2023 में 4 सर्वश्रेष्ठ लीड स्कोरिंग मॉडल
आज के गलाकाट कारोबारी माहौल में, अपने विपणन और बिक्री प्रयासों को अधिकतम करना आवश्यक है। एक शक्तिशाली रणनीति एक लीड स्कोरिंग मॉडल का लाभ उठा रही है, जो आपके संगठन के लिए उनके कथित मूल्य के आधार पर संभावनाओं को रैंक करने के लिए एक पद्धति है। यह ब्लॉग 2023 में सर्वश्रेष्ठ लीड स्कोरिंग मॉडल में उतरेगा, उदाहरण शामिल हैं।
लीड स्कोरिंग मॉडल क्या हैं?
लीड स्कोरिंग मॉडल विपणन और बिक्री टीमों द्वारा विभिन्न मानदंडों के आधार पर लीड को अंक प्रदान करने के लिए उपयोग किए जाने वाले रणनीतिक उपकरण हैं, जिसके परिणामस्वरूप लीड का स्कोर होता है। यह स्कोर बिक्री और विपणन टीमों को ठंडे लोगों से गर्म लीड को अलग करने में सहायता करता है। स्कोरिंग मानदंडों में लीड की नौकरी का शीर्षक, कंपनी का आकार, कंपनी के मूल्य निर्धारण पृष्ठ के साथ बातचीत, अन्य खुलासा करने वाले डेटा बिंदुओं के बीच शामिल हो सकते हैं। इन्वेस्टग्लास स्वचालन का उपयोग लीड को रूट करने के लिए सक्रिय रूप से किया जाता है। स्वचालन उपकरण के अंदर फिल्टर गतिशील रूप से लीड का मूल्यांकन करने में मदद करेंगे।
उपयोग में विभिन्न लीड स्कोरिंग मॉडल हैं, कुछ सामान्य लोगों में जनसांख्यिकीय, व्यवहारिक, भविष्य कहनेवाला और सहयोगी शामिल हैं। प्रत्येक मॉडल का अपना लीड स्कोरिंग फॉर्मूला होता है, जो बिक्री और विपणन टीमों द्वारा निर्धारित मानदंडों के आधार पर बिंदु मूल्यों को जोड़ता या घटाता है। उदाहरण के लिए, नकारात्मक स्कोरिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जहां अंक घटाए जाते हैं यदि कोई लीड एक क्रिया करता है जो दर्शाता है कि वे अच्छे फिट नहीं हो सकते हैं, इस प्रकार उन्हें नकारात्मक स्कोर मिलता है। दूसरी तरफ, सकारात्मक कार्यों के परिणामस्वरूप उच्च लीड स्कोर होता है।
उदाहरण के लिए, जनसांख्यिकीय लीड स्कोरिंग मॉडल में, मार्केटिंग टीम लीड के नौकरी शीर्षक, कंपनी के आकार या उद्योग के आधार पर संख्यात्मक मान असाइन कर सकती है। दूसरी ओर, एक व्यवहार मॉडल, ईमेल खोलने, वेबसाइट विज़िट या श्वेत पत्र डाउनलोड करने जैसी क्रियाओं के आधार पर लीड करता है।
लीड स्कोरिंग एल्गोरिदम क्या है?
