使用預測線索計分來成功進行約會設置

  • 企業如何優化潛在客戶生成流程?
  • 首先,將約會設置與完成交易分開。 如果您的銷售代表只專注於高素質的潛在客戶,而不浪費時間在缺乏動力和脆弱的前景上,他們將完成更多交易。
  • 其次,通過讓約會安排者使用潛在顧客評分軟件。 手動分配分數的日子已經一去不復返了。 現有的潛在客戶評分軟件可實現更高的精度和自動化程度。

此外,現代潛在客戶評分軟件基於預測分析和機器學習算法,並且比傳統潛在客戶評分提供了更可靠的結果。 考慮到銷售漏斗的許多細微差別和細節,一些企業選擇將其早期階段外包。 不僅可以將潛在客戶評分外包,還可以將整個B2B約會設置服務外包給專業人士 約會設置 和潛在客戶提供者。 但是,如果您想消除潛在客戶評分的緊密聯繫及其對您的業務的好處,我們已為您準備了一些見解。

為什麼預測性鉛評分優於傳統的鉛評分?

很難想像現在有一家成功的公司在沒有潛在客戶評分的情況下工作:完成的交易更少; 銷售代表會士氣低落。 但是,傳統的引線計分解決方案可以進一步改善。 如果到目前為止您僅使用傳統的線索評分,則可能會遇到以下情況:

  • 一些銷售線索由於經理和銷售代表的個人判斷而任意得分,他們根據他們的理解輸入數據點
  • 如果是新企業,則缺乏數據點
  • 潛在客戶評分不准確,因為銷售代表和經理忘記或找不到時間重複輸入新的銷售數據
  • 輸入數據點的經理和銷售代表無法定期執行此操作

許多CRM軟件提供商(例如Salesforce和Hubspot)已經集成了分析工具,並在他們的銷售和營銷自動化平台中獲得了領先優勢。 但是,將人工智能添加到組合中後,它將傳統的潛在客戶評分提升到預測分析的下一個級別,並極大地提高了準確性和影響力。

預測性線索評分也稱為客戶行為建模,它使用CRM軟件中的數據來設計算法,並從未選定的線索中選擇“準備購買”的潛在客戶。 與機器營銷和銷售團隊相比,基於機器學習和AI的預測性評分在潛在客戶資格方面的準確性和效率更高。

算法和機器學習能夠通過從第三方來源獲取數據來補充您提供給它們的信息

預測性評分工具會分析導致達成交易和出價失敗的數據。 算法會計算人口統計數據,以找出當前客戶的共同點以及可以將哪些信息擴展到新的潛在客戶。 傳統上,負責潛在客戶評分的經理和銷售代表將使用Excel使用基於公式的邏輯回歸併計算潛在客戶購買產品的可能性。 基於AI的預測性潛在顧客評分功能可自動對潛在顧客進行評分,而無需您的銷售人員付出額外的努力。

此外,預測性潛在客戶評分軟件可以處理的數據量遠少於傳統潛在客戶評分所需的數據量。 算法和機器學習能夠通過從第三方來源獲取數據來補充您提供給它們的信息

B2B約會設置活動

讓我們快速討論約會制定者在B2B公司中扮演的角色。 任命製定者是受僱為人員進行手工挑选和鑑定潛在客戶並將其培養成高質量潛在客戶的潛在客戶生成準備工作的人員。 除銷售團隊外,這種使用約會設置人員服務的方法使銷售代表可以使用較少的潛在客戶,但可以完成更多的交易。

如果您想充分利用潛在客戶,請確保將B2B約會設置集成到公司的銷售流程中。 在任何規模的企業中,有兩種​​關於設置約會的選項:

使用出站預約設置服務  

如果您從知名的B2B潛在客戶生成和約會設置公司中外包約會設置,則無需特別深入了解潛在客戶評分的理論和實踐,也不需要一般性地了解潛在客戶。 如果您按每個約會集付費,您將受益於B2B約會設置。

提高內部任命製定者

與外包約會設置相比,這將花費更多時間,但從長遠來看,它會帶來更大的利潤。 尋找良好的溝通技巧,分析能力以及較強的能力來應對當前員工的拒絕,以鼓勵他們進行約會設置。 或從側面聘請約會策劃人。

