Het doel van elk bedrijf is om zoveel mogelijk klanten te verwerven, en een integraal onderdeel van acquisitie is lead beheer, het meerstappen proces waarmee merken prospects omzetten in betalende klanten. Het lead conversiepercentage is echter over het algemeen laag, gemiddeld ongeveer 3% in alle sectoren. Het is begrijpelijk dat de meeste bedrijven ontevreden zijn over dit conversiepercentage, waardoor velen hun inspanningen concentreren op betere lead nurturing. Hoewel deze aanpak goede resultaten zal opleveren, zal de output nog beter zijn als bedrijven hun inspanningen richten op leads met de grootste kans op conversie. Hier komt het lead scoring om de hoek kijken, een eerder handmatig proces dat nu eenvoudiger en efficiënter wordt gemaakt door de komst van kunstmatige intelligentie.
WAT IS LEAD SCORING?
Lead scoring is een belangrijke strategie die door verkoop- en marketingteams wordt gebruikt om prospects te categoriseren op basis van de waarschijnlijkheid dat deze leads door de verkooptrechter gaan en aankopen doen. Het is een cruciale stap in het lead management proces voor het evalueren van de potentiële waarde van leads voor het bedrijf. Vervolgens worden de waardevolle leads, gedefinieerd als degenen die het meest geïnteresseerd zijn in het kopen van een product of dienst, overgedragen aan de verkoopafdeling om de deal te sluiten, terwijl de marketingteams mogelijk leads met een lagere waarde koesteren.
Hoewel het aan elk bedrijf is om het score proces te definiëren, worden leads over het algemeen geprioriteerd met behulp van een combinatie van demografische en gedragsgegevens. Demografische gegevens die nuttig zijn voor het lead scoring door B2C-merken omvatten het gemiddelde inkomen en de geografische locatie van de prospect, terwijl hun B2B-tegenhangers kunnen vertrouwen op de bedrijfsgrootte, omzet en de functietitel van de lead. Van nog grotere waarde voor het score proces zijn gedragsgegevens, omdat deze meer inzicht geven in de mate van interesse die prospects hebben in bepaalde producten en diensten. Daarom wordt hier rekening gehouden met informatie zoals interacties op sociale media, website-activiteit en email betrokkenheid.
Na een grondige analyse van de gedrags- en demografische parameters genereren bedrijven een samengestelde score voor elke prospect. Vervolgens worden leads gestratificeerd in gekwalificeerde warme, warme of koude leads en behandeld volgens de categorie waarin ze vallen.
WAT IS HET BELANG VAN LEAD SCORING?
Omdat de meeste bedrijven afhankelijk zijn van het genereren van leads voor het werven van nieuwe klanten, is het lead scoring een cruciale stap om te onderscheiden welke prospects het meest geïnteresseerd zijn in het aanbod van uw merk. Bedrijven die het score proces overslaan of overhaasten, lopen de volgende voordelen mis:
VERBETERDE CONVERSIE RATE
Met voorafgaande leadscores kunnen marketing- en verkoopteams hun respectievelijke rollen vervullen en de conversiepercentages verhogen. Verkoopteams zullen hun inspanningen richten op waardevolle leads, terwijl marketingpersoneel andere prospects zal betrekken om hun interesse te vergroten met geoptimaliseerde marketingcampagnes. Dergelijke gezamenlijke inspanningen van beide teams verhoogden de algehele productiviteit en verbeterden de kansen om meer prospects om te zetten in klanten.
STERKERE SAMENWERKING TUSSEN TEAMS
Een ander voordeel van efficiënt lead scoring is dat het de werkrelatie tussen verkoop- en marketingafdelingen verbetert. Dit komt omdat het score proces een betere lead kwalificatie mogelijk maakt, waardoor sales alleen leads ontvangt met een sterke interesse in het kopen van producten en hun productiviteit met 15% toeneemt. Marketingteams kunnen ook beter werken omdat het score proces inzichten biedt die nuttig zijn bij het ontwikkelen van een marketingstrategie voor koestering. Als beide teams optimaal presteren, verbetert de interdepartementale samenwerking aanzienlijk.
MEER INKOMSTEN
Leadscores helpen bedrijven meer verkopen te sluiten, wat leidt tot meer inkomsten. Door verkoopinspanningen te richten op hot leads, kunnen bedrijven er zekerder van zijn dat ze meer producten en diensten verkopen. Volgens MarketingSherpa verhoogde een efficiënt score proces de omzet met 77%. Uit een rapport van Gleanster Research blijkt ook dat bedrijven die leads scoren 43% meer omzet per verkoper genereren.
HOE KAN AI UW LEAD SCORING PROCES VERBETEREN?