लीड स्कोरिंग एल्गोरिदम लीड स्कोरिंग प्रक्रिया की रीढ़ बनाता है। यह लीड स्कोरिंग फॉर्मूला है जिसका उपयोग विभिन्न कार्यों और विशेषताओं को बिंदु मान असाइन करने के लिए किया जाता है, जिसे बाद में अंतिम लीड स्कोर प्राप्त करने के लिए जोड़ा जाता है। लीड स्कोर एक या दो आयामों में बनाया जा सकता है। सभी लीड प्रासंगिक लीड हो सकते हैं लेकिन आपको "व्यवहार" के साथ "फिट" से मेल खाने का एक तरीका खोजना चाहिए।
एक स्पष्ट स्कोरिंग सिस्टम में, उदाहरण के लिए, बिक्री टीमें अवलोकन योग्य, स्पष्ट डेटा के आधार पर बिंदु मान असाइन करती हैं जैसे कि लीड या लीड की कंपनी के आकार द्वारा प्रदान की गई जानकारी। अंतर्निहित स्कोरिंग लीड के कार्यों के आधार पर अंक असाइन करने को संदर्भित करता है, जैसे सामग्री डाउनलोड करना या मूल्य निर्धारण पृष्ठ पर जाना। प्रत्येक एल्गोरिथ्म अंतिम स्कोर की गणना करने के लिए अंतर्निहित और स्पष्ट स्कोरिंग दोनों को एकीकृत करता है।
प्रेडिक्टिव लीड स्कोरिंग, एक परिष्कृत लीड स्कोरिंग एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग का उपयोग पिछले लीड के डेटा के आधार पर लीड की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए करता है। यह पूर्वानुमानित लीड स्कोरिंग मॉडल लीड की अधिक बारीक समझ प्रदान करता है और बिक्री टीम को सर्वोत्तम लीड पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
लीड स्कोरिंग मॉडल और लीड स्कोरिंग प्रक्रिया का मूल्यांकन
लीड स्कोरिंग मॉडल का मूल्यांकन करने में सबसे योग्य लीड की पहचान करने में इसकी प्रभावशीलता की जांच करना शामिल है। यह अक्सर मॉडल की गर्म लीड को ठंडे लोगों से अलग करने की क्षमता की समीक्षा करके किया जाता है, इस प्रकार बिक्री प्रतिनिधि को लीड को प्राथमिकता देने में सहायता मिलती है जो परिवर्तित होने की सबसे अधिक संभावना है।
उदाहरण के लिए, एक लीड स्कोरिंग मॉडल जिसके परिणामस्वरूप बहुत अधिक या बहुत कम विपणन-योग्य लीड होते हैं, उन्हें फिर से कैलिब्रेट करने की आवश्यकता हो सकती है। इसी तरह, एक स्कोरिंग मॉडल को समायोजन की आवश्यकता हो सकती है यदि बिक्री टीम को पता चलता है कि उच्च स्कोर वाले लीड परिवर्तित नहीं हो रहे हैं या यदि कम स्कोर वाले लीड लगातार ग्राहक बन रहे हैं।
इसके अलावा, बिक्री चक्र की लंबाई लीड स्कोरिंग मॉडल की प्रभावशीलता का संकेत दे सकती है। यदि मॉडल बिक्री चक्र को छोटा करने में मदद करता है, तो यह संभवतः अच्छी तरह से काम कर रहा है। इसके विपरीत, यदि बिक्री चक्र बहुत लंबा है या सौदे अक्सर गिर रहे हैं, तो यह आपकी लीड स्कोरिंग रणनीति पर फिर से विचार करने का समय हो सकता है।
रिश्ते प्रबंधकों के लिए कार्य को सरल बनाने के लिए स्मार्ट प्रक्रिया के साथ इस स्कोर का पालन करना दिलचस्प है। एक कार्य के आधार पर InvestGlass कैलेंडर और ईमेल सिस्टम आपके ग्राहकों को संबंध प्रबंधक के प्रत्यक्ष एजेंडे के साथ ईमेल, एसएमएस भेज सकते हैं। फॉर्म, स्वचालन और ईमेल का यह युग्मन लीड पोषण को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने का सबसे अच्छा तरीका है।
2023 में 4 सर्वश्रेष्ठ लीड स्कोरिंग मॉडल
- जनसांख्यिकीय स्कोरिंग: यह मॉडल नौकरी के शीर्षक, कंपनी के आकार, स्थान और उद्योग जैसे जनसांख्यिकीय डेटा के आधार पर लीड स्कोर करने के बारे में है। इन कारकों को बिंदु मान असाइन करने से आपको उन लीड्स पर ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलती है जो आपके लक्षित दर्शकों के अनुरूप होते हैं.