預測線索計分的局限性

在您對預測評分解決方案的有效性大為興奮之前,讓我們看一下與銷售和市場營銷中基於AI的預測分析的當前狀態相關的缺點。

  • 預測性線索評分是數據驅動的。 這意味著,如果一家企業剛剛起步且未積累至少兩到三百筆交易,那麼預測性評分將無法實現。 在這種情況下,銷售團隊的專業水平和高層管理人員對市場的了解更為重要。 不過,某些預測評分軟件可以在全局預測模型上運行(請在下面閱讀有關Salesforce的Einstein的信息)。
  • 預測性還不意味著具有說明性。 如果銷售代表不理解導致該特定銷售線索的得分高於另一銷售線索的原因,則大多數預測性評分系統都不會告訴他們原因。 規範性的應用程序雖然可以提供一些見解,但它們尚未與潛在顧客評分集成在一起,需要單獨使用。
  • 預測性線索評分不靈活。 首先,當目標市場發生變化時,現有的銷售數據將不再有效。 第二,預測性評分還沒有完善循環客戶旅程的細微差別。 如今,客戶以非線性方式與品牌互動,但是銷售線索評分模型主要佔據了銷售渠道數據的頂部,例如人口統計數據和公司統計數據。 一些預測性評分解決方案(例如Infer)已與基於SaaS的營銷自動化軟件Marketo集成在一起,但Marketo提供的參與度數據並不會超出渠道的頂部。
有時將傳統的銷售線索評分視為劃分銷售和市場團隊的楔子,因為每個人對銷售線索資格都有不同的假設。 基於當今領先評分的基於AI的預測分析消除了兩個部門之間的分歧。

排名前三的預測線索評分軟件

樞紐。 預測性線索評分已集成在Hubspot的銷售,市場營銷和CRM軟件平台中。 Hubspot基於AI的潛在顧客評分功能結合了隨著時間的推移變得更加智能的預測評分和可根據您自己的標准進行定制的傳統評分。 對於默認模式,Hubspot的潛在客戶評分解決方案對於小型企業而言可能過於復雜,但是一旦掌握了訣竅,您將發現它非常有用:您的銷售代表僅需檢查其儀表板即可知道要關注哪些潛在客戶。

Salesforce的。 Salesforce是自動化銷售和營銷軟件中的另一巨頭,該軟件提供了集成的潛在客戶評分解決方案,例如Hubspot。 如果您已經在使用Salesforce,則可以使用其預測分析服務Sales Cloud Einstein。 從各種預測模型中進行選擇,愛因斯坦挑出了它認為最熱門的線索。 新數據輸入CRM後,愛因斯坦會自動更新。 如果您沒有足夠的數據,則該應用程序將使用一個基於Salesforce客戶的全局模型,並在達到所需的潛在客戶轉化次數後立即切換回您的數據。 此外,愛因斯坦還可以提供規範性建議,例如最佳會議時間,後續策略等。

推斷。 與Hubspot和Salesforce的Einstein不同,Infer是領先的評分解決方案,旨在連接到您的營銷自動化平台和CRM。 Infer使用實時API連接,並提供對全球數據庫的內置訪問。 預測的準確性跨越三個星期。 利用您的營銷自動化系統,CRM和Infer的數據庫中的數據,該軟件可以分配精確的分數。 結果,您的銷售代表了解哪些引線是熱的和溫暖的,應該繼續使用,哪些引線是冷的,建議將其丟棄。

結束語

有時將傳統的銷售線索評分視為劃分銷售和市場團隊的楔子,因為每個人對銷售線索資格都有不同的假設。 基於當今領先評分的基於AI的預測分析消除了兩個部門之間的分歧。 作為潛在客戶生成和約會設置的一部分,潛在客戶評分如果處理得當,將對您的業務產生巨大的影響。 如果到現在為止您可能已經感覺到將手放在最有效的潛在客戶評分解決方案上的強烈感覺,請利用預測分析的功能並提高轉換率和成交率。 如果您不確定哪種軟件和硬件最適合潛在客戶評分,請聯繫經驗豐富的潛在客戶生成和約會設置機構,並立即獲得幫助。

索菲亞·威廉(Sophia William)

索菲亞·威廉(Sophia William)是一位行業專家,喜歡撰寫有關教育,研究和生活方式等方面的文章。她喜歡在戶外活動,並在每當出現新機會時就去發掘。 索菲婭(Sophia)在研究有助於拓展視野的新話題時發現了快樂。 


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