5 Müşteri Adayı Puanlama Örneği ve Bunu Doğru Anlamak İçin 5 İpucu

Hiç kendi dijital oyununuzu yaratmayı hayal ettiniz mi? Lider puanlamaya bir şans verin.

Potansiyel müşteri oluşturma, müşteri adayı yetiştirme ve müşteri adayı niteliklerini içeren bir oyundur. Oyuncularınız web trafiğinden girer ve birinci seviyeden başlar - pazarlama. Ardından, oluşturduğunuz puanlama sistemine ve eşiğe dayalı olarak dönüşüm hunisinde ilerlerken puan toplarlar. Yeterince puan topladıklarında bir sonraki aşamaya geçerler: satış.

Ve işte o zaman ilk zorluğunuzla karşılaşırsınız: potansiyel müşterilerinizin ne için puan alması gerektiğini ve nasıl veri toplayıp tüm oyunu takip edeceğinizi belirlemek; müşteri adayı puanlamasını girin. Aralarından seçim yapabileceğiniz çok sayıda müşteri adayı puanlama modeli vardır - ilham almanıza yardımcı olacak bazı örnekler üzerinden size yol gösterelim.

Kurşun puanlama nedir ve faydaları nelerdir?

Potansiyel müşteri puanlaması, potansiyel müşterinin müşteri adayı olma olasılığını ve müşteri adayının müşteriye dönüşmeye hazır olup olmadığını değerlendirmenizi sağlayan bir sistemdir. Bir oyundaki bir karakterin sınıfı gibi, öncü puanlama modelleri, bir oyuncunun bir oyunda topladığı puanlara çok benzeyen, tahsis edilmiş sayısal değerlere sahip çeşitli metrikler ve kontrol noktaları üzerine kuruludur.

Oyun, ziyaretçiler sitenize girdiğinde başlar. Uygun olarak tanımladığınız ve aktif olarak hedeflemek istediğiniz potansiyel müşterileri ekleyin. Onlara neyin puan kazandırdığını anladıktan sonra, geliştirilmiş bir müşteri adayı oluşturma sürecinin avantajlarından yararlanmaya başlayabilirsiniz.

Müşteri adayı puanlaması yalnızca yüksek kaliteli müşteri adaylarını belirlemenize izin vermekle kalmaz, aynı zamanda onları satış hunisi aracılığıyla beslemenize de olanak tanır. Bu yöntem, dönüşüm hunisini doğru bir şekilde tanımlamanıza ve farklı dönüşüm hunisi aşamalarındaki çeşitli potansiyel müşteri türleri için alakalı içerik oluşturmanıza yardımcı olur. Diğer bir deyişle, düşük potansiyele sahip olası satışlar için zaman ve çaba harcamaktan vazgeçebilirsiniz. Bir satış ekibi olarak, SQL durumu (satış için uygun müşteri adayı) ölçülebilir olduğu için gerçekten nitelikli müşteri adayları alırsınız.

Müşteri adayı puanlama modelinizde neyi ölçmelisiniz?

Farklı müşteri adayı puanlama modelleri, farklı yönlere öncelik verir. Bu mantıklı çünkü tüm kriterler her işletme için aynı ağırlığı taşımaz.

Bu ne anlama geliyor? Örneğin, kozmetik veya ayakkabı gibi bazı ürünler için cinsiyet, bir kurşunun uygun olup olmadığını belirlemede oldukça önemlidir. Bununla birlikte, yemek dağıtım hizmeti gibi bir şeye gelince, bunun pek bir önemi yok. Bunun yerine, ziyaretçinin konumu bu durumda önemli ölçüde daha kritik olabilir.