- व्यवहार स्कोरिंग: व्यवहार स्कोरिंग आपकी कंपनी के साथ लीड के व्यवहार या जुड़ाव के आधार पर अंक प्रदान करता है। इसमें वेबसाइट विज़िट, सोशल मीडिया एंगेजमेंट, ईमेल इंटरैक्शन और सामग्री डाउनलोड शामिल हो सकते हैं।
- प्रेडिक्टिव स्कोरिंग: प्रेडिक्टिव लीड स्कोरिंग पिछले ग्राहक व्यवहार और रुझानों से बड़ी संख्या में डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। यह भविष्यवाणी करता है कि कौन से लीड परिवर्तित होने की सबसे अधिक संभावना है, जिससे विपणन और बिक्री टीमों को इन उच्च-संभावित लीड पर अपने प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाया जा सके।
- सहयोगी स्कोरिंग: यह मॉडल आपकी बिक्री टीम से अंतर्दृष्टि के साथ जनसांख्यिकीय और व्यवहार संबंधी डेटा को जोड़ता है, जिससे अधिक गोल स्कोरिंग मॉडल होता है। यह आपकी बिक्री और विपणन टीमों को स्कोरिंग लीड में सहयोगी रूप से काम करने की अनुमति देता है।
लीड स्कोरिंग के प्रमुख तत्व: फिट बनाम रुचि, लौटने वाले ग्राहक और विभिन्न व्यक्तित्व
लीड स्कोरिंग का एक और महत्वपूर्ण पहलू फिट और रुचि के बीच का अंतर है। "फिट" से तात्पर्य है कि लीड आपके आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल से कितनी अच्छी तरह मेल खाती है। यह वह जगह है जहां जनसांख्यिकीय जानकारी जैसे नौकरी का शीर्षक, उद्योग और कंपनी का आकार खेल में आता है। उच्च फिट लेकिन कम रुचि वाले लीड को उनकी रुचि बढ़ाने के लिए एक अनुरूप लीड पोषण रणनीति के साथ पोषित किया जा सकता है।
दूसरी ओर, "रुचि" आपके व्यवसाय के साथ जुड़ाव के स्तर से संबंधित है, जो वेबसाइट विज़िट, सामग्री डाउनलोड या ईमेल इंटरैक्शन जैसे उनके कार्यों के माध्यम से मापा जाता है। उच्च रुचि वाले लेकिन कम फिट वाले लीड प्रत्यक्ष बिक्री दृष्टिकोण के लिए तैयार नहीं हो सकते हैं, लेकिन फिर भी एक अलग विपणन रणनीति के माध्यम से खेती की जा सकती है। स्कोरिंग नियम आसानी से InvestGlass के स्वचालन उपकरण के अंदर सेटअप किए जाते हैं।
लौटने वाले ग्राहक लीड स्कोरिंग मॉडल में एक अद्वितीय स्थान रखते हैं। वे पहले से ही रुचि के स्तर का प्रदर्शन कर चुके हैं और अतीत में खरीदारी करके फिट हैं। नतीजतन, उनके पास अक्सर एक उच्च लीड स्कोर होता है और उनकी प्रदर्शित वफादारी और जुड़ाव को भुनाने के लिए एक अलग लीड-स्कोरिंग रणनीति की आवश्यकता हो सकती है।
अंत में, विभिन्न व्यक्तित्वों के लिए अपने लीड स्कोरिंग को समायोजित करना आवश्यक है। सभी लीड समान नहीं बनाए जाते हैं, और जो एक व्यक्ति के लिए काम करता है वह दूसरे के लिए काम नहीं कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक छोटे व्यवसाय के मालिक के पास एक बड़े निगम में प्रबंधक की तुलना में अलग-अलग रुचियां और आवश्यकताएं हो सकती हैं। इसलिए, आपके लीड स्कोरिंग मॉडल को इन अंतरों को प्रतिबिंबित करना चाहिए।
इन तत्वों पर विचार करके - फिट बनाम रुचि, लौटने वाले ग्राहक, और विभिन्न व्यक्तित्व - आप एक अधिक बारीक और प्रभावी लीड स्कोरिंग सिस्टम विकसित कर सकते हैं। बदले में, यह आपकी बिक्री और विपणन टीमों को अपने प्रयासों को बेहतर प्राथमिकता देने और तैयार करने की अनुमति देता है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक कुशल लीड रूपांतरण और एक स्वस्थ बिक्री चक्र होता है।
InvestGlass आपके लीड-स्कोरिंग मॉडल की मदद कैसे कर सकता है?
