Använda Predictive Lead Scoring för utnämning inställning framgång

  • Hur kan ett företag optimera sin leadgenereringsprocess?
  • Först genom att separera mötesinställningen från att stänga erbjudanden. Dina säljare kommer att stänga fler erbjudanden om de bara fokuserar på högkvalificerade leads och inte slösar bort tid på omotiverade och fläckiga utsikter.
  • För det andra, genom att få mötesuppsättare att använda blypoängprogramvara. Långt borta är dagar då poäng tilldelades manuellt. Den befintliga mjukvaran för blypoäng möjliggör större precision och automatisering.

Dessutom bygger modern blypoängprogramvara på prediktiv analys och maskininlärningsalgoritmer och ger mer tillförlitliga resultat än traditionell leadpoängning. Med tanke på många nyanser och detaljer i försäljningstratten väljer vissa företag att lägga ut sina tidiga stadier. Det är möjligt att lägga ut inte bara lead-poäng utan också hela uppsättningen B2B-mötesinställningstjänster från professionella mötesinställning och leadgenerationsleverantörer. Om du emellertid vill lösa upp den täta knuten för blypoäng och dess fördelar för ditt företag, har vi förberett några insikter åt dig.

Varför Predictive Lead Scoring är bättre än traditionell Lead Scoring?

Det är förmodligen omöjligt att föreställa sig ett framgångsrikt företag som nu arbetar utan att leda poäng: färre erbjudanden stängs; säljare blir demoraliserade. Men traditionella blypoänglösningar kan förbättras ytterligare. Om du bara har använt traditionell blypoäng hittills kan du ha upplevt följande:

  • Vissa leads får godtycklig poäng på grund av individuella bedömningar av chefer och säljare som anger datapunkter baserat på deras förståelse
  • Brist på datapunkter om ett företag är nytt
  • Felaktigheter i leadpoäng eftersom reps och chefer glömmer eller inte hittar tid att upprepade gånger ange ny försäljningsdata
  • Chefer och säljare som anger datapunkter misslyckas med att göra det regelbundet

Många CRM-programvaruleverantörer - som Salesforce och Hubspot - har integrerade analysverktyg och leder poäng till sina försäljnings- och marknadsföringsplattformar. Men när artificiell intelligens läggs till blandningen lyfter den upp traditionell blypoäng till nästa nivå av prediktiv analys och förbättrar noggrannheten och effekten.

Även kallad kundbeteendemodellering använder prediktiv lead-poäng dina data från din CRM-programvara för att designa algoritmer och välja "redo att köpa" -utsikter från poolen av icke markerade leads. Baserat på maskininlärning och AI ger prediktiv poängning högre noggrannhet och effektivitet i leadkvalificering än dina marknadsförings- och säljteam.

Algoritmer och maskininlärning kan komplettera informationen du matar dem genom att få data från källor från tredje part

Prediktiva poängverktyg analyserar både data som resulterar i slutna erbjudanden och misslyckade erbjudanden. Algoritmer beräknar demografisk data för att ta reda på vad dina nuvarande kunder har gemensamt och vilken information som kan utvidgas till nya potentiella kunder. Traditionellt skulle chefer och säljare som ansvarar för leadpoäng använda Excel för att använda formelbaserad logistisk regression och beräkna sannolikheten för att en potentiell kund skulle köpa produkten. AI-baserad förutsägbar poängsättning gör automatiskt ledningar utan ytterligare ansträngningar från dina säljare.

Dessutom kan programvara för prediktiv leadpoäng fungera med mycket mindre massiva datamängder än vad traditionell leadpoäng kräver. Algoritmer och maskininlärning kan komplettera informationen du matar dem genom att få data från källor från tredje part

B2B-mötesinställningsaktiviteter

Låt oss snabbt diskutera den roll som mötessättarna spelar i B2B-företag. En tidsbeställare är en person som är anställd för att göra förberedelserna för leadgenerering genom att handplocka och kvalificera potentiella kunder och vårda dem till högkvalitativa leads. Detta tillvägagångssätt för att använda tjänster från mötessättare utöver säljteamet gör det möjligt för säljare att arbeta med färre antal leads men stänga fler erbjudanden.

Om du vill få ut mesta möjliga av leadgenerering, se till att du har en B2B-mötesinställning integrerad i försäljningsprocessen i ditt företag. Det finns två alternativ när det gäller att sätta möten i ett företag av vilken skala som helst:

Använda tjänster för utgående mötessättare  

Du behöver inte gå för djupt in i teorin och praxis för lead-poäng i synnerhet och leadgenerering i allmänhet om du lägger ut mötesinställningar från ett ansedd B2B-leadgenerations- och mötesinställningsföretag. Du kommer att dra nytta av B2B-mötesinställningen ännu mer om du betalar per mötesuppsättning.

Att höja interna mötessättare

Det tar mer tid än att lägga ut tidsbeställning men det är mer lönsamt på lång sikt. Leta efter bra kommunikationsförmåga, analytisk förmåga och en stark förmåga att hantera avslag hos dina nuvarande anställda för att uppmuntra dem att göra mötesinställning. Eller hyra mötessättare från sidan.