Ancak izleyici demografisi, resmin yalnızca bir parçasıdır ve en belirleyici faktör bile olmayabilir. Müşteri adayı puanlama modelleri tipik olarak demografik özelliklerden ve aşağıdakiler gibi diğer parametrelerden oluşan bir işbirliğidir:

• Genel uyum – Seçilen demografik parametreler genellikle bir puanlama sisteminin temelidir. Bir kullanıcının uygun olup olmadığını belirlemek için B2B şirketleri BANT öğelerini (Bütçe, Yetki, İhtiyaç, Zaman) ekler. Ziyaretçi karar verme konumunda mı? Şirket bir büyüme aşamasında mı? Ürününüze gerçekten ihtiyaçları var mı, yoksa olması güzel olur mu?
• İlgi düzeyi – İhtiyaç, ilgi düzeyini etkiler. Çevrimiçi kitle davranışını izleyin ve ürün veya çözüm türünüze yüksek düzeyde ilgi gösterdiğini gösteren kalıpları değerlendirin. Başka hangi ilgili siteleri ziyaret ediyorlar? Sosyal medyadaki ilgi alanları nelerdir? Sisteminizde aynı hesaptan veya şirketten başka müşteri adaylarınız var mı, varsa kaç tane ve kimler?
• Davranış – Web siteniz ve içeriğinizle etkileşim metriklerini ölçün ve izleyin. Bunlar, puanlama mekanizmanızdaki potansiyel müşterileri dönüşüm hunisi aracılığıyla kolaylaştırmanıza yardımcı olan öğelerdir. Yalnızca blogunuzu mu okuyorlar yoksa güvenlikli içeriği de mi indiriyorlar? Bir web seminerine kaydoluyorlar ve sorularla mı geliyorlar? Yoksa kayıt oldular ama hiç gelmediler mi? Bu, satın almaya ne kadar yakın (veya uzak) olduklarını gösterir ve yaklaşımınızı kişiselleştirmenize yardımcı olabilir.

Verimli bir müşteri adayı puanlama modeli oluşturmak için 5 ipucu

Pazarlama ve satışın ortak bir çabası haline getirin

Bu iyi bir ipucundan daha fazlası. Potansiyel müşteri puanlama sisteminizin etkili olmasını istiyorsanız, pazarlama ve satış ekiplerinin işbirliği yapması gerekir. Her ikisinin de puanları izlemek ve ilişkilendirmek için metrikler üzerinde anlaşması gerekir. Satış ekibi olarak gerçek müşteriye daha yakınsınız ve pazarlama ekibinin ilk aşamalarda nelere dikkat etmesi gerektiğini anlamasına yardımcı olabilirsiniz.

Örneğin, pazarlama müdürünün, satın alma kararının genellikle bir ekip lideri tarafından mı yoksa bir yönetici tarafından mı verildiğini bilmesinin bir yolu yoktur, çünkü bu onların görüş alanında değildir. Bunları uzun zaman önce SQL olarak geçtiler.

Mevcut müşterilerin müşteri olana kadar kat ettikleri yolculuğu araştırın. Ne kadar sürdü? Satın alma kararını vermeden önce ne sıklıkla etkileşimde bulundular ve kaç etkileşim gerçekleşti? Ekipler, müşteri adayının pazarlamadan satışa geçtiği SQL durumunu belirleyen puanlama eşiğine karar vermelidir.

Negatif puanlar ekle

Zamanla, potansiyel müşteriler davranış için giderek daha fazla puan toplayacaktır. Aralarında asla satın alma niyetinde olmayan ziyaretçiler olabileceğini unutmayın. Bir serbest çalışan, karmaşık bir pazarlama otomasyon aracı edinmez, ancak yine de blogunuzu okuyabilir, örneğin. Bir tıp öğrencisi, ekipmanınıza ihtiyaç duyduğu için değil, araştırma yapmak için tıbbi cihaz sitenizi ziyaret edecektir. Ve unutmayın, rakipleriniz ne yaptığınızı bilmek istiyor ve sık sık ortaya çıkabilir.

Bu tür ziyaretçileri belirlediğinizde negatif puanlar belirleyin. Bunun potansiyel bir müşteri olmadığını gösteren faktörleri veya davranışları düşünmeye çalışın. Örneğin, satış yapmadığınız bir ülkeden gelen herkesin puanından 10 puan düşülebilir. Bir yarışmacı -20 alır ve böyle devam eder.

