Bruke prediktiv blyscoring for avtaleinnstilling

  • Hvordan kan en bedrift optimalisere leadgenereringsprosessen?
  • Først ved å skille avtaleinnstillingen fra å avslutte avtaler. Selgerne dine vil avslutte flere avtaler hvis de bare fokuserer på høyt kvalifiserte potensielle kunder og ikke kaster bort tid på umotiverte og flassende potensielle kunder.
  • For det andre, ved å få avtalesettere til å bruke programvare for leadscoring. Langt borte er dager da poeng ble tildelt manuelt. Den eksisterende programvaren for leadscoring tillater større presisjon og automatisering.

Videre er moderne blyscoringsprogramvare basert på prediktiv analyse og maskinlæringsalgoritmer og gir mer pålitelige resultater enn tradisjonell leadscoring. Gitt mange nyanser og detaljer om salgstrakten, velger noen virksomheter å outsource sine tidlige stadier. Det er mulig å outsource ikke bare leadscoring, men også hele settet med B2B-avtaleinnstillingstjenester fra profesjonelle avtaleinnstilling og leverandører av leadgenerering. Hvis du derimot ønsker å løse den tette knuten til blyscoring og fordelene for virksomheten din, har vi utarbeidet litt innsikt for deg.

Hvorfor prediktiv blyscoring er bedre enn tradisjonell leadscoring?

Det er sannsynligvis umulig å forestille seg et vellykket selskap som nå jobber uten leadscoring: færre avtaler lukkes; selgere blir demoraliserte. Tradisjonelle blypoengløsninger kan imidlertid forbedres ytterligere. Hvis du bare har brukt tradisjonell leadscoring til nå, kan du ha opplevd følgende:

  • Noen potensielle kunder får vilkårlig score på grunn av individuelle vurderinger fra ledere og selgere som skriver inn datapunkter basert på deres forståelse
  • Mangel på datapunkter hvis en bedrift er ny
  • Unøyaktigheter i ledelscore fordi representanter og ledere glemmer eller ikke finner tid til å legge inn nye salgsdata gjentatte ganger
  • Ledere og selgere som skriver inn datapunkter klarer ikke å gjøre det regelmessig

Mange CRM-programvareleverandører - som Salesforce og Hubspot - har integrerte analyseverktøy og fører poeng til sine salgs- og markedsføringsautomatiseringsplattformer. Men når kunstig intelligens blir lagt til blandingen, løfter den tradisjonell blyscoring til neste nivå av prediktiv analyse og forbedrer nøyaktigheten og effekten.

Også kalt kundeadferdsmodellering, prediktiv blypoenging bruker dataene dine fra CRM-programvaren din til å designe algoritmer og velge 'klare til å kjøpe' potensielle kunder fra utvalget av ikke-valgte potensielle kunder. Basert på maskinlæring og AI, gir prediktiv scoring høyere nøyaktighet og effektivitet i leadkvalifisering enn dine markedsførings- og salgsteam.

Algoritmer og maskinlæring er i stand til å supplere informasjonen du mater dem ved å få data fra tredjepartskilder

Prediktive poengverktøy analyserer både data som resulterer i lukkede avtaler og mislykkede tilbud. Algoritmer beregner demografiske data for å finne ut hva dine nåværende kunder har til felles og hvilken informasjon som kan utvides til nye potensielle kunder. Tradisjonelt vil ledere og selgere som er ansvarlige for blyscoring, bruke Excel til å bruke formelbasert logistisk regresjon og beregne sannsynligheten for at potensielle kunder kjøper produktet. AI-basert prediktiv leadscore scorer automatisk leads uten ytterligere innsats fra selgerne dine.

Videre kan prediktiv lead scoring-programvare fungere med langt mindre massive datasett enn tradisjonell lead scoring krever. Algoritmer og maskinlæring er i stand til å supplere informasjonen du mater dem ved å få data fra tredjepartskilder

B2B-avtaleinnstillingsaktiviteter

La oss raskt diskutere hvilken rolle avtalsstillere spiller i B2B-selskaper. En avtalesetter er en person som er ansatt for å gjøre prep-arbeidet med leadgenerering ved å håndplukke og kvalifisere potensielle kunder og pleie dem til potensielle kunder. Denne tilnærmingen med å bruke tjenestene til avtalesettere i tillegg til salgsteamet gjør at selgere kan jobbe med færre antall potensielle kunder, men lukke flere avtaler.

Hvis du vil få mest mulig ut av leadgenerering, må du sørge for at B2B-avtaleinnstillinger er integrert i salgsprosessen i din bedrift. Det er to alternativer for å sette avtaler i en virksomhet av hvilken som helst skala:

Bruke tjenester for utgående avtalesettere  

Du trenger ikke å komme for dypt inn i teorien og praksisen med blyscoring spesielt og leadgenerering generelt hvis du outsourcer avtaleinnstillingen fra et anerkjent B2B-leadgenerasjons- og avtalesettingsfirma. Du vil dra nytte av B2B-avtaleinnstillingen enda mer hvis du betaler per avtalesett.

Raising In-House Appointment Setters

Det vil ta mer tid enn å sette ut avtaleinnstillinger, men det er mer lønnsomt i det lange løp. Se etter gode kommunikasjonsevner, analytisk dyktighet og sterk evne til å håndtere avvisninger hos dine nåværende ansatte for å oppmuntre dem til å gjøre avtaleinnstillinger. Eller ansett avtalesettere fra siden.