InvestGlass एक शक्तिशाली उपकरण है जो आपके लीड स्कोरिंग मॉडल को बिक्री प्रक्रिया लाभ के लिए गेम-चेंजिंग प्रदान करता है। यह बिक्री और विपणन डेटा को एक स्थान पर एकीकृत करता है, जिससे आप अधिक व्यापक और सटीक लीड स्कोरिंग मॉडल तैयार कर सकते हैं। चाहे आप जनसांख्यिकीय, व्यवहारिक या भविष्य कहनेवाला मॉडल का उपयोग कर रहे हों, InvestGlass की विस्तृत डेटा एनालिटिक्स क्षमताएं यह सुनिश्चित करती हैं कि आप सबसे प्रासंगिक और अद्यतित डेटा से आकर्षित कर रहे हैं।
इन्वेस्टग्लास की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्षमताएं प्रीडिक्टिव लीड स्कोरिंग में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके, यह विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकता है, पैटर्न से सीख सकता है, और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी कर सकता है। यह आपको अधिक सटीकता के साथ उच्च-संभावित लीड की पहचान करने में मदद करता है, जिससे आपकी बिक्री टीम रूपांतरण की उच्चतम संभावना वाले लीड पर ध्यान केंद्रित कर सकती है।
इसके अलावा, InvestGlass एक विपणन स्वचालन समाधान प्रदान करता है जो आपकी लीड स्कोरिंग प्रक्रिया की दक्षता को बढ़ाता है। यह पूर्वनिर्धारित मानदंडों के आधार पर लीड को स्वचालित रूप से स्कोर असाइन कर सकता है और इन स्कोर को वास्तविक समय में अपडेट कर सकता है क्योंकि लीड आपके व्यवसाय के साथ बातचीत करते हैं। यह न केवल यह सुनिश्चित करता है कि आपके लीड स्कोर हमेशा सबसे वर्तमान डेटा को दर्शाते हैं, बल्कि यह आपकी टीम के मूल्यवान समय और संसाधनों को भी बचाता है।
InvestGlass की सबसे प्रभावशाली विशेषताओं में से एक कई लीड स्कोरिंग मॉडल को संभालने की क्षमता है। इसका मतलब है कि आप अपनी लीड स्कोरिंग रणनीति को और परिष्कृत करते हुए, विभिन्न ग्राहक व्यक्तित्व, उत्पाद लाइनों या व्यावसायिक इकाइयों के लिए अलग-अलग स्कोरिंग मॉडल लागू कर सकते हैं। हमारी टीम आपकी अपेक्षाओं से मेल खाने के लिए लीड स्कोरिंग पद्धति खोजने में आपकी मदद करने में प्रसन्न है। स्विस संप्रभु सीआरएम लचीला है और किसी भी व्यापार मॉडल के लिए अनुकूलित है।
इसके अलावा, InvestGlass लीड स्कोरिंग के लिए एक सहयोगी दृष्टिकोण का समर्थन करता है। यह आपकी बिक्री और विपणन टीमों को लीड स्कोरिंग प्रक्रिया में एक साथ काम करने की अनुमति देता है, जो प्रत्येक लीड का अधिक समग्र दृष्टिकोण प्रदान करता है। इससे बेहतर समझ, बेहतर सटीकता और अंततः, अधिक सफल रूपांतरण हो सकते हैं।
अंत में, चाहे आप अपने मौजूदा लीड स्कोरिंग मॉडल को परिष्कृत कर रहे हों या स्क्रैच से एक नया निर्माण कर रहे हों, इन्वेस्टग्लास सुविधाओं और क्षमताओं का एक सूट प्रदान करता है जो प्रक्रिया को अधिक सटीक, कुशल और प्रभावी बना सकता है। एकीकृत, विश्लेषण और स्वचालित करने की इसकी क्षमता इसे किसी भी व्यवसाय के लिए एक अमूल्य उपकरण बनाती है जो अपनी लीड स्कोरिंग रणनीति को बढ़ाने की मांग करती है।