Das Ziel eines jeden Unternehmens besteht darin, so viele Kunden wie möglich zu gewinnen. Ein wesentlicher Bestandteil der Akquise ist das Lead-Management, der mehrstufige Prozess, mit dem Marken Interessenten in zahlende Kunden umwandeln. Allerdings ist die Lead-Conversion-Rate im Allgemeinen niedrig und liegt branchenübergreifend bei durchschnittlich etwa 3%. Verständlicherweise sind die meisten Unternehmen mit dieser Conversion-Rate unzufrieden, was viele dazu veranlasst, ihre Bemühungen auf eine bessere Lead-Nurturing zu konzentrieren. Dieser Ansatz führt zwar zu guten Ergebnissen, der Output wird jedoch noch besser, wenn Unternehmen ihre Bemühungen auf Leads mit dem höchsten Conversion-Potenzial konzentrieren. Hier kommt das Lead-Scoring ins Spiel, ein früher manueller Prozess, der durch das Aufkommen künstlicher Intelligenz nun einfacher und effizienter wird.
WAS IST LEAD-SCORING?
Lead-Scoring ist eine wichtige Strategie, die von Vertriebs- und Marketingteams verwendet wird, um potenzielle Kunden anhand der Wahrscheinlichkeit zu kategorisieren, dass diese Leads den Verkaufstrichter durchlaufen und Käufe tätigen. Dies ist ein entscheidender Schritt im Lead-Management-Prozess zur Bewertung des potenziellen Werts von Leads für das Unternehmen. Anschließend werden die hochwertigen Leads, also diejenigen, die am meisten am Kauf eines Produkts oder einer Dienstleistung interessiert sind, an die Vertriebsabteilung übergeben, um das Geschäft abzuschließen, während die Marketingteams möglicherweise weniger wertvolle Leads pflegen.
Während es jedem Unternehmen überlassen ist, den Bewertungsprozess zu definieren, werden Leads im Allgemeinen anhand einer Kombination aus demografischen und Verhaltensdaten priorisiert. Zu den demografischen Merkmalen, die für die Lead-Bewertung durch B2C-Marken nützlich sind, gehören das durchschnittliche Einkommen und der geografische Standort des Interessenten, während sich ihre B2B-Kollegen auf die Unternehmensgröße, den Umsatz und die Berufsbezeichnung des Leads verlassen können. Von noch größerem Wert für den Scoring-Prozess sind Verhaltensdaten, da sie einen besseren Einblick in das Ausmaß des Interesses potenzieller Kunden an bestimmten Produkten und Dienstleistungen bieten. Daher werden hier Informationen wie Social-Media-Interaktionen, Website-Aktivität und E-Mail-Engagement berücksichtigt.
Nach einer gründlichen Analyse der Verhaltens- und demografischen Parameter erstellen Unternehmen für jeden Interessenten einen Gesamtscore. Anschließend werden Leads in qualifizierte Hot-, Warm- oder Cold-Leads geschichtet und entsprechend der Kategorie, in die sie fallen, behandelt.
WAS IST DIE WICHTIGKEIT DES LEAD-SCORINGS?
Da die meisten Unternehmen auf die Lead-Generierung angewiesen sind, um neue Kunden zu gewinnen, ist die Lead-Bewertung ein entscheidender Schritt, um herauszufinden, welche Interessenten am meisten an den Angeboten Ihrer Marke interessiert sind. Unternehmen, die den Bewertungsprozess überspringen oder überstürzen, verpassen folgende Vorteile:
VERBESSERTE KONVERTIERUNGSRATE
Vorab Lead-Scoring hilft Marketing- und Vertriebsteams dabei, ihre jeweiligen Rollen zu erfüllen und die Konversionsraten zu erhöhen. Vertriebsteams werden ihre Bemühungen auf wertvolle Leads konzentrieren, während Marketingmitarbeiter andere Interessenten ansprechen, um deren Interesse mit optimierten Marketingkampagnen zu steigern. Diese gemeinsamen Anstrengungen beider Teams steigerten die Gesamtproduktivität und verbesserten die Chancen, mehr Interessenten in Kunden umzuwandeln.
STÄRKERE 1TP1458ARBEIT ZWISCHEN TEAMS
Ein weiterer Vorteil eines effizienten Lead Scorings besteht darin, dass es die Zusammenarbeit zwischen Vertriebs- und Marketingabteilungen verbessert. Denn der Scoring-Prozess ermöglicht eine bessere Lead-Qualifizierung und stellt sicher, dass der Vertrieb nur Leads erhält, die ein starkes Interesse am Kauf von Produkten haben, und steigert seine Produktivität um 15%. Auch Marketingteams können besser arbeiten, da der Bewertungsprozess nützliche Erkenntnisse für die Entwicklung einer fördernden Marketingstrategie liefert. Wenn beide Teams optimale Leistungen erbringen, verbessert sich die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit erheblich.
MEHR EINKOMMEN
Lead-Scores helfen Unternehmen, mehr Verkäufe abzuschließen, was zu mehr Umsatz führt. Durch die Fokussierung der Vertriebsbemühungen auf heiße Leads können Unternehmen sicherer sein, mehr Produkte und Dienstleistungen zu verkaufen. Laut MarketingSherpa steigerte ein effizienter Scoring-Prozess den Umsatz um 77%. Ein Bericht von Gleanster Research zeigt außerdem, dass Unternehmen, die Leads bewerten, 43% mehr Umsatz pro Verkäufer generieren.
