I 4 migliori modelli di lead scoring nel 2023 (+esempi)

Nell'ambiente commerciale odierno, caratterizzato da una forte concorrenza, è essenziale massimizzare gli sforzi di marketing e di vendita. Una strategia efficace è quella di utilizzare un modello di lead scoring, una metodologia per classificare i potenziali clienti in base al loro valore percepito per l'organizzazione. Questo blog approfondisce i migliori modelli di lead scoring nel 2023, con alcuni esempi.

Cosa sono i modelli di Lead Scoring?

I modelli di lead scoring sono strumenti strategici utilizzati dai team di marketing e di vendita per assegnare punti a un lead in base a vari criteri, ottenendo così un punteggio. Questo punteggio aiuta i team di vendita e marketing a distinguere i lead caldi da quelli freddi. I criteri di assegnazione del punteggio possono includere il titolo di lavoro di un lead, le dimensioni dell'azienda, le interazioni con la pagina dei prezzi dell'azienda, oltre ad altri dati rivelatori. L'automazione di InvestGlass viene utilizzata attivamente per instradare i lead. I filtri all'interno dello strumento di automazione aiutano a valutare i contatti in modo dinamico.

Esistono diversi modelli di lead scoring in uso, alcuni dei quali comuni sono quelli demografici, comportamentali, predittivi e collaborativi. Ogni modello ha una propria formula di lead scoring, che aggiunge o sottrae valori di punti in base ai criteri stabiliti dai team di vendita e di marketing. Lo scoring negativo, ad esempio, è un processo in cui i punti vengono sottratti se un lead compie un'azione che indica che potrebbe non essere adatto, attribuendogli così un punteggio negativo. Al contrario, le azioni positive comportano un punteggio più alto per il lead.

Ad esempio, in un modello di lead scoring demografico, il team di marketing potrebbe assegnare valori numerici in base al titolo di lavoro, alle dimensioni dell'azienda o al settore di appartenenza di un lead. Un modello comportamentale, invece, assegna un punteggio ai lead in base ad azioni come l'apertura delle e-mail, le visite al sito web o il download di un white paper.

Che cos'è l'algoritmo di Lead Scoring?

L'algoritmo di lead scoring costituisce la spina dorsale del processo di lead scoring. È la formula di lead scoring utilizzata per assegnare i valori dei punti alle varie azioni e caratteristiche, che vengono poi combinati per ottenere il punteggio finale del lead. I punteggi dei lead possono essere costruiti in una o due dimensioni. Tutti i lead possono essere rilevanti, ma è necessario trovare un modo per far coincidere "l'adattamento" con il "comportamento".

In un sistema di punteggio esplicito, ad esempio, i team di vendita assegnano i valori dei punti in base a dati osservabili ed espliciti, come le informazioni fornite dal lead o le dimensioni dell'azienda. Il punteggio implicito si riferisce all'assegnazione di punti in base alle azioni del lead, come il download di contenuti o la visita alla pagina dei prezzi. Ogni algoritmo integra sia il punteggio implicito che quello esplicito per calcolare il punteggio finale.

Il predictive lead scoring, un sofisticato algoritmo di lead scoring, utilizza l'apprendimento automatico per prevedere la probabilità di conversione di un lead in base ai dati dei lead precedenti. Questo modello di lead scoring predittivo offre una comprensione più sfumata dei lead e consente al team di vendita di concentrarsi sui lead migliori.

Valutazione di un modello di lead scoring e di un processo di lead scoring

La valutazione di un modello di lead scoring implica la verifica della sua efficacia nell'identificare i lead più qualificati. Spesso si esamina la capacità del modello di separare i lead caldi da quelli freddi, aiutando così i rappresentanti di vendita a dare priorità ai lead che hanno maggiori probabilità di conversione.

Ad esempio, un modello di lead scoring che produce un numero eccessivo o insufficiente di lead qualificati dal marketing può richiedere una ricalibrazione. Allo stesso modo, un modello di scoring potrebbe richiedere degli aggiustamenti se il team di vendita scopre che i lead con punteggi elevati non si convertono o che quelli con punteggi più bassi diventano costantemente clienti.

Inoltre, la lunghezza del ciclo di vendita può indicare l'efficacia del modello di lead scoring. Se il modello aiuta a ridurre il ciclo di vendita, è probabile che funzioni bene. Al contrario, se il ciclo di vendita è troppo lungo o le trattative falliscono spesso, potrebbe essere il momento di rivedere la strategia di lead scoring.

È interessante seguire questo punteggio con un processo intelligente per semplificare il compito dei relationship manager. Sulla base di un compito, il sistema di calendario e di posta elettronica di InvestGlass può inviare ai prospect e-mail, SMS con un'agenda diretta del relationship manager. Questa combinazione di moduli, automazione ed e-mail è il modo migliore per gestire in modo efficiente il lead nurturning.

