Randevu Ayarlama Başarısı için Tahmine Dayalı Müşteri Adayı Puanlamasını Kullanma

  • Bir işletme, müşteri adayı oluşturma sürecini nasıl optimize edebilir?
  • İlk olarak, randevu ayarını kapanış anlaşmalarından ayırarak. Satış temsilcileriniz, yalnızca yüksek nitelikli potansiyel müşterilere odaklanırlarsa ve motive edilmemiş ve belirsiz potansiyel müşterilere zaman kaybetmezlerse daha fazla anlaşma kapatır.
  • İkincisi, müşteri adayı puanlama yazılımını kullanmaları için randevu belirleyicileri alarak. Artık puan puanlarının manuel olarak atandığı günler geride kaldı. Mevcut müşteri adayı puanlama yazılımı, daha fazla hassasiyet ve otomasyon sağlar.

Dahası, modern müşteri adayı puanlama yazılımı tahmine dayalı analiz ve makine öğrenimi algoritmalarına dayanır ve geleneksel müşteri adayı puanlamasından daha güvenilir sonuçlar sağlar. Satış hunisinin birçok nüansı ve detayı göz önüne alındığında, bazı işletmeler bu huninin ilk aşamalarında dış kaynak sağlamayı tercih ediyor. Sadece lider puanlama değil, aynı zamanda tüm B2B randevu belirleme hizmetlerini profesyonellerden dış kaynak olarak almak mümkündür. randevu ayarı ve olası satış yaratma sağlayıcıları. Bununla birlikte, kurşun puanlamanın sıkı düğümünü ve işiniz için faydalarını çözmek istiyorsanız, sizin için bazı bilgiler hazırladık.

Neden Tahmine Dayalı Müşteri Adayı Skorlaması Geleneksel Müşteri Adayı Skorlamasından Daha İyi?

Başarılı bir şirketin şu anda kurşun puanlamadan çalıştığını hayal etmek muhtemelen imkansızdır: daha az anlaşma kapatılır; satış temsilcilerinin morali bozulur. Bununla birlikte, geleneksel müşteri adayı puanlama çözümleri daha da iyileştirilebilir. Şimdiye kadar yalnızca geleneksel kurşun puanlamasını kullandıysanız, aşağıdakileri deneyimlemiş olabilirsiniz:

  • Bazı potansiyel müşteriler, anlayışlarına göre veri noktaları giren yöneticilerin ve satış temsilcilerinin bireysel yargıları nedeniyle keyfi puanlar alır.
  • Bir işletme yeniyse veri noktası eksikliği
  • Temsilciler ve yöneticiler yeni satış verilerini tekrar tekrar girmek için zaman bulamadıkları veya unuttukları için müşteri adayı puanlamadaki yanlışlıklar
  • Veri noktalarına giren yöneticiler ve satış temsilcileri bunu düzenli olarak yapamaz

Salesforce ve Hubspot gibi birçok CRM yazılım sağlayıcısı, analitik araçları ve lider puanlamayı satış ve pazarlama otomasyon platformlarına entegre etti. Bununla birlikte, karışıma Yapay Zeka eklendiğinde, geleneksel müşteri adayı puanlamasını bir sonraki tahmine dayalı analiz seviyesine yükseltir ve doğruluğu ve etkiyi büyük ölçüde iyileştirir.

Müşteri davranışı modellemesi olarak da adlandırılan tahmini müşteri adayı puanlama, algoritmalar tasarlamak ve seçilmemiş potansiyel müşteriler havuzundan 'satın almaya hazır' olası müşterileri seçmek için CRM yazılımınızdaki verilerinizi kullanır. Makine öğrenimi ve yapay zekaya dayalı tahmine dayalı puanlama, pazarlama ve satış ekiplerinizden daha yüksek doğruluk ve verimlilik sağlar.

Algoritmalar ve makine öğrenimi, üçüncü taraf kaynaklardan veri alarak onları beslediğiniz bilgileri tamamlayabilir

Tahmine dayalı puanlama araçları, hem kapanan anlaşmalarla hem de başarısız tekliflerle sonuçlanan verileri analiz eder. Algoritmalar, mevcut müşterilerinizin ortak yönlerini ve yeni potansiyel müşterilere hangi bilgilerin genişletilebileceğini bulmak için demografik verileri hesaplar. Geleneksel olarak, müşteri adayı puanlamadan sorumlu yöneticiler ve satış temsilcileri, formüle dayalı lojistik regresyon kullanmak ve bir olası müşterinin ürünü satın alma olasılığını hesaplamak için Excel'i kullanırdı. Yapay zeka tabanlı tahmini müşteri adayı puanlama, satış görevlilerinizin ek çabası olmadan müşteri adaylarını otomatik olarak puanlar.

