什么是潜在客户评分? [模型和最佳实践]

已发表: 2022-05-05

成功的营销团队每周可以产生数百个潜在客户。 您的销售代表必须优先考虑首先联系谁,并决定根本不联系谁。

解决方案是潜在客户评分——

它消除了跟踪线索的猜测。 您的营销团队知道何时将销售线索交给销售人员。 销售可以专注于完成交易。

在本文中,我们将:

  • 解释潜在客户评分方法
  • 提及预测潜在客户评分和软件
  • 给出线索评分模型的例子
  • 提高潜在客户质量的技巧

什么是领先评分?

潜在客户评分是基于不同属性和数据点对潜在客户进行排名的过程,以评估他们的购买意愿。 使用预定的规模有助于确定哪些潜在客户对您的业务有价值并提高转化率。

您可以构建模型以根据以下标准对潜在客户进行评分:

  • 意图数据
  • 公司数据
  • 潜在客户行为数据
  • 与您的组织互动
  • 铅源

潜在客户评分系统(或模型)可让您将积分值归因于潜在买家。 一旦他们积累了一定数量的积分,他们就会成为合格的潜在客户。 这意味着他们可能会进行购买,销售代表可以联系他们。 应该首先联系那些在量表上排名最高的人。

我知道你在想什么——

潜在客户评分定义听起来不错,但如何计算潜在客户评分?

好吧,每个组织的做法都不一样。 通常,您必须评估成为客户和未成为客户的潜在客户的属性。 然后,您可以权衡不同的属性,以确定哪些属性描述了您的业务的良好潜在客户。

以下是不同属性的潜在客户分数的一些示例:

  • 访问定价页面 +5 分
  • -10 分访问职业页面
  • +5 参加网络研讨会或下载白皮书
  • +10 打开促销电子邮件
  • 当潜在客户是中层经理时+10,如果他们是公司的决策者则+25

为什么领先评分很重要?

Gleanster Research 发现,您产生的潜在客户中只有25%是合法的并且有转化的潜力。 从这些合法的潜在客户中,大约 79% 不会转化为销售。 它在 100 个潜在客户中为您留下 5 个客户。 太糟糕了。

潜在客户评分对于销售和营销非常重要,因为它有助于确定潜在客户在销售过程中的位置。 在确定是否应该继续培养潜在客户 (MQL) 或将其移交给销售 (SQL) 时,这一点至关重要。

潜在客户评分方法对于需要与潜在客户直接互动的较长销售周期和高价格服务尤其重要。

一方面,潜在客户评分的目的是节省时间,降低潜在客户生成成本,并提高营销和销售之间的一致性。 另一方面,潜在客户评分意味着为客户提供更好的体验,因为他们在销售漏斗的每个阶段都会使用正确类型的消息传递

在实施评分模型之前要考虑什么?

如果您的销售周期相当短并且您可以轻松关闭潜在客户,那么引入潜在客户评分流程可能对您的商业模式来说是一种过度杀伤力。 在您投资潜在客户评分之前,请确保您捕获相关数据点以区分潜在客户。 例如,您的资格标准必须与潜在客户捕获表格上的字段相对应。

要考虑的另一点是您是否有足够的线索来排名。 如果潜在客户很渺茫,最好在潜在客户生成上花费更多时间 同样,如果销售代表忙于寻找潜在客户并且转化率很高,那么潜在客户评分可能不适合您。 但是,如果您有很多潜在客户,并且销售代表抱怨他们的质量差或转化率低,则很有必要。

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什么是预测评分?

如果您的数据库中有多个联系人,则查找模式和微调 B2B 潜在客户评分会变得复杂。 好消息是您可以将销售线索评分模型构建到 CRM 软件中以获得准确的结果。

由于机器学习和人工智能,营销工具使用预测性潜在客户评分来自动化流程。 算法使审查 B2B 数据的速度更快,并消除了人为错误的可能性。 它为销售开发代表省去了很多麻烦,并帮助他们更好地与营销团队保持一致。

如果他们有足够的历史数据进行分析,预测评分软件还可以对客户进行细分,并帮助预测转化率、客户生命周期价值和其他关键指标。

预测评分也有其局限性——

过度依赖预测性潜在客户评分可能会阻止您的业务拓展新机会。 例如,它可能无法在不事先了解相关线索的情况下识别它们。

如何挑选线索评分软件?

建立潜在客户评分模型比手动跟踪潜在客户评分更容易。 许多流行的 CRM,例如 HubSpot 和销售自动化工具,都包含潜在客户评分功能。 因此,在搜索潜在客户评分工具之前,请查看您当前使用的 CRM。

在选择潜在客户评分工具时,请寻找管道和机会管理、报告、电子邮件营销和同步联系人等基本选项。 您还可以检查高级选项,如跟踪、路由和预测功能。

提示! 一些流行的潜在客户评分工具包括 HubSpot、Salesforce 或 ActiveCampaign。

有哪些潜在客户评分模型?