I 4 migliori modelli di lead scoring nel 2023

1. Demographic Scoring: Questo modello consiste nell'assegnare un punteggio ai contatti in base a dati demografici come il titolo di lavoro, le dimensioni dell'azienda, l'ubicazione e il settore. L'assegnazione di un valore in punti a questi fattori vi aiuta a concentrarvi sui contatti che corrispondono al vostro target.
2. Punteggio comportamentale: Il punteggio comportamentale assegna punti in base al comportamento o all'impegno di un lead nei confronti della vostra azienda. Ciò potrebbe includere le visite al sito web, l'impegno sui social media, l'interazione con le e-mail e il download di contenuti.
3. Punteggio predittivo: Il predictive lead scoring utilizza l'apprendimento automatico per analizzare un vasto numero di dati relativi ai comportamenti e alle tendenze dei clienti passati. Prevede quali lead hanno maggiori probabilità di conversione, consentendo ai team di marketing e di vendita di concentrare gli sforzi su questi lead ad alto potenziale.
4. Punteggio collaborativo: Questo modello combina i dati demografici e comportamentali con le intuizioni del team di vendita, dando vita a un modello di scoring più completo. Consente ai team di vendita e di marketing di lavorare in modo collaborativo per lo scoring dei lead.

Elementi chiave del Lead Scoring: Adattamento vs. Interesse, Clienti che ritornano e Personaggi diversi

Un altro aspetto cruciale del lead scoring è la distinzione tra fit e interest. Il termine "idoneità" si riferisce alla corrispondenza tra un lead e il profilo del vostro cliente ideale. È qui che entrano in gioco informazioni demografiche come il titolo di lavoro, il settore e le dimensioni dell'azienda. I lead con un alto livello di corrispondenza, ma con un basso interesse, possono essere coltivati con una strategia di lead nurturing su misura per suscitare il loro interesse.

D'altra parte, l'"interesse" si riferisce al livello di coinvolgimento di un lead con la vostra azienda, misurato attraverso le sue azioni come le visite al sito web, i download di contenuti o le interazioni via e-mail. I lead con un alto interesse ma con un basso livello di coinvolgimento potrebbero non essere pronti per un approccio di vendita diretta, ma potrebbero comunque essere coltivati attraverso una strategia di marketing diversa. Le regole di valutazione sono facilmente impostabili all'interno dello strumento di automazione di InvestGlass.

I clienti di ritorno occupano una posizione unica nel modello di lead scoring. Hanno già dimostrato un certo livello di interesse e di interesse effettuando un acquisto in passato. Di conseguenza, spesso hanno un lead score più alto e possono giustificare una strategia di lead scoring diversa per sfruttare la fedeltà e il coinvolgimento dimostrati.

Infine, è fondamentale adattare il lead scoring alle diverse personas. Non tutti i lead sono uguali e ciò che funziona per una persona può non funzionare per un'altra. Ad esempio, il proprietario di una piccola impresa potrebbe avere interessi ed esigenze diverse rispetto al manager di una grande azienda. Pertanto, il vostro modello di lead scoring dovrebbe riflettere queste differenze.

Prendendo in considerazione questi elementi - idoneità rispetto all'interesse, clienti abituali e diverse personas - è possibile sviluppare un sistema di lead scoring più sfumato ed efficace. A sua volta, questo consente ai team di vendita e di marketing di definire meglio le priorità e di adattare i loro sforzi, con il risultato di una conversione più efficiente dei lead e di un ciclo di vendita più sano.

In che modo InvestGlass può aiutare i vostri modelli di lead-scoring?

InvestGlass è uno strumento potente che offre vantaggi rivoluzionari per i processi di vendita ai vostri modelli di lead scoring. Integra i dati di vendita e di marketing in un unico luogo, consentendo di creare un modello di lead scoring più completo e accurato. Sia che si utilizzino modelli demografici, comportamentali o predittivi, le ampie capacità di analisi dei dati di InvestGlass garantiscono che si attinga ai dati più rilevanti e aggiornati.

Le capacità di intelligenza artificiale di InvestGlass svolgono un ruolo cruciale nel lead scoring predittivo. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, è in grado di analizzare vaste quantità di dati, imparare dai modelli e prevedere i risultati futuri. Questo vi aiuta a identificare i lead ad alto potenziale con maggiore precisione, consentendo al vostro team di vendita di concentrarsi sui lead con la più alta probabilità di conversione.

Inoltre, InvestGlass offre una soluzione di marketing automation che migliora l'efficienza del processo di lead scoring. È in grado di assegnare automaticamente punteggi ai lead in base a criteri predefiniti e di aggiornare questi punteggi in tempo reale man mano che i lead interagiscono con la vostra azienda. Questo non solo garantisce che i punteggi dei lead riflettano sempre i dati più aggiornati, ma fa anche risparmiare tempo e risorse al vostro team.

Una delle caratteristiche più interessanti di InvestGlass è la capacità di gestire più modelli di lead scoring. Ciò significa che potete implementare diversi modelli di scoring per diverse personas di clienti, linee di prodotto o unità aziendali, affinando ulteriormente la vostra strategia di lead scoring. Il nostro team sarà lieto di aiutarvi a trovare una metodologia di lead scoring che soddisfi le vostre aspettative. Il CRM di Swiss sovereign è flessibile e si adatta a qualsiasi modello aziendale.

Inoltre, InvestGlass supporta un approccio collaborativo al lead scoring. Consente ai team di vendita e di marketing di lavorare insieme nel processo di lead scoring, fornendo una visione più olistica di ciascun lead. Questo può portare a una migliore comprensione, a una maggiore accuratezza e, in ultima analisi, a conversioni più efficaci.

In conclusione, sia che stiate perfezionando il vostro modello di lead scoring esistente o che ne stiate costruendo uno nuovo da zero, InvestGlass offre una serie di caratteristiche e funzionalità che possono rendere il processo più accurato, efficiente ed efficace. La sua capacità di integrazione, analisi e automazione lo rende uno strumento prezioso per qualsiasi azienda che voglia migliorare la propria strategia di lead scoring.