Ayrıca, tahmine dayalı müşteri adayı puanlama yazılımı, geleneksel müşteri adayı puanlamasının gerektirdiğinden çok daha az büyük veri kümeleriyle çalışabilir. Algoritmalar ve makine öğrenimi, üçüncü taraf kaynaklardan veri alarak onları beslediğiniz bilgileri tamamlayabilir

B2B Randevu Belirleme Faaliyetleri

B2B şirketlerde randevu belirleyenlerin oynadığı rolü hızlıca tartışalım. Bir randevu belirleyici, potansiyel müşterileri elle seçerek ve nitelendirerek ve onları yüksek kaliteli potansiyel müşteriler haline getirerek olası satış yaratmaya yönelik hazırlık çalışmalarını yapmak üzere işe alınan bir kişidir. Satış ekibine ek olarak randevu belirleyenlerin hizmetlerini kullanma yaklaşımı, satış temsilcilerinin daha az sayıda müşteri adayı ile çalışmasına ancak daha fazla anlaşmayı kapatmasına olanak tanır.

Müşteri adayı üretiminden en iyi şekilde yararlanmak istiyorsanız, şirketinizdeki satış sürecine entegre B2B randevu ayarınız olduğundan emin olun. Herhangi bir ölçekte bir işletmede randevu ayarlamakla ilgili iki seçenek vardır:

Giden Randevu Ayarlayıcıların Hizmetlerini Kullanma  

Randevu ayarını saygın bir B2B müşteri adayı oluşturma ve randevu belirleme şirketinden dış kaynak olarak kullanıyorsanız, özellikle müşteri adayı puanlama teorisi ve pratiğine ve genel olarak müşteri adayı oluşturmaya çok derinlemesine girmenize gerek yoktur. Randevu seti başına ödeme yaparsanız B2B randevu ayarından daha fazla yararlanacaksınız.

Şirket İçi Randevu Belirleyicileri Yetiştirme

Randevu ayarlarına göre dış kaynak kullanımından daha fazla zaman alacaktır ancak uzun vadede daha karlı olacaktır. İyi iletişim becerileri, analitik yetenek ve mevcut çalışanlarınızda onları randevu ayarlamaları yapmaya teşvik etmek için retleri ele alma konusunda güçlü bir yetenek arayın. Veya yandan randevu belirleyicileri işe alın.

Tahmine Dayalı Olası Satış Puanlamasına İlişkin Sınırlamalar

Tahmine dayalı puanlama çözümlerinin etkinliği konusunda tamamen heyecanlanmadan önce, satış ve pazarlamada yapay zeka tabanlı tahmine dayalı analizin mevcut durumuyla ilişkili eksikliklere bir göz atalım.

  • Tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması, veriye dayalıdır. Bu, bir işletme yeni başlamışsa ve en az iki ila üç yüz anlaşmayı toplamamışsa, tahmine dayalı puanlamanın işe yaramayacağı anlamına gelir. Böyle bir durumda, satış ekiplerinin profesyonelliği ve üst yönetimin pazar hakkındaki bilgisi daha önemlidir. Bazı tahmine dayalı puanlama yazılımları, küresel tahmin modellerinde çalışır (Salesforce'un Einstein'ı hakkında aşağıda okuyun).
  • Tahmine dayalı, henüz kuralcı anlamına gelmez. Bir satış temsilcisi, bu müşterinin diğerinden daha yüksek puan almasının nedenlerini anlamazsa, çoğu tahmine dayalı puanlama sistemi onlara nedenini söylemez. Normatif uygulamalar bazı bilgiler verebilir, ancak henüz müşteri adayı puanlama ile entegre değildir ve ayrı olarak kullanılmaları gerekir.
  • Tahmine dayalı müşteri adayı puanlama esnek değildir. Birincisi, bir hedef pazar değiştiğinde, mevcut satış verileri artık geçerli değildir. İkincisi, tahmine dayalı puanlama henüz döngüsel bir müşteri yolculuğunun nüanslarını mükemmelleştirmedi. Günümüzde müşteriler markalarla doğrusal olmayan bir şekilde etkileşime giriyor, ancak lider puanlama modelleri çoğunlukla demografi ve firma bilgileri gibi satış hunisi verilerinin en üstünde yer alıyor. Infer gibi bazı tahmine dayalı puanlama çözümleri, SaaS tabanlı pazarlama otomasyon yazılımı Marketo ile entegrasyona sahiptir, ancak Marketo'nun sağladığı etkileşim verileri henüz huninin üstünden geçmeyecektir.
Geleneksel müşteri adayı puanlaması, bazen satış ve pazarlama ekiplerini bölmek için bir takoz olarak görülebilir çünkü her birinin potansiyel müşteri nitelikleriyle ilgili farklı varsayımları vardır. Bugünün lider puanlamasına dayanan yapay zeka tabanlı tahmin analizi, iki departman arasındaki anlaşmazlıklara son veriyor.