Begrensninger til prediktiv blyscoring

Før du blir begeistret for effektiviteten av prediktive poengløsninger, la oss ta en titt på mangler knyttet til den nåværende tilstanden til AI-basert prediktiv analyse i salg og markedsføring.

  • Prediktiv leadscoring er datadrevet. Det betyr at hvis en bedrift nettopp har startet og ikke har samlet minst to til tre hundre avtaler, vil ikke prediktiv score ikke fungere. I et slikt tilfelle er profesjonaliteten til salgsteamene og toppledelsens kunnskap om markedet viktigere. Noe programvare med prediktiv scoring fungerer imidlertid på de globale prediksjonsmodellene (Les om Salesforce's Einstein nedenfor).
  • Forutsigende betyr ikke reseptivt ennå. Hvis en selger ikke forstår årsakene til at denne spesielle ledelsen blir høyere enn en annen, vil de fleste prediktive scoringssystemer ikke fortelle dem hvorfor. Reseptbelagte applikasjoner kan gi litt innsikt, men de er ikke integrert med blyscoring ennå og må brukes separat.
  • Prediktiv leadscoring er ikke fleksibel. For det første, når et målmarked endres, er ikke eksisterende salgsdata lenger gyldige. For det andre har prediktiv scoring ikke perfeksjonert ennå nyansene til en sirkulær kundereise. I dag engasjerer kunder seg med merkevarer på en ikke-lineær måte, men blyscoringsmodeller utgjør hovedsakelig toppen av salgstraktdataene som demografi og firmografi. Noen prediktive scoringsløsninger, som Infer, har integrasjoner med SaaS-basert programvare for markedsføringsautomatisering Marketo, men engasjementsdata Marketo gir vil ennå ikke gå forbi toppen av trakten.
Tradisjonell leadscoring kan noen ganger bli sett på som en kil for å dele salgs- og markedsføringsteam fordi hver har forskjellige antagelser om blykvalifisering. AI-basert prediktiv analyse på grunnlag av dagens blyscoring setter en stopper for uenigheter mellom de to avdelingene.

Topp 3 programvare for forutsigbar poengsum

Hubspot. Predictive lead scoring er integrert i Hubspots plattform for salg, markedsføring og CRM-programvare. Hubspots AI-baserte lead scoring-funksjon kombinerer både prediktiv scoring som blir smartere over tid og tradisjonell scoring som kan tilpasses i henhold til dine egne kriterier. Hubspots ledende poengløsning kan komme for komplisert for mindre bedrifter, men når du har fått muligheten til det, vil du finne det ekstremt nyttig: selgerne dine trenger bare å sjekke dashbordene for å vite hvilke potensielle kunder du vil fokusere på.

Salesforce. Salesforce er en annen gigant blant automatisert salgs- og markedsføringsprogramvare som gir en integrert lead-scoring-løsning som Hubspot. Hvis du allerede bruker Salesforce, er den prediktive analysetjenesten Sales Cloud Einstein tilgjengelig for deg. Ved å velge mellom en rekke prediktive modeller, trekker Einstein ut ledere som den anser som den hotteste. Når de nye dataene kommer inn i CRM, oppdaterer Einstein seg automatisk. Hvis du ikke har nok data, vil applikasjonen bruke en global modell som tegner på Salesforce-kunder og vil bytte tilbake til dataene dine så snart du når et nødvendig antall potensielle konverteringer. I tillegg er Einstein i stand til å gi reseptbelagte forslag, for eksempel beste møtetider, oppfølgingsstrategier osv.

Utlede. I motsetning til Hubspot og Salesforces Einstein, er Infer en lead scoring-løsning designet for å koble til din markedsføringsautomatiseringsplattform og CRM. Infer bruker en direkte API-tilkobling og gir innebygd tilgang til en verdensomspennende database. Nøyaktigheten av spådommer strekker seg over tre uker. Ved å bruke dataene fra markedsføringsautomatiseringssystemet ditt og CRM og Infer's database, tildeler programvaren presise score. Som et resultat forstår representantene dine hvilke ledninger som er varme og varme og som skal forfølges og hvilke som er kalde og anbefales å slippe.

Innpakning Up

Tradisjonell leadscoring kan noen ganger bli sett på som en kil for å dele salgs- og markedsføringsteam fordi hver har forskjellige antagelser om blykvalifisering. AI-basert prediktiv analyse på grunnlag av dagens blyscoring setter en stopper for uenigheter mellom de to avdelingene. Som en del av leadgenerering og avtaleinnstilling, kan lead-poeng gjøre en enorm forskjell for virksomheten din hvis den håndteres riktig. Hvis du nå sannsynligvis kjenner den brennende følelsen av å legge hendene på de mest effektive løsningene for blyscoring, kan du utnytte kraften til prediktiv analyse og øke konverteringsfrekvensen og nære priser. Hvis du ikke er sikker på hvilken programvare og maskinvare som er best for leadscoring, kan du kontakte et erfarent byrå for generering og avtaleinnstilling og få assistanse umiddelbart.

Sophia William

Sophia William er en bransjeekspert som liker å skrive om utdanning, forskning og livsstil osv. Hun elsker å være ute og utforske nye muligheter når de oppstår. Sophia finner lykken ved å forske på nye emner som hjelper til med å utvide horisonten. 


Legg igjen en kommentar