Begränsningar till förutsägbar blypoängsättning

Innan du blir allt upphetsad över effektiviteten av prediktiva poänglösningar, låt oss ta en titt på brister i samband med det nuvarande läget för AI-baserad prediktiv analys inom försäljning och marknadsföring.

  • Prediktiv leadpoäng är datadriven. Det betyder att om ett företag precis har startat och inte har samlat åtminstone två till tre hundra erbjudanden kommer prediktiv poäng inte att fungera. I ett sådant fall är säljteamens professionalism och den högsta ledningens kunskap om marknaden viktigare. Några program för prediktiv poäng fungerar dock på de globala förutsägelsemodellerna (Läs om Salesforces Einstein nedan).
  • Predictive betyder inte receptbelagd ännu. Om en säljare inte förstår orsakerna till att den här ledningen får högre poäng än en annan kommer de mest prediktiva poängsystemen inte att berätta för dem varför. Förskrivningsapplikationer kan ge viss insikt men de är inte integrerade med blypoängsättning ännu och måste användas separat.
  • Prediktiv leadpoäng är inte flexibel. För det första, när en målmarknad ändras är befintliga försäljningsdata inte längre giltiga. För det andra har prediktiv poäng ännu inte perfekterat nyanserna i en cirkulär kundresa. Idag samarbetar kunder med varumärken på ett icke-linjärt sätt, men blypoängmodeller står främst för toppen av försäljningstrattdata som demografi och firmografi. Vissa prediktiva poänglösningar, som Infer, har integrationer med SaaS-baserad programvara för marknadsföringsautomation Marketo men engagemangsdata Marketo tillhandahåller kommer ännu inte att gå förbi toppen av tratten.
Traditionell blypoängning kan ibland ses som en kil för att dela upp försäljnings- och marknadsföringsteam eftersom var och en har olika antaganden om leadkvalificering. AI-baserad prediktiv analys på grundval av dagens ledande poäng slutar oenigheter mellan de två avdelningarna.

Topp 3 mjukvara för poängförutsättning

Hubspot. Predictive lead-poäng är integrerad i Hubspots plattform för försäljning, marknadsföring och CRM-programvara. Hubspots AI-baserade lead-poängfunktion kombinerar både prediktiv poäng som blir smartare med tiden och traditionell poäng som kan anpassas enligt dina egna kriterier. Hubspots ledande poänglösning kan komma att vara för komplicerad för mindre företag, men när du förstår det kommer du att hitta det extremt användbart: dina säljare behöver bara kontrollera sina instrumentpaneler för att veta vilka utsikter du ska fokusera på.

Salesforce. Salesforce är en annan jätte bland automatiserad försäljnings- och marknadsföringsprogramvara som ger en integrerad lead-poänglösning som Hubspot. Om du redan använder Salesforce är dess prediktiva analystjänst Sales Cloud Einstein tillgänglig för dig. Genom att välja bland en mängd olika förutsägbara modeller, utmärker Einstein de ledare som den anser vara den hetaste. När de nya uppgifterna kommer in i CRM uppdateras Einstein automatiskt. Om du inte har tillräckligt med data kommer applikationen att använda en global modell som bygger på Salesforce-kunder och byter tillbaka till dina data så snart du når ett önskat antal leadkonverteringar. Dessutom kan Einstein ge förslag på recept, till exempel bästa mötetider, uppföljningsstrategier etc.

Antyda. Till skillnad från Hubspot och Salesforces Einstein, är Infer en ledande poänglösning utformad för att ansluta till din marknadsföringsautomationsplattform och CRM. Infer använder en live API-anslutning och ger inbyggd åtkomst till en global databas. Prognosernas noggrannhet sträcker sig över tre veckor. Med hjälp av data från ditt marknadsföringssystem och CRM och Infer's databas tilldelas programvaran exakta poäng. Som ett resultat förstår dina representanter vilka ledningar som är heta och varma och bör följas och vilka som är kalla och rekommenderas att släppa.

Inslag Up

Traditionell blypoängning kan ibland ses som en kil för att dela upp försäljnings- och marknadsföringsteam eftersom var och en har olika antaganden om leadkvalificering. AI-baserad prediktiv analys på grundval av dagens ledande poäng slutar oenigheter mellan de två avdelningarna. Som en del av leadgenerering och mötesinställning kan lead-poäng göra stor skillnad för ditt företag om det hanteras på rätt sätt. Om du förmodligen nu känner den brinnande känslan av att lägga händerna på de mest effektiva blypoänglösningarna, utnyttja kraften i prediktiv analys och öka dina omvandlingsfrekvenser och nära kurser. Om du inte är säker på vilken mjukvara och hårdvara som är bäst för leadpoäng, kontakta en erfaren leadgenerations- och mötesinställningsbyrå och få hjälp omedelbart.

Sophia William

Sophia William är en branschexpert som tycker om att skriva om utbildning, forskning och livsstil etc. Hon älskar att vara utomhus och utforska nya möjligheter när de uppstår. Sophia finner lycka i att undersöka nya ämnen som hjälper till att utvidga sina horisonter. 


Lämna ett svar