İlk 3 Tahmine Dayalı Olası Satış Puanlama Yazılımı

Hubspot. Tahmine dayalı müşteri adayı puanlama, Hubspot'un satış, pazarlama ve CRM yazılımı platformuna entegre edilmiştir. Hubspot'un AI tabanlı müşteri adayı puanlama özelliği, hem zaman içinde daha akıllı hale gelen tahmini puanlamayı hem de kendi kriterlerinize göre özelleştirilebilen geleneksel puanlamayı birleştirir. Varsayılan bir modelle gelen Hubspot'un lider puanlama çözümü, daha küçük işletmeler için çok karmaşık olabilir, ancak bir kez ustalaştığınızda bunu son derece yararlı bulacaksınız: satış temsilcilerinizin hangi potansiyel müşterilere odaklanacaklarını bilmek için gösterge tablolarını kontrol etmeleri yeterli olacaktır.

Salesforce. Salesforce, Hubspot gibi entegre bir müşteri adayı puanlama çözümü sağlayan otomatik satış ve pazarlama yazılımları arasında bir başka devdir. Salesforce'u zaten kullanıyorsanız, öngörücü analiz hizmeti Sales Cloud Einstein sizin için kullanılabilir. Einstein, çeşitli öngörücü modeller arasından seçim yaparak, onun en sıcak olanı olarak görmesine yol açıyor. Yeni veriler CRM'ye girdiğinde, Einstein kendini otomatik olarak günceller. Yeterli veriye sahip değilseniz, uygulama Salesforce müşterileriyle ilgili global bir model çizimi kullanır ve gerekli sayıda potansiyel müşteri dönüşümüne ulaşır ulaşmaz verilerinize geri döner. Ek olarak, Einstein'ın en iyi buluşma zamanları, takip stratejileri vb. Gibi kuralcı önerilerde bulunması da sağlanır.

Anlam çıkarmak. Hubspot ve Salesforce'un Einstein'ından farklı olarak Infer, pazarlama otomasyon platformunuza ve CRM'nize bağlanmak için tasarlanmış bir lider puanlama çözümüdür. Infer, canlı bir API bağlantısı kullanır ve dünya çapındaki bir veritabanına yerleşik erişim sağlar. Tahminlerin doğruluğu üç haftayı kapsar. Yazılım, pazarlama otomasyon sisteminizden ve CRM ile Infer veritabanından alınan verileri kullanarak kesin puanlar atar. Sonuç olarak, temsilcileriniz hangi lead'lerin sıcak ve sıcak olduğunu ve takip edilmesi gerektiğini, hangilerinin soğuk olduğunu ve düşmeleri tavsiye edildiğini anlar.

Yukarı tamamlayan

Geleneksel müşteri adayı puanlaması, bazen satış ve pazarlama ekiplerini bölmek için bir takoz olarak görülebilir çünkü her birinin potansiyel müşteri nitelikleriyle ilgili farklı varsayımları vardır. Bugünün lider puanlamasına dayanan yapay zeka tabanlı tahmin analizi, iki departman arasındaki anlaşmazlıklara son veriyor. Potansiyel müşteri oluşturma ve randevu ayarının bir parçası olarak, müşteri adayı puanlama, doğru kullanılırsa işletmeniz için büyük bir fark yaratabilir. Şimdiye kadar muhtemelen ellerinizi en etkili müşteri adayı puanlama çözümlerine bırakmanın yanma hissini hissediyorsanız, tahmine dayalı analizin gücünden yararlanın ve dönüşüm oranlarınızı ve kapanma oranlarınızı artırın. Müşteri adayı puanlaması için hangi yazılım ve donanımın en iyisi olduğundan emin değilseniz, deneyimli bir müşteri adayı oluşturma ve randevu belirleme kurumuyla iletişime geçin ve hemen yardım alın.

Sophia William

Sophia William, Eğitim, Araştırma ve yaşam tarzı vb. Üzerine yazmaktan hoşlanan bir endüstri uzmanıdır. Dışarıda olmayı ve ortaya çıktıklarında yeni fırsatları keşfetmeyi seviyor. Sophia, ufkunu genişletmeye yardımcı olacak yeni konuları araştırmaktan mutluluk duyar. 


Yorum bırak