WIE KANN KI IHREN LEAD-SCORING-PROZESS VERBESSERN?
Viele der vor der Einführung von KI verwendeten Methoden zur Leadbewertung waren manuell und daher fehleranfällig und oft zeitaufwändig. Allerdings hat die Einführung künstlicher Intelligenz den Scoring-Prozess um ein höheres Maß an Genauigkeit und Effizienz erhöht, sodass Unternehmen von vielen Vorteilen profitieren können.
Hier sind vier Möglichkeiten, wie KI die Bewertung von Leads erleichtert:
ERSTELLUNG DETAILLIERTER PROFILE
Das Hauptmerkmal, das KI gegenüber alternativen Lead-Scoring-Methoden überlegen macht, ist die verbesserte Datenanalyse, die auf den verschiedenen robusten Algorithmen basiert. Dies gibt der KI die Möglichkeit, große Datensätze aus mehreren Quellen zu extrahieren und zu analysieren, was besonders nützlich ist, wenn detaillierte Profile von Leads erstellt werden. Mithilfe von Techniken wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellem Lernen kann KI Verhaltensmuster von Leads erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind.
Durch die Analyse der Social-Media-Aktivitäten können beispielsweise die besten Plattformen zur Gewinnung von Leads ermittelt werden. Ebenso kann die Analyse der Website-Aktivität, wie z. B. Seitenaufrufe oder auf Webseiten verbrachte Zeit, die aufregendsten Produkte und Dienstleistungen aufdecken, die die Leads finden. Daher gibt KI Unternehmen einen besseren Einblick in die Leads, die sie ansprechen, und erleichtert so die Planung effektiver Akquisestrategien.
VORHERSEHENDE BEWERTUNG
Nachdem Sie umfassende Profile der Leads erstellt haben, die bei Ihnen eingehen CRMWenn Daten aus der Datenbank erfasst wurden, kann die KI noch einen Schritt weiter gehen und Muster im Lead-Verhalten identifizieren, die stark auf eine Konvertierung hinweisen. Dies ist durch Predictive Analytics möglich, die statistische Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens kombiniert, um historische Daten aus mehreren Quellen zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf eine Konvertierung hinweisen.
KI wird ein Vorhersagemodell erstellen, das Leads anhand ihrer Conversion-Wahrscheinlichkeit bewertet. Da dieses Modell im Laufe der Zeit mit neuen Daten trainiert wird, erhöht sich seine Zuverlässigkeit. Folglich machen diese Vorteile das Lead-Scoring effektiver und ermöglichen Vertrieb und Marketing, ihre Aktivitäten effizienter zu planen. Sie können Leads mit hohen Vorhersagewerten priorisieren und die Marke weiterhin bei denjenigen mit niedrigen Werten bewerben.
PERSONALISIERUNG
Unternehmen mit einem robusten Lead-Scoring-Prozess werden bei effektiver Nutzung mehr Kunden binden. Wie bereits erwähnt, hilft KI dabei, umfassendere Profile von Leads zu erstellen und Einblicke in deren Verhalten und Vorlieben zu gewinnen. Vertriebs- und Marketingteams können diese Erkenntnisse für Personalisierungszwecke nutzen. Diese Profile können beispielsweise verwendet werden, um personalisierte Produktempfehlungen auszusprechen und benutzerdefinierte Marketinginhalte zu entwerfen, um eine bessere Verbindung zu den Leads herzustellen. Dies erhöht nicht nur die Chance, Leads zu konvertieren, sondern verbessert auch langfristige Beziehungen und erhöht die Kundenbindung.
WERTUNG IN ECHTZEIT
Unternehmen müssen sich in Echtzeit an Veränderungen anpassen, und KI macht dies beim Lead-Scoring möglich. KI-gestützte Lead-Scoring-Modelle können Scores in Echtzeit als Reaktion auf Änderungen im Lead-Verhalten oder in den Präferenzen aktualisieren. Beispielsweise verbringt ein Lead, der zuvor als kalt eingestuft wurde, möglicherweise mehr Zeit auf einer oder zwei Produktseiten, was auf ein zunehmendes Interesse hinweist. KI kann diesen Anstieg der Aktivität erkennen, die Ergebnisse aktualisieren und das richtige Personal anweisen, Maßnahmen zu ergreifen.
Ebenso können maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache negative Veränderungen, wie etwa negative Kommentare in sozialen Medien, erkennen und ihre Bewertungen entsprechend aktualisieren. Dadurch können Vermarkter den Lead sofort verfolgen füttern mit getriggerten und zielgerichteten E-Mails und bringen Sie das Unternehmen dem Umsatz näher.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Lead Scoring ein entscheidender Aspekt der Kundenakquise ist und große Aufmerksamkeit verdient. Künstliche Intelligenz kann Lead-Scoring-Systeme unterstützen und deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit sofort verbessern. Dadurch können Vertriebs- und Marketingteams ihre Strategien optimieren, Leads umfassendere Erfahrungen bieten und mehr Umsatz für ihre Marken generieren.
