوا باشد.
- امتیازدهی پیش بینی کننده: امتیازدهی پیش بینی کننده سرب از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل تعداد زیادی از نقاط داده از رفتارها و روندهای گذشته مشتری استفاده می کند. این پیش بینی می کند که کدام سرنخ ها به احتمال زیاد تبدیل می شوند و تیم های بازاریابی و فروش را قادر می سازد تا تلاش های خود را بر روی این سرنخ های بالقوه متمرکز کنند.
- امتیازدهی مشارکتی: این مدل داده های جمعیت شناختی و رفتاری را با بینش تیم فروش شما ترکیب می کند و منجر به یک مدل امتیازدهی گرد تر می شود. این اجازه می دهد تا تیم های فروش و بازاریابی خود را به همکاری در به ثمر رساند منجر می شود.
عناصر کلیدی امتیازدهی سرب: تناسب در مقابل علاقه، بازگشت مشتریان و شخصیت های مختلف
یکی دیگر از جنبه های مهم امتیازدهی سرب، تمایز بین تناسب و علاقه است. "Fit" به این اشاره دارد که چگونه یک سرب با مشخصات مشتری ایده ال شما مطابقت دارد. این جایی است که اطلاعات جمعیت شناختی مانند عنوان شغلی، صنعت و اندازه شرکت وارد بازی می شود. سرنخ های مناسب اما کم علاقه را می توان با یک استراتژی پرورش سرب مناسب برای ایجاد علاقه خود پرورش داد.
از سوی دیگر، "علاقه" مربوط به سطح تعامل یک سرب با کسب و کار شما است که از طریق اقدامات انها مانند بازدید از وب سایت، دانلود محتوا یا تعاملات ایمیل اندازه گیری می شود. سرنخ هایی با علاقه بالا اما تناسب کم ممکن است برای رویکرد فروش مستقیم اماده نباشند، اما هنوز هم می توانند از طریق یک استراتژی بازاریابی متفاوت پرورش یابند. قوانین امتیاز دهی به راحتی در داخل ابزار اتوماسیون InvestGlass تنظیم می شوند.
مشتریان بازگشتی یک موقعیت منحصر به فرد در مدل امتیازدهی سرب دارند. انها قبلا سطح علاقه و تناسب را با خرید در گذشته نشان داده اند. در نتیجه، انها اغلب نمره سرب بالاتری دارند و ممکن است یک استراتژی متفاوت برای سرمایه گذاری بر وفاداری و تعامل نشان داده شده خود داشته باشند.
در نهایت، ضروری است که نمره سرب خود را برای شخصیت های مختلف تنظیم کنید. همه سرنخ ها برابر نیستند و انچه برای یک شخصیت کار می کند ممکن است برای دیگری کار نکند. به عنوان مثال، یک صاحب کسب و کار کوچک ممکن است منافع و نیازهای متفاوتی نسبت به یک مدیر در یک شرکت بزرگ داشته باشد. بنابراین، مدل امتیازدهی سرب شما باید این تفاوت ها را منعکس کند.
با در نظر گرفتن این عناصر - تناسب در مقابل علاقه، بازگشت مشتریان و شخصیت های مختلف - شما می توانید یک سیستم امتیازدهی دقیق تر و موثر تر را توسعه دهید. به نوبه خود، این به تیم های فروش و بازاریابی شما اجازه می دهد تا اولویت بندی و تلاش های خود را بهتر انجام دهند و در نتیجه تبدیل سرب کارامدتر و چرخه فروش سالم تر شود.
چگونه InvestGlass می تواند به مدل های امتیازدهی شما کمک کند؟
InvestGlass یک ابزار قدرتمند است که تغییرات بازی را برای مزایای فرایند فروش به مدل های امتیازدهی سرب شما ارائه می دهد. این داده های فروش و بازاریابی را در یک مکان ادغام می کند و به شما اجازه می دهد تا یک مدل جامع تر و دقیق تر را ایجاد کنید. این که ایا شما از مدل های جمعیت شناختی، رفتاری یا پیش بینی استفاده می کنید، قابلیت های تجزیه و تحلیل داده های گسترده InvestGlass اطمینان حاصل می کند که شما از داده های مرتبط و به روز استفاده می کنید.
قابلیت های هوش مصنوعی InvestGlass نقش مهمی در پیش بینی امتیازدهی سرب دارد. با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، می تواند مقادیر زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل کند، از الگوها یاد بگیرد و نتایج اینده را پیش بینی کند. این به شما کمک می کند تا سرنخ های بالقوه با دقت بیشتری را شناسایی کنید و تیم فروش خود را قادر می سازد تا بر روی سرنخ هایی با بیشترین احتمال تبدیل تمرکز کند.
علاوه بر این، InvestGlass یک راه حل اتوماسیون بازاریابی ارائه می دهد که کارایی فرایند امتیازدهی سرب شما را افزایش می دهد. این می تواند به طور خودکار نمرات را بر اساس معیارهای از پیش تعریف شده اختصاص دهد و این نمرات را در زمان واقعی به روز کند، زیرا منجر به تعامل با کسب و کار شما می شود. این نه تنها تضمین می کند که نمرات سرب شما همیشه منعکس کننده جدیدترین داده ها است، بلکه باعث صرفه جویی در زمان و منابع ارزشمند تیم شما می شود.
یکی از قابل توجه ترین ویژگی های InvestGlass توانایی ان در مدیریت چندین مدل امتیازدهی سرب است. این بدان معنی است که شما می توانید مدل های مختلف امتیازدهی را برای شخصیت های مختلف مشتری، خطوط تولید یا واحدهای تجاری پیاده سازی کنید و استراتژی امتیازدهی سرب خود را بیشتر اصلاح کنید. تیم ما خوشحال است که به شما در پیدا کردن یک روش امتیازدهی سرب برای مطابقت با انتظارات شما کمک کند. CRM مستقل سوئیس انعطاف پذیر است و با هر مدل کسب و کار سازگار است.
علاوه بر این، InvestGlass از یک رویکرد مشترک برای هدایت امتیازدهی پشتیبانی می کند. این اجازه می دهد تا تیم های فروش و بازاریابی خود را به کار با هم در فرایند نمره سرب، ارائه یک دیدگاه جامع تر از هر سرب. این می تواند منجر به درک بهتر، بهبود دقت و در نهایت تبدیل موفق تر شود.
در نتیجه، این که ایا شما در حال پالایش مدل امتیازدهی سرب موجود خود هستید یا ساخت یک مدل جدید از ابتدا، InvestGlass مجموعه ای از ویژگی ها و قابلیت ها را ارائه می دهد که می تواند فرایند را دقیق تر، کارامد و موثر تر کند. توانایی ان برای ادغام، تجزیه و تحلیل و خودکار سازی، ان را به یک ابزار ارزشمند برای هر کسب و کاری که به دنبال افزایش استراتژی امتیازدهی سرب خود است، تبدیل می کند.