您可以根据捕获的有关潜在客户的各种类型的数据对潜在客户进行评分。 以下是一些开发评分模型以对潜在客户进行排名的示例。

1.购买意向模型

意图数据可帮助您衡量一个人的转化概率。 它会调查潜在客户的网络活动,并通知您他们是否正在积极考虑您的产品。 可以从各种数字来源(第一方和第三方)收集意图数据,以查明潜在客户何时进入购买旅程。 基于意图数据的潜在客户评分模型可让您及早接触潜在客户。

Cognism Intent Data可帮助您锁定关键决策者并减少人工和预算资源需求。 Gartner 的 2021 年报告来自潜在 B2B 买家的意向信号提高了营销线索评分。 观看下面的视频解释器以了解更多信息。

提示! 了解更多关于顶级潜在客户产生公司潜在客户产生专家工作的信息

2. 企业和/或人口统计模型

B2B 潜在客户评分取决于企业统计数据,就像 B2C 对人口信息的评分过程一样。 您可以创建潜在客户表单以获取相关信息并将积分分配给适合您理想的客户资料或买家角色的潜在客户。

这是一个简单的 B2B 潜在客户评分示例——

薄膜学

输入

分数

工作类型 /

资历级别

副总裁

+10

导向器

+7

经理

+4

部门

金融

+10

RevOps

+8

合法的

+3

公司规模

500+

+10

200-500

+8

200以下

+3

公司类型

软件即服务

+10

电子商务

+7

非营利/政府

+3

提示! 您还可以从没有您需要的特征的人那里扣除积分。

3.在线行为模型

您还可以为潜在客户在您的网站或在线上执行的操作和活动分配分数。 潜在客户评分软件,如 Salesforce,使用算法来计算潜在客户排名。 它通过为不同的操作分配数值来自动创建和更新分数,例如访问定价页面或填写表格。 您可以确定博客上的哪些活动或内容类型对您的业务具有最高价值。

提示! Salesforce 允许您使用各种标准来设置潜在客户评分系统,包括潜在客户的位置、行业、职位和公司规模。

4. 参与模式

您可以根据潜在客户对您品牌的参与度对其进行评分,从而衡量潜在客户对您的产品或服务的兴趣程度。 电子邮件营销中的潜在客户评分意味着跟踪打开率和点击率。 如果您为各种类型的电子邮件分配不同的分数,您甚至可以得到更精细的分数。 例如,打开促销电子邮件的分数更高。

同样,可以跟踪您的社交媒体渠道上的互动(及其频率),并根据喜欢、评论或分享对潜在客户进行评分。 您可以决定,一旦潜在客户积累了一定数量的积分(例如打开四封电子邮件),就该将它们交给销售人员了。

5. 负分属性

一些潜在客户互动表明对您的品牌的兴趣很小或正在下降。 负潜在客户评分是一种让非潜在客户免于处理或调整其排名的方法。 例如:

  • 从您的电子邮件列表中退订
  • 浏览你的职业页面
  • 在职称中输入“学生”
  • 垃圾邮件提交
  • 联系人是竞争对手
  • 内部团队成员
  • 朋友或亲戚

所有这些人都可能出于不同的原因(例如学术)打开您的电子邮件或浏览您的网站。 你根本不应该追求他们。 如果联系电子邮件地址包括我们的合作伙伴或竞争对手公司,您甚至可以减去一千分。 这样,即使他们仍然会采取积极的行动,他们也会被迫退出销售线索评分系统。

提示! 线索评分软件,例如 HubSpot,会根据负面和正面部分中设置的标准不断更新分数。

潜在客户评分最佳实践,以提高潜在客户质量

领先得分不一定很困难。 以下是一些用于识别热门线索的顶级线索评分技巧

1. 定义销售合格的潜在客户标准

首先要做的事情——

您需要确定哪些因素有助于潜在客户转化。 或者哪些属性表明取消潜在客户资格更好 在 B2B 潜在客户评分中,您可以优先考虑公司规模和预算,而本地公司将关注地理数据。

2.考虑转换过程

如果您分析潜在客户的行为,您可以得出他们离转化有多近的结论。 例如,如果您的合格潜在客户通常在参加销售演示之前订阅时事通讯,您就会知道何时进行发现电话

3. 为每个动作和属性分配分数

为更接近转化的操作分配更高的价值点。 新潜在客户执行的操作(例如访问主页或注册时事通讯)不应像联系销售团队讨论定价那样重要。

潜在客户可以为不同的操作累积积分,因此在联系您的联系人之前,请考虑最低资格分数是多少。

4. 评估和调整分数

不要只是设置并忘记您的潜在客户评分过程。 客户旅程可能会随着时间而改变,这意味着您需要调整评分模型。 它可以帮助您不断产生有针对性的潜在客户

关键要点

  • 潜在客户评分是评估和限定潜在客户的好方法。 该过程可以由营销和销售团队共享。
  • 您可以根据企业统计、在线行为活动或与您的品牌互动等多种标准对潜在客户进行排名。
  • 购买意向数据和买家意向数据可以显着改进潜在客户评分模型。 根据 Gartner 的报告,由于近期意向营销的发展,它越来越受到关注。
  • 预测性潜在客户评分使流程自动化,并有助于实时重新校准潜在客户评分模型。 CRM 软件,如 HubSpot,为团队提供准确的数据。