Korzystanie z predykcyjnej oceny potencjalnych klientów w celu pomyślnego ustalenia terminu

  • Jak firma może zoptymalizować proces pozyskiwania potencjalnych klientów?
  • Po pierwsze, oddzielając ustalanie terminów od zamykania transakcji. Twoi przedstawiciele handlowi sfinalizują więcej transakcji, jeśli skupią się wyłącznie na wysoko wykwalifikowanych potencjalnych klientach i nie będą tracić czasu na niezmotywowane i niepewne perspektywy.
  • Po drugie, zachęcając osoby wyznaczające spotkania do korzystania z oprogramowania do oceniania potencjalnych klientów. Dawno minęły czasy, kiedy punkty były przypisywane ręcznie. Istniejące oprogramowanie do oceniania potencjalnych klientów zapewnia większą precyzję i automatyzację.

Ponadto nowoczesne oprogramowanie do oceniania potencjalnych klientów opiera się na analizie predykcyjnej i algorytmach uczenia maszynowego i zapewnia bardziej wiarygodne wyniki niż tradycyjna ocena potencjalnych klientów. Biorąc pod uwagę wiele niuansów i szczegółów lejka sprzedaży, niektóre firmy decydują się na outsourcing jego wczesnych etapów. Istnieje możliwość outsourcingu nie tylko lead scoringu, ale także całego zestawu usług umawiania spotkań B2B od profesjonalistów ustawienie terminu i dostawców pozyskiwania potencjalnych klientów. Jeśli jednak chcesz rozwikłać wąski węzeł lead scoringu i jego korzyści dla Twojej firmy, przygotowaliśmy dla Ciebie kilka spostrzeżeń.

Dlaczego predykcyjna ocena potencjalnych klientów jest lepsza niż tradycyjna ocena potencjalnych klientów?

Prawdopodobnie nie można sobie wyobrazić firmy odnoszącej sukcesy, działającej teraz bez oceny leadów: mniej transakcji zostaje zamkniętych; przedstawiciele handlowi są zdemoralizowani. Jednak tradycyjne rozwiązania w zakresie punktacji ołowiu można jeszcze bardziej ulepszyć. Jeśli do tej pory korzystałeś tylko z tradycyjnej punktacji leadów, możesz doświadczyć następujących rzeczy:

  • Niektórzy potencjalni klienci otrzymują arbitralne oceny w wyniku indywidualnych ocen menedżerów i przedstawicieli handlowych, którzy wprowadzają punkty danych na podstawie ich zrozumienia
  • Brak punktów danych, jeśli firma jest nowa
  • Nieścisłości w ocenie potencjalnych klientów, ponieważ przedstawiciele i menedżerowie zapominają lub nie znajdują czasu na wielokrotne wprowadzanie nowych danych dotyczących sprzedaży
  • Menedżerowie i przedstawiciele handlowi, którzy wprowadzają punkty danych, nie robią tego regularnie

Wielu dostawców oprogramowania CRM - takich jak Salesforce i Hubspot - zintegrowało narzędzia analityczne i ocenę potencjalnych klientów ze swoimi platformami automatyzacji sprzedaży i marketingu. Jednak dodanie sztucznej inteligencji do tego zestawu przenosi tradycyjną punktację leadów na kolejny poziom analizy predykcyjnej oraz znacznie poprawia dokładność i wpływ.

Nazywany także modelowaniem zachowań klientów, predykcyjna ocena potencjalnych klientów wykorzystuje dane z oprogramowania CRM do projektowania algorytmów i wybierania potencjalnych klientów „gotowych do zakupu” z puli niewybranych potencjalnych klientów. Oparta na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji punktacja predykcyjna zapewnia wyższą dokładność i efektywność kwalifikacji potencjalnych klientów niż zespoły marketingu i sprzedaży.

Algorytmy i uczenie maszynowe mogą uzupełniać informacje, które im podajesz, pobierając dane ze źródeł zewnętrznych

Narzędzia predyktywnego oceniania analizują zarówno dane, które skutkują zamknięciem transakcji, jak i ofertami nieudanymi. Algorytmy obliczają dane demograficzne, aby dowiedzieć się, co łączy Twoich obecnych klientów i jakie informacje można rozszerzyć o nowych potencjalnych klientów. Tradycyjnie menedżerowie i przedstawiciele handlowi odpowiedzialni za ocenę potencjalnych klientów używali programu Excel do stosowania regresji logistycznej opartej na formułach i obliczania prawdopodobieństwa zakupu produktu przez potencjalnego klienta. Oparta na sztucznej inteligencji predykcyjna ocena potencjalnych klientów automatycznie ocenia potencjalnych klientów bez dodatkowych wysiłków ze strony sprzedawców.