İlişkilendirmeyi analiz et

Hangi pazarlama faaliyetlerinin veya belirli çevrimiçi davranışların satışa yol açtığını öğrenin. Yine pazarlama ve satışın birlikte yakın çalışması gereken yer burasıdır. Satış ekibi, ilişkilendirme kanallarını analiz ederek başarılı pazarlama taktiklerini belirleyebilir ve pazarlamanın puanlama modeline uygun sayısal değeri tahsis etmesine yardımcı olabilir.

Bu, sahibi olmadığınız içeriği de içerebilir. Örneğin, müşterilerinizin büyük bir yüzdesi, çözümünüzün ek değerini fark etmelerini sağlayan ilgili bir araç kullanıyor olabilir. Ya da şirketinizin öne çıktığı belirli bir bilimsel makaleyi okumuş olabilirler. Adınıza nasıl rastlamışlarsa, araştırmaya değer.

Puanlama sisteminizi optimize edin

Eylem burada bitmiyor. Oluşturduktan sonra puanlama sisteminizin ne kadar iyi çalıştığını izlemeye devam edin. Müşteri başarısı ekibinizden girdi alın ve gerçek müşterilerin demografik özelliklerinden elde edilen verileri lider puanlama sisteminizdeki verilerle karşılaştırın. Ellerinizi joystick üzerinde tutun. Potansiyel müşteri davranışı zamanla değişebilir.

Örneğin, pazarlamanız daha etkili hale geldikçe olası satış döngüsü kısalabilir. Veya potansiyel müşterilerin sosyal medya katılımına yönelik bir eğilim olabilir. Kazandıran sonuçlar almaya devam etmek için puanınızı takip etmeniz ve buna göre ayarlamanız gerekir.

Düzenli bir veritabanı koruyun

Gerçek şu ki, birçok müşteri adayı hakkında çok fazla veri toplayacaksınız. Yinelenen veriler veya güncel olmayan bilgiler müşteri adayı puanlamasını bozabilir ve sonunda daha düşük bir sonuçla daha çok çalışırsınız. Örneğin, birisi sitenizi farklı cihazlar kullanarak ziyaret ediyor olabilir ve sonunda aynı kişi kaydolduğunda CRM'nizde iki müşteri adayı oluşturabilirsiniz - bu ideal değildir. CRM'niz her zaman en son verilerle güncellenmelidir.

5 kurşun puanlama örneği

Her aday puanlama sistemi benzersizdir. İlk olarak, hangi demografik faktörlerin onları uygun hale getirdiğini seçmek için B2B alıcı kişi profilinizi tanımlamanız gerekir. Ayrıca potansiyel ve mevcut müşterilerin satış sözleşmesi verilerini de analiz etmek istiyorsunuz. Alıcı yolculuğunu iyi anlayın ve yüksek ilgi düzeyine işaret eden davranış kalıplarını belirleyin.

Benzer modellere dayanan bazı müşteri adayı puanlama örneklerine bakalım.

1. Demografik müşteri adayı puanlama modeli

Nispeten basit bir demografik lider puanlama modeline bakarak başlayacağız. Bu örneğe baktığınızda, neyin en önemli olduğunu belirlemenin karmaşıklığını ve çeşitli kriterlerin değerlendirmeyi nasıl etkilediğini anlayacaksınız.

Buradaki fikir, doğrudan potansiyel müşteriden toplanan bilgilere dayanarak en uygun olanı belirlemektir. B2B şirketleri genellikle kayıt veya indirme formlarını kullanır.

Liste uzar gider, puanları ürününüze ve hedef kitlenize göre dağıtırsınız. Yukarıdaki örnekte şirket, oldukça büyük finansal şirketler için en yararlı olan ve üst düzey yöneticileri hedefleyen bir şey sunuyor.

Bu, sonuna kadar düşünmek isteyeceğiniz bir sayı oyunudur. Örneğin, 800 çalışanı olan bir şirketin CEO'su, ancak ürününüzün pek ilgi görmediği bir sektörde, 1000'den fazla çalışanı olan bir sigorta şirketindeki sistem yöneticisinden daha mı yüksek puan almalı?

