Kaip įsisavinti lyderio balus ir pagerinti pardavimų rezultatus

Labirintiniame pardavimų ir rinkodaros pasaulyje kompasas, kuris vadovauja komandoms į konversijos lobį, dažnai yra mįslingas įrankis, žinomas kaip “lead score”.

Šis mechanizmas stovi kaip kertinis pardavimo ir rinkodaros efektyvumo akmuo, tarnaujantis kaip švyturys, kuris apšviečia kelią potencialiems klientams, pasirengusiems įsitraukimui.

• Pagrindiniai balai Tai ne tik statiškas pardavimo priemonių rinkinio elementas; tai nuolat tobulėjantis menas, kurio modeliai sudėtingai įpinti į verslo augimo ir transformacijos gobeleną laikui bėgant.
• Perspektyvų pavertimas lojaliais klientais priklauso nuo vertinimo modelio, kuris gali prisitaikyti prie rinkos poreikių ir vartotojų elgesio, įvaldymą.

Mūsų misija šiame straipsnyje yra atskleisti pažangių balų sistemos metodų paslaptis, kurios gali katapultuoti verslą į aukštesnių pardavimų rezultatų sritį.

Apžvelgsime švino taškų subtilybes, pradedant pagrindiniais elementais ir baigiant novatoriškomis sienomis, viliojančiomis pažadais apie precedento neturinčią pardavimo sėkmę.

Švino vertinimo pagrindų supratimas

Bet kokios tvirtos švino valdymo strategijos kertinis akmuo yra gebėjimas įžvelgti perspektyvos pasirengimą patekti į pardavimo kanalą.

Šios išmonės pagrindas yra rezultatų vertinimo praktika - metodinis procesas, kai kiekvienam lyderiui priskiriama skaitinė vertė arba švino balas, siekiant parodyti jų galimą vertę įmonei.

• Veiksminga švino vertinimo sistema yra ne tik savavališkų skaičių priskyrimas; tai yra pagrindinių elementų, kurie rodo, kad švino tikimybė konvertuoti, supratimas.
• Šie elementai dažnai apima demografinę informaciją, elgesį internete, socialinį įsitraukimą ir tiesioginę sąveiką su prekės ženklu.

Integruodamos šias dimensijas, įmonės gali teikti pirmenybę potencialiems klientams, užtikrindamos, kad pardavimo pastangos būtų sutelktos į perspektyvas, turinčias didžiausią polinkį pirkti.

Būtent šis prioritetų nustatymas gali paskatinti supaprastintą pardavimo procesą ir žymiai padidinti konversijų rodiklius.

Tačiau švino balų sistemos veiksmingumas yra toks pat geras, kaip ir jos pagrindinių principų supratimas. Nulupdami sluoksnius, atskleisime švino vertinimo mechaniką ir tai, kaip šiuos principus galima panaudoti siekiant pardavimo sėkmės.

Įtakingų lyderio vertinimo modelių įvertinimas

Kai gilinamės į švino vertinimo mechaniką, būtina įvertinti įvairius modelius, kurie suformavo klientų įsigijimo kraštovaizdį.

Tarp jų “Hubspot” švino vertinimo modelis išsiskiria intuityviu dizainu ir pritaikomumu, siūlantis etaloną įmonėms, siekiančioms patobulinti savo lyderio kvalifikacijos procesą.

• The “Hubspot” modelis pabrėžia tiek aiškių, tiek numanomų švino duomenų integravimą, subalansuojant demografines ir firmografines detales su elgesio įžvalgomis.
• Šis modelis padėjo supaprastinti pardavimo procesą, pateikdamas niuansų vaizdą apie lyderio kelionę ir taip padidindamas klientų įsigijimo potencialą.

Tačiau “Hubspot” modelis yra tik vienas pavyzdys sėkmingai įgyvendintų švino vertinimo modelių jūroje.

