Celem każdej firmy jest pozyskanie jak największej liczby klientów, a integralną częścią pozyskiwania jest zarządzanie potencjalnymi klientami, wieloetapowy proces, w którym marki przekształcają potencjalnych klientów w płacących klientów. Jednak współczynnik konwersji ołowiu jest ogólnie niski i wynosi średnio około 3% we wszystkich branżach. Zrozumiałe jest, że większość firm jest niezadowolona z tego współczynnika konwersji, przez co wiele z nich koncentruje swoje wysiłki na lepszym pielęgnowaniu leadów. Chociaż takie podejście przyniesie dobre wyniki, wyniki będą jeszcze lepsze, jeśli firmy skupią swoje wysiłki na leadach o najwyższym potencjale konwersji. W tym miejscu pojawia się ocena leadów, wcześniej ręczny proces, który jest teraz prostszy i wydajniejszy wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji.
CZYM JEST PUNKTACJA OŁÓW?
Ocena potencjalnych klientów to ważna strategia stosowana przez zespoły ds. sprzedaży i marketingu do kategoryzowania potencjalnych klientów na podstawie prawdopodobieństwa przejścia tych potencjalnych klientów przez lejek sprzedaży i dokonania zakupu. Jest to kluczowy krok w procesie zarządzania leadami do oceny potencjalnej wartości leadów dla firmy. Następnie leady o wysokiej wartości, definiowane jako najbardziej zainteresowane zakupem produktu lub usługi, przekazywane są do działu sprzedaży w celu zamknięcia transakcji, podczas gdy zespoły marketingowe mogą pielęgnować leady o niższej wartości.
Chociaż to każda firma definiuje proces oceniania, potencjalni klienci są generalnie ustalani priorytetowo na podstawie kombinacji danych demograficznych i behawioralnych. Dane demograficzne przydatne do oceny potencjalnych klientów przez marki B2C obejmują średni dochód potencjalnego klienta i lokalizację geograficzną, podczas gdy ich odpowiednicy B2B mogą polegać na wielkości firmy, przychodach i stanowisku potencjalnego klienta. Jeszcze większą wartość w procesie oceniania mają dane behawioralne, ponieważ zapewniają lepszy wgląd w poziom zainteresowania potencjalnych klientów niektórymi produktami i usługami. Dlatego brane są pod uwagę takie informacje, jak interakcje w mediach społecznościowych, aktywność na stronie internetowej i zaangażowanie w e-maile.
Po dokładnej analizie parametrów behawioralnych i demograficznych firmy generują łączny wynik dla każdego potencjalnego klienta. Następnie leady są dzielone na kwalifikowane leady gorące, ciepłe lub zimne i traktowane zgodnie z kategorią, do której należą.
JAKIE JEST ZNACZENIE PUNKTOWANIA Ołów?
Ponieważ większość firm polega na generowaniu potencjalnych klientów w celu pozyskiwania nowych klientów, ocena potencjalnych klientów jest kluczowym krokiem w rozpoznaniu, którzy potencjalni klienci są najbardziej zainteresowani ofertą Twojej marki. Firmy, które pomijają lub przyspieszają proces oceniania, tracą następujące korzyści:
ULEPSZONY WSPÓŁCZYNNIK KONWERSJI
Zaawansowana punktacja leadów pomaga zespołom marketingu i sprzedaży wypełniać swoje role i zwiększać współczynniki konwersji. Zespoły sprzedaży skoncentrują swoje wysiłki na wartościowych leadach, podczas gdy pracownicy marketingu będą angażować innych potencjalnych klientów, aby zwiększyć ich zainteresowanie zoptymalizowanymi kampaniami marketingowymi. Takie wspólne wysiłki obu zespołów zwiększyły ogólną produktywność i zwiększyły szanse na przekształcenie większej liczby potencjalnych klientów w klientów.
MOCNIEJSZA 1TP1458PRACA MIĘDZY ZESPOŁAMI
Kolejną zaletą skutecznego scoringu leadów jest poprawa współpracy między działami sprzedaży i marketingu. Dzieje się tak dlatego, że proces scoringowy umożliwia lepszą kwalifikację potencjalnych klientów, zapewniając, że dział sprzedaży otrzymuje tylko potencjalnych klientów, którzy są bardzo zainteresowani zakupem produktów i zwiększają ich produktywność o 15%. Zespoły marketingowe mogą również pracować lepiej, ponieważ proces oceniania zapewnia wgląd przydatny w opracowywaniu strategii marketingowej. Kiedy oba zespoły działają optymalnie, współpraca między działami znacznie się poprawia.
WIĘCEJ DOCHODÓW
Oceny potencjalnych klientów pomagają firmom zamknąć większą sprzedaż, co prowadzi do większych przychodów. Koncentrując wysiłki sprzedażowe na gorących potencjalnych klientach, firmy mogą mieć większą pewność sprzedaży większej liczby produktów i usług. Według MarketingSherpa, skuteczny proces scoringowy zwiększył sprzedaż o 77%. Raport Gleanster Research pokazuje również, że firmy, które zdobywają leady, generują o 43% więcej sprzedaży na sprzedawcę.
W JAKI SPOSÓB AI MOŻE USPRAWNIĆ PROCES OCENIANIA LEADÓW?
Wiele metod stosowanych do oceny leadów przed wprowadzeniem sztucznej inteligencji było ręcznych, co oznaczało, że były podatne na błędy i często były czasochłonne. Jednak wprowadzenie sztucznej inteligencji zwiększyło dokładność i wydajność procesu oceniania, umożliwiając firmom czerpanie wielu korzyści.
Oto cztery sposoby, w jakie sztuczna inteligencja ułatwia zdobywanie potencjalnych klientów:
TWORZENIE SZCZEGÓŁOWYCH PROFILI
Główną cechą, która sprawia, że sztuczna inteligencja jest lepsza od alternatywnych metod oceny potencjalnych klientów, jest ulepszona analiza danych oparta na różnych niezawodnych algorytmach. Daje to sztucznej inteligencji możliwość wydobywania i analizowania dużych zbiorów danych z wielu źródeł, stając się szczególnie przydatne przy tworzeniu szczegółowych profili leadów. Wykorzystując techniki, takie jak przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja może identyfikować wzorce zachowań liderów, które są niewidoczne dla ludzkiego oka.
Na przykład analiza aktywności w mediach społecznościowych może ujawnić najlepsze platformy do przyciągania potencjalnych klientów. Podobnie analiza aktywności w witrynie, takiej jak odsłony lub czas spędzony na stronach internetowych, może ujawnić najbardziej ekscytujące produkty i usługi, które znajdują potencjalni klienci. W związku z tym sztuczna inteligencja zapewnia firmom lepszy wgląd w potencjalnych klientów, do których celują, ułatwiając planowanie skutecznych strategii przejęć.
PUNKTACJA PRZEWIDYWANA
Po zbudowaniu kompleksowych profili leadów przychodzących do Ciebie CRMbazy danych zostały przechwycone, sztuczna inteligencja może pójść o krok dalej, aby