Ponadto oprogramowanie do predykcyjnej oceny potencjalnych klientów może współpracować z dużo mniejszymi zbiorami danych niż wymaga tego tradycyjna ocena potencjalnych klientów. Algorytmy i uczenie maszynowe mogą uzupełniać informacje, które im podajesz, pobierając dane ze źródeł zewnętrznych

Działania związane z ustalaniem spotkań B2B

Omówmy szybko rolę, jaką odgrywają osoby wyznaczające spotkania w firmach B2B. Osoba wyznaczająca spotkania to osoba zatrudniona do wykonywania prac przygotowawczych nad generowaniem potencjalnych klientów poprzez ręczne wybieranie i kwalifikowanie potencjalnych klientów oraz karmienie ich w wysokiej jakości leady. Takie podejście, polegające na korzystaniu z usług osób ustalających spotkania, oprócz zespołu sprzedaży, umożliwia przedstawicielom handlowym pracę z mniejszą liczbą leadów, ale zamykanie większej liczby transakcji.

Jeśli chcesz jak najlepiej wykorzystać generowanie leadów, upewnij się, że ustawianie spotkań B2B jest zintegrowane z procesem sprzedaży w Twojej firmie. Istnieją dwie możliwości umawiania spotkań w firmie o dowolnej skali:

Korzystanie z usług osób wyznaczających spotkania wychodzące  

Nie musisz zbytnio zagłębiać się w teorię i praktykę w szczególności w zakresie oceniania potencjalnych klientów i generowania potencjalnych klientów w ogóle, jeśli zlecasz umawianie spotkań od renomowanej firmy B2B zajmującej się generowaniem i ustalaniem spotkań. Ustawienie spotkań B2B przyniesie jeszcze większe korzyści, jeśli zapłacisz za zestaw spotkań.

Podnoszenie osób wyznaczających spotkania w firmie

Zajmie to więcej czasu niż wyznaczanie spotkań przez outsourcing, ale w dłuższej perspektywie jest bardziej opłacalne. Poszukaj dobrych umiejętności komunikacyjnych, zdolności analitycznych i silnej zdolności radzenia sobie z odrzuceniami u obecnych pracowników, aby zachęcić ich do ustalania terminów. Lub zatrudnij osoby ustawiające spotkania z boku.

Ograniczenia przewidywania punktacji potencjalnych klientów

Zanim zaczniemy ekscytować się skutecznością predykcyjnych rozwiązań scoringowych, przyjrzyjmy się niedociągnięciom związanym z obecnym stanem analizy predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji w sprzedaży i marketingu.

  • Predykcyjne ocenianie potencjalnych klientów jest oparte na danych. Oznacza to, że jeśli firma właśnie się rozpoczęła i nie zgromadziła co najmniej od dwóch do trzystu transakcji, punktacja predykcyjna nie zadziała. W takim przypadku ważniejszy jest profesjonalizm zespołów sprzedażowych i znajomość rynku przez najwyższe kierownictwo. Niektóre programy do oceny predykcyjnej działają jednak na globalnych modelach predykcyjnych (przeczytaj o Einsteinie Salesforce poniżej).
  • Predykcyjne nie znaczy jeszcze nakazowe. Jeśli przedstawiciel handlowy nie rozumie powodów, dla których ten konkretny potencjalny klient otrzymuje wyższą ocenę niż inny, większość systemów oceny predykcyjnej nie powie mu, dlaczego. Aplikacje nakazowe mogą jednak dostarczyć pewnych spostrzeżeń, ale nie są jeszcze zintegrowane z oceną leadów i muszą być używane oddzielnie.
  • Przewidywanie punktacji leadów nie jest elastyczne. Po pierwsze, gdy zmienia się rynek docelowy, istniejące dane sprzedaży tracą ważność. Po drugie, punktacja predykcyjna nie doprowadziła jeszcze do perfekcji niuansów cyklicznej podróży klienta. Obecnie klienci współpracują z markami w sposób nieliniowy, ale modele scoringowe potencjalnych klientów stanowią głównie główne dane dotyczące lejka sprzedaży, takie jak dane demograficzne i firmograficzne. Niektóre rozwiązania predykcyjnej punktacji, takie jak Infer, mają integrację z oprogramowaniem Marketo do automatyzacji marketingu opartym na SaaS, ale dane o zaangażowaniu, które dostarcza Marketo, nie przejdą jeszcze przez szczyt ścieżki.
Tradycyjna punktacja leadów może być czasami postrzegana jako klin dzielący zespoły sprzedaży i marketingu, ponieważ każdy z nich ma inne założenia dotyczące kwalifikacji potencjalnych klientów. Analiza predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji na podstawie dzisiejszej punktacji leadów kładzie kres nieporozumieniom między dwoma działami.