Įmonės įvairiose pramonės šakose panaudojo pritaikytas balų sistemas, kad nustatytų didelės vertės perspektyvas ir veiksmingai jas puoselėtų.

Pavyzdžiui, B2B programinės įrangos įmonė gali teikti pirmenybę potencialiems klientams pagal biudžeto įgaliojimus, o elektroninės prekybos platforma gali sutelkti dėmesį į klientų pirkimų istoriją ir puslapių peržiūras.

Šios realaus gyvenimo sėkmės istorijos pabrėžia transformuojančią švino generavimo galią, kai jas patvirtina gerai parengtas balų modelis.

Pagrindinis dalykas yra šių modelių prisitaikymas prie įvairių verslo kontekstų, leidžiantis įmonėms užfiksuoti unikalius savo tikslinės auditorijos ir rinkos dinamikos niuansus.

Kadangi toliau tyrinėjame švino vertinimo subtilybes, akivaizdu, kad balų modelio pasirinkimas ir įgyvendinimas gali turėti didelę įtaką pardavimų ir rinkodaros pastangų efektyvumui.

Tolesniuose skyriuose gilinsimės į duomenų vaidmenį tobulinant šiuos modelius ir į tai, kaip naujovės peržengia ribas to, kas įmanoma vykdant švino vertinimo praktiką.

Duomenų dominavimas persvarų įvertinime

Aukštos kokybės, atitinkami duomenys yra gyvybės šaltinis, užtikrinantis, kad balų sistema išliktų nuspėjama ir veiksminga. Be jo net patys sudėtingiausi modeliai tampa neveiksmingi.

Pavyzdžiui, rinkodaros automatizavimo platformų integravimas gali sekti kliento veiklą internete, pavyzdžiui, apsilankymus svetainėje, turinio atsisiuntimus ir sąveiką el. paštu.

Ši informacija, įvedama į balų sistemą, leidžia dinamiškai koreguoti lyderio balus, užtikrinant, kad jie atspindėtų naujausius įsitraukimo lygius.

Be to, naudojant sudėtingą duomenų apdorojimą ir analizę galima nustatyti modelius ir signalus, kurie gali būti ne iš karto akivaizdūs, todėl pardavimo komandos gali veiksmingiau nustatyti prioritetus potencialiems klientams. Būtent čia labai svarbu užtikrinti duomenų kokybę; jie turi būti švarūs, gerai struktūruoti ir išsamūs, kad būtų galima atlikti tokią išsamią analizę.

Švino vertinimo praktikos naujovės

Vystantis skaitmeniniam kraštovaizdžiui, vystosi ir švino įvertinimo praktika.

Naujoviški požiūriai į potencialių klientų įvertinimą tampa vis tikslesni ir individualizuoti, pasitelkiant įvairius duomenų tipus ir pažangias technologijas.

Pavyzdžiui, elgesio įžvalgos gali suteikti gilų supratimą apie lyderio sąveiką su prekės ženklo skaitmeniniu turtu. Analizuodami tokius veiksmus kaip puslapių peržiūros, svetainėje praleistas laikas ir turinio įtraukimas, įmonės gali priskirti tikslesnius balus potencialiems klientams pagal jų įsitraukimo lygį.

Be to, AI grindžiamų prognozuojamų balų modelių integravimas leidžia numatyti lyderio kelią per pardavimo kanalą. Šie modeliai gali apdoroti daugybę duomenų, kad nustatytų modelius, kurių gali praleisti žmonių analitikai, pavyzdžiui, subtilūs pirkimo elgesio pokyčiai ar kylančios klientų sąveikos tendencijos.

Išplėstinės balų matricos viršija paprastus skaitinius balus, sukurdamos daugiamatį potencialių klientų vaizdą. Tai leidžia patobulinti požiūrį į taikymą ir puoselėjimą, atsižvelgiant ne tik į konversijos tikimybę, bet ir į galimą kiekvieno potencialaus produkto vertę ir tinkamumą verslui.