Hayatı kolaylaştırmak için şirketler daha geniş bir müşteri adayı segmentasyonu kullanır. Örneğin, demografik puanı 3-10 olan adaylar uygun değil, 11-25 arası biraz uygun, 25-30 arası iyi uyum ve üstü en uygun.

2. Web sitesi verilerine dayalı potansiyel müşteri puanlama modeli

Şimdi, puanlama fikrini etkileşimle ilgili web sitesi ölçümlerine uygulayalım. Pazarlama stratejinize ve içerik huninize bağlı olarak, en yüksek puanı müşteri adayının satın alma kararına yakın olduğunu yansıtan etkileşim türüne atarsınız. Oyunun başladığı yer burasıdır.

İçeriğinize her türlü temas noktası veya etkileşim ekleyebilirsiniz. Örneğin bir şirket, ortalamanın üzerinde kalan ziyaretçilerin puanını yükseltebilir. Her bir etkileşim türü için seçeceğiniz sayısal değer size bağlıdır. Topladığınız ve puan verdiğiniz diğer verilere kıyasla ne kadar değerli olduğunu kendinize sormalısınız.

3. Kombine müşteri adayı puanlama modeli – demografi ve davranış

Skorları birleştirmek size daha doğru bir resim verecek ve daha fazla puan toplayarak liderlerinizin oyunda seviye atlamasına izin verecektir. Demografik puanı uzun eksene ve davranış puanını dikey eksene koyun.

Bu size olası satışların müşteriye dönüşme olasılığını değerlendirmenizi sağlayan bir matris verir. Grafiğin sağ üst tarafında görünen müşteri adaylarının müşteri olma olasılığı yüksektir; sol alt taraftaki yönlendirmeler en az muhtemel olanlardır.

Artık geleneksel ölü, soğuk, ılık, sıcak kurşun yapısını matrise uygulayabilirsiniz.

4. Birleşik müşteri adayı puanlama modeli – ilgi ve uygunluk

Bu tip matrisin farklı varyasyonları vardır. Davranış yerine, ilgi düzeyi için puanlar belirleyebilirsiniz. Burada, rakip siteler de dahil olmak üzere, ürününüze ilgi gösteren belirli web siteleri için puan verirsiniz. Beklentiler, örneğin sürdürülebilirlik veya çeşitlilik gibi markanızla aynı değeri temsil eden bir topluluğun üyeleri olabilir.

Bir şirketten birden fazla potansiyel müşteriniz varsa, bu ona ek puan kazandırabilir. Bunu göz önünde bulundurarak, sosyal medyada daha sık etkileşimde bulunan potansiyel müşteriler daha yüksek puan kazanabilir. Hangi davranışın önemli olduğunu belirlemek için mevcut müşterilerin davranışlarını analiz edin.

5. Kombine kurşun puanlama modeli – ihtiyaç ve uygunluk

Bu kombinasyonda, potansiyel müşterinin ürününüze olan ihtiyacını belirlemeye çalışırsınız. Buna ağrı skoru da diyebilirsiniz. Bu model daha az yaygın çünkü bir kişinin veya şirketin bir şeye ne kadar ihtiyacı olduğunu belirlemek çok daha zor - bunu ölçecek tek bir ölçü yok. Öncelikle neyin daha güçlü bir ihtiyacı temsil edebileceğini veya gösterebileceğini tanımlamanız gerekir. Bu, ilgi düzeyine çok benzer veya hatta örtüşebilir.

Oyuna başlamaya hazır mısınız?

Lider puanlama oyununuzu oluşturmaya başlamak için yeterli bilgiye sahip olduğunuzu düşünüyorsanız, puanlama sistemini desteklemek için doğru verilere ve analizlere sahip olduğunuzdan da emin olun. Benzer web Satış İstihbaratı, bir potansiyel müşteri listesi oluşturmaktan ve bir alıcı profili oluşturmaktan, etkileşim ölçümlerini ölçmeye ve çevrimiçi davranışı izlemeye kadar, performansınızı her düzeyde artırır.