Top 3 Predictive Lead Scoring Software

Hubspot. Predykcyjna ocena potencjalnych klientów jest zintegrowana z platformą sprzedaży, marketingu i oprogramowania CRM Hubspot. Oparta na sztucznej inteligencji funkcja punktacji Hubspot łączy w sobie zarówno punktację predykcyjną, która z czasem staje się inteligentniejsza, jak i tradycyjną, którą można dostosować do własnych kryteriów. W modelu domyślnym rozwiązanie Hubspot do oceniania potencjalnych klientów może być zbyt skomplikowane dla mniejszych firm, ale gdy już go zdobędziesz, okaże się ono niezwykle przydatne: Twoi przedstawiciele handlowi będą musieli tylko sprawdzić swoje pulpity nawigacyjne, aby wiedzieć, na których perspektywach się skupić.

Salesforce Salesforce to kolejny gigant wśród zautomatyzowanych programów do sprzedaży i marketingu, które zapewnia zintegrowane rozwiązanie do oceniania potencjalnych klientów, takie jak Hubspot. Jeśli korzystasz już z Salesforce, możesz skorzystać z jego usługi analizy predykcyjnej Sales Cloud Einstein. Wybierając spośród różnych modeli predykcyjnych, Einstein wyodrębnia potencjalne kierunki, które uważa za najgorętsze. Gdy nowe dane wejdą do CRM, Einstein aktualizuje się automatycznie. Jeśli nie masz wystarczających danych, aplikacja użyje modelu globalnego opartego na klientach Salesforce i przełączy się z powrotem na Twoje dane, gdy tylko osiągniesz wymaganą liczbę konwersji potencjalnych klientów. Ponadto Einstein może również udzielać zalecanych sugestii, takich jak najlepsze godziny spotkań, strategie uzupełniające itp.

Wywnioskować. W przeciwieństwie do Hubspot i Einsteina z Salesforce, Infer to rozwiązanie do punktacji leadów zaprojektowane do łączenia się z platformą automatyzacji marketingu i CRM. Infer używa aktywnego połączenia API i zapewnia wbudowany dostęp do światowej bazy danych. Dokładność prognoz obejmuje trzy tygodnie. Korzystając z danych z systemu automatyzacji marketingu oraz bazy danych CRM i Infer, oprogramowanie przypisuje dokładne wyniki. W rezultacie Twoi przedstawiciele rozumieją, które odprowadzenia są gorące i ciepłe i należy ich ścigać, a które są zimne i zaleca się ich upuszczenie.

Owijanie w górę

Tradycyjna punktacja leadów może być czasami postrzegana jako klin dzielący zespoły sprzedażowe i marketingowe, ponieważ każdy z nich ma inne założenia dotyczące kwalifikacji potencjalnych klientów. Analiza predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji na podstawie dzisiejszej punktacji leadów kładzie kres nieporozumieniom między dwoma działami. W ramach generowania potencjalnych klientów i ustalania terminów ich ocenianie może mieć ogromne znaczenie dla Twojej firmy, jeśli zostanie odpowiednio obsłużona. Jeśli do tej pory prawdopodobnie odczuwasz pieczenie związane z położeniem rąk na najskuteczniejszych rozwiązaniach do punktacji leadów, wykorzystaj moc analizy predykcyjnej i zwiększ współczynniki konwersji i współczynniki zamknięcia. Jeśli nie masz pewności, jakie oprogramowanie i sprzęt są najlepsze do oceny potencjalnych klientów, skontaktuj się z doświadczoną agencją zajmującą się generowaniem potencjalnych klientów i umawianiem terminów, a natychmiast uzyskaj pomoc.

Sophia William

Sophia William jest ekspertem branżowym, który lubi pisać o edukacji, badaniach, stylu życia itp. Uwielbia przebywać na świeżym powietrzu i odkrywać nowe możliwości, gdy tylko się pojawią. Sophia z radością poszukuje nowych tematów, które pomagają poszerzyć jej horyzonty. 


Dodaj komentarz