Taikydamos šią novatorišką praktiką, įmonės gali pasiekti potencialių klientų skaičių precedento neturinčiu tikslumu, o tai lemia efektyvesnį išteklių paskirstymą ir aukštesnius konversijos rodiklius.

Segmentui būdingi vertinimo metodai

Supratimas, kad ne visi potencialūs klientai yra lygūs, yra segmentui būdingų balų skaičiavimo metodų pagrindas.

Šie metodai pripažįsta įvairų potencialių klientų pobūdį ir pritaiko vertinimo modelius, kad atspindėtų unikalius skirtingų klientų segmentų požymius ir elgesį.

Šiame skyriuje bus pabrėžiama mikrosegmentavimo ir pritaikymo reikšmė vertinant persvarą.

• Mikro segmentavimas vaidina lemiamą vaidmenį vertinant potencialius klientus, todėl galima tiksliau įvertinti atsižvelgiant į niuansuotus potencialių klientų skirtumus.
• Individualūs balų modeliai kuriami įvairioms produktų linijoms ir klientų segmentams, užtikrinant, kad kiekvienas persvara būtų įvertinta atsižvelgiant į aktualiausius kriterijus.

Mikrosegmentavimas leidžia įmonėms išskaidyti savo auditoriją į mažesnes, labiau orientuotas grupes, remiantis konkrečiomis savybėmis, tokiomis kaip geografinė padėtis, pramonė, įmonės dydis ar net vartotojo elgesys.

Tai darydami įmonės gali priskirti tikslesnį švino balą, kuris atspindi potencialą konvertuoti tame konkrečiame segmente.

Ne mažiau svarbus taškų modelių pritaikymas.

Švinas, rodantis susidomėjimą didelės vertės produktu, gali būti įvertintas kitaip nei tas, kuris domisi dažniau įsigyjamu daiktu. Panašiai labai reguliuojamos pramonės šakos lyderis gali būti vertinamas pagal kitus kriterijus nei iš judrios, technologijų išmanančios rinkos.

Naudodamos segmentui būdingus vertinimo metodus, įmonės gali užtikrinti, kad jų lyderio vertinimo sistema būtų ne tik visiems tinkamas sprendimas, bet ir dinamiška ir reaguojanti priemonė, prisitaikanti prie jų rinkos sudėtingumo. Šis švino balų detalumo lygis ne tik padidina balų proceso tikslumą, bet ir pagerina rinkodaros pastangų ir pardavimo rezultatų derinimą.

Švino dalyvavimas ir neigiamas balas

Įsijungimas yra kritinis lyderio susidomėjimo ir ketinimų rodiklis.

Įsitraukimo metrika tokie kaip el. pašto atidarymas, paspaudimų rodikliai, apsilankymai svetainėje ir sąveika socialinėje žiniasklaidoje yra vertingi lyderio susidomėjimo lygio rodikliai. Stebėdamos šias sąveikas ir atitinkamai koreguodamos švino balus, įmonės gali užtikrinti, kad jų pardavimo komandos sutelktų pastangas į potencialius klientus, kurie aktyviai bendradarbiauja su prekės ženklu.

Ir atvirkščiai, neigiamas balas yra metodas, naudojamas norint sumažinti potencialių klientų, demonstruojančių elgesį, kuris rodo, kad jie mažiau linkę konvertuoti, balą. Tokio elgesio pavyzdžiai yra keli el. laiškų atsisakymai, įsitraukimo trūkumas per reikšmingą laikotarpį arba apsilankymai puslapiuose, rodančiuose nesuinteresuotumą, pavyzdžiui, karjeros puslapyje.

Baudžiant šiuos potencialius klientus, balų sistema padeda užkirsti kelią pardavimo komandoms švaistyti laiko žemos kokybės perspektyvoms.