Veel van de methoden die vóór de introductie van AI werden gebruikt voor het lead scoring, waren handmatig, wat betekent dat ze foutgevoelig en vaak tijdrovend waren. De introductie van kunstmatige intelligentie heeft echter een niveau van nauwkeurigheid en efficiëntie toegevoegd aan het score proces, waardoor bedrijven kunnen profiteren van de vele voordelen.
Hier zijn vier manieren waarop AI het gemakkelijker maakt om leads te scoren:
CREATIE VAN GEDETAILLEERDE PROFIELEN
Het belangrijkste kenmerk dat AI superieur maakt aan alternatieve methoden voor het lead scoring, is de verbeterde gegevensanalyse die wordt aangedreven door de verschillende robuuste algoritmen. Dit geeft AI de mogelijkheid om grote datasets uit meerdere bronnen te halen en te analyseren, en dit wordt vooral handig bij het maken van gedetailleerde profielen van leads. Met behulp van technieken zoals natuurlijke taalverwerking en machine learning kan AI patronen van lead gedrag identificeren die onzichtbaar zijn voor het menselijk oog.
Analyse van activiteiten op sociale media kan bijvoorbeeld de beste platforms onthullen om leads aan te trekken. Evenzo kan het analyseren van website-activiteit, zoals paginaweergaven of tijd besteed aan webpagina’s, de meest opwindende producten en diensten laten zien die de leads vinden. Daarom geeft AI bedrijven een beter inzicht in de leads waarop ze zich richten, waardoor het gemakkelijker wordt om effectieve acquisitie strategieën te plannen.
VOORSPELLENDE SCOREN
Na het bouwen van uitgebreide profielen van de leads die in uw CRM-database zijn vastgelegd, kan AI nog een stap verder gaan om patronen in lead gedrag te identificeren die zeer suggestief zijn voor conversie. Dit is mogelijk door voorspellende analyses, die statistische modellen en algoritmen voor machine learning combineren om historische gegevens uit meerdere bronnen te analyseren en patronen te identificeren die duiden op conversie.
AI zal een voorspellend model bouwen dat leads scoort op basis van hun waarschijnlijkheid om te converteren, en naarmate dit model in de loop van de tijd wordt getraind met nieuwe gegevens, zal de betrouwbaarheid ervan toenemen. Bijgevolg maken deze voordelen het lead scoring effectiever en stellen sales en marketing in staat hun activiteiten efficiënter te plannen. Ze kunnen prioriteit geven aan leads met hoge voorspellende scores en het merk blijven promoten bij degenen die laag scoren.
PERSONALISATIE
Bedrijven met een robuust proces voor het lead scoring zullen meer klanten behouden als ze effectief worden gebruikt. Zoals eerder vermeld, helpt AI bij het bouwen van completere profielen van leads, waardoor inzicht wordt verkregen in hun gedrag en voorkeuren. Verkoop- en marketingteams kunnen deze inzichten gebruiken voor personalisatie doeleinden. Deze profielen kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om gepersonaliseerde productaanbevelingen te maken en aangepaste marketing content te ontwerpen om beter contact te maken met de leads. Dit verhoogt niet alleen de kans op het converteren van leads, maar verbetert ook de langetermijnrelaties en verhoogt de klantloyaliteit.
REALTIME SCOREN
Bedrijven moeten zich aanpassen aan veranderingen die in realtime plaatsvinden, en AI maakt dit mogelijk bij het lead scoring. Door AI aangedreven modellen voor het scoren van leads kunnen scores in realtime bijwerken als reactie op veranderingen in het gedrag of de voorkeuren van leads. Een lead die eerder als koud werd geclassificeerd, kan bijvoorbeeld meer tijd gaan besteden aan een of twee productpagina’s, wat wijst op toenemende interesse. AI kan deze toename in activiteit detecteren, de scores bijwerken en het juiste personeel ertoe aanzetten actie te ondernemen.
Evenzo kunnen machine learning en natuurlijke taalverwerking negatieve veranderingen identificeren, zoals negatieve reacties op sociale media, en hun scores dienovereenkomstig bijwerken. Bijgevolg kunnen marketeers de lead onmiddellijk voeden met getriggerde en gerichte emails en het bedrijf dichter bij het maken van verkopen brengen.
Concluderend, leadscores zijn een cruciaal aspect van klantenwerving en verdienen veel aandacht. Kunstmatige intelligentie kan leadscore systemen aandrijven en hun nauwkeurigheid en betrouwbaarheid onmiddellijk verbeteren. Als gevolg hiervan kunnen verkoop- en marketingteams hun strategieën optimaliseren, leads voorzien van rijkere ervaringen en meer inkomsten genereren voor hun merken.