Efektyvus švino įsitraukimas ir neigiama vertinimo praktika reikalauja niuansuoto požiūrio. Svarbu nustatyti tinkamus parametrus ir ribas, kad būtų išvengta pernelyg didelių baudų potencialių klientų, kurie gali būti ankstyvosiose įsitraukimo stadijose, arba neįvertintų tų, kurie yra ant konversijos slenksčio.

Sukurkite savo lyderio balų sistemą

Norint suderinti su jūsų įmonės unikaliais tikslais ir klientų kelione, būtina sukurti individualizuotą švino balų sistemą.

Įmonei būdinga švino vertinimo sistema atsižvelgia į įvairius jūsų verslui būdingus kontaktinius taškus ir sąveikas. Tai apima vertės priskyrimą kiekvienam lyderiui atsižvelgiant į jų veiksmus ir įsitraukimo lygį, kuris gali apimti svetainės veiklą, turinio atsisiuntimus ir įtraukimą į socialinę žiniasklaidą.

Tačiau balų sistemos sukūrimas nėra vienkartinis įvykis; jis reikalauja nuolatinio tobulinimo.

Čia atsiranda grįžtamojo ryšio kilpos. Integruodami reguliarių pardavimų ir rinkodaros komandų grįžtamojo ryšio mechanizmą, galite nuolat tobulinti savo balų modelį.

Pardavimų komandos indėlis apie švino kokybę ir konversijų rodiklius gali padėti nustatyti, kurie balai geriausiai koreliuoja su sėkmingais pardavimo rezultatais, leidžiant realiuoju laiku koreguoti balų kriterijus.

Be to, dinaminė balų sistema turi sugebėti įtraukti naujus duomenų šaltinius ir atsirandančius švino elgesio modelius. Kai jūsų verslas auga ir rinka vystosi, jūsų švino vertinimo modelis taip pat turėtų vystytis, užtikrinant, kad jūsų pardavimų komanda visada dirbtų su labiausiai kvalifikuotais potencialiais klientais.

“Lead Score” kaip pardavimų ir rinkodaros sinergija

Bet kokios sėkmingos pardavimo ir rinkodaros strategijos pagrindas yra gerai suderinta švino balų sistema. Ši sistema yra tiltas tarp rinkodaros pastangų ir pardavimo sėkmės, suteikiant kiekybiškai įvertinamą metodą, leidžiantį įvertinti perspektyvos pasirengimą pirkti.

Švino vertinimas peržengia rinkodaros ribas, todėl pardavimo komandoms suteikiama aiški ir veiksminga įžvalga apie tai, kokie potencialūs klientai greičiausiai konvertuos.

Skirdami skaitines vertes įvairiems lyderio elgesiams ir charakteristikoms, pardavimų atstovai gali teikti pirmenybę potencialiems klientams, kurie pasižymi didesniu polinkiu į konvertavimą, taip padidindami pardavimo proceso efektyvumą ir padidindami IG.

Norint pasiekti sinergetinį pardavimų ir rinkodaros ryšį, labai svarbu puoselėti aplinką, kurioje abu departamentai prisideda prie lyderio vertinimo proceso ir naudos iš jo. Pardavimų atstovai gali pateikti vertingų atsiliepimų apie švino kokybę, kurie gali būti naudojami siekiant patikslinti balų parametrus, o rinkodaros specialistai gali koreguoti kampanijas pagal pardavimų komandos patirtį, kad gautų aukštesnės kokybės potencialius klientus.

Galų gale, bendradarbiaujanti švino vertinimo kultūra užtikrina, kad tiek pardavimo, tiek rinkodaros tikslai bus suderinti, o tai lemia geresnį bendravimą, efektyvesnį švino puoselėjimą ir didesnį sėkmingų konversijų rodiklį.

Bendromis pastangomis pasitelkdamos švino įvertinimą, įmonės gali sukurti sklandų perėjimą nuo rinkodaros kvalifikuotų potencialių klientų prie pardavimo kvalifikuotų potencialių klientų ir taip sustiprinti bendrą pardavimų vamzdyną.

Švino vertinimo metodų ateitis

Žvelgiant į pardavimų ir rinkodaros horizontą, švino vertinimo metodų raida yra neišvengiama. Besivystančios technologijos ir kintanti rinkos dinamika yra pagrindiniai šios raidos veiksniai, todėl įmonės reikalauja, kad įmonės pritaikytų savo balų modelius, kad išliktų konkurencingos.

Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pažanga pakeis švino vertinimo programinę įrangą, leidžiančią tiksliau prognozuoti ir koreguoti realiuoju laiku.

Šios technologijos leis precedento neturinčiu greičiu analizuoti didžiulius duomenų rinkinius, atskleidžiant modelius ir signalus, kurių žmonės gali nepastebėti.

Dėl to balų modeliai galės greičiau prisitaikyti prie elgesio pokyčių ir rinkos tendencijų, užtikrinant, kad pardavimų komandos visada nukreiptų į perspektyviausias perspektyvas.

Be to, keičiantis reguliavimo sričiai, ypač kalbant apie duomenų privatumą, vertinimo modeliai turės būti pakankamai judrūs, kad atitiktų naujus įstatymus ir kartu teiktų vertingų įžvalgų. Tai gali apimti naujų balų nustatymo metodikų kūrimą, kurios mažiau remiasi asmeniniais duomenimis, o labiau anonimizuotais elgesio modeliais ir ketinimų signalais.

“Lead score” ateitis taip pat slypi jo integracijoje su kitomis pardavimo ir rinkodaros priemonėmis.

Sklandusis ryšys tarp platformų leis visapusiškesnį vaizdą į kliento kelionę nuo pirmojo prisilietimo iki galutinio pardavimo. Pasitelkdamos šias integruotas sistemas, įmonės gali užtikrinti, kad jų lyderio vertinimo modeliai būtų pagrįsti išsamiausia ir naujausia turima informacija.

Pagrindiniai balai su “lemlist”

Lemlist's AI kintamieji leidžia jums naudoti vieną raginimą visiems savo potencialiems klientams. Tai tas pats, kas “ChatGPT” raginimas, išskyrus tai, kad galite manipuliuoti savo potencialių klientų duomenimis.

Kitaip tariant, tai sutaupysite valandų rankiniu būdu įvedant kiekvieną potencialų klientą į “ChatGPT” ar kitus dirbtinio intelekto įrankius.

Pavyzdžiui:

AI kintamieji leidžia greitai surinkti potencialius klientus pagal jų pareigybės pavadinimą.

Štai kaip tai darote:

Žingsnis 1: Importuokite potencialius klientus iš “lemlist” B2B duomenų bazės (arba iš CSV, jei jame buvo pareigybių pavadinimai)

2 žingsnis: Eikite į savo kampanijos potencialių klientų sąrašą ir spustelėkite “Patobulinti potencialius potencialius klientus”, tada ant AI Variable

Žingsnis 3: AI kintamąjį vadinkite “Švino balu”

Žingsnis 4: Naudokite šį raginimą: “Prašome surinkti persvarą pagal jų {{JobTitle}}. Naudokite 1-3 balų sistemą, kai 1 yra pozicija, turinti didžiausią autoritetą, o 3 - mažiausiai autoritetų.”

Dabar kampanijos potencialių klientų sąrašo stulpelyje “švino rezultatas” turėtumėte matyti kiekvieno rezultato rezultatą.

Štai kaip lengva pelnyti lyderius su lemlistu.

Tačiau tai, kas išdėstyta pirmiau, yra tik vienas pavyzdžių, kaip įvertinti potencialius rezultatus naudojant “lemlist” AI kintamuosius.

Galimybes riboja tik jūsų vaizduotė. Žaisti aplink su kai kuriais raginimais (ant vieno švino pirmiausia) gauti idėją apie tai, ką galite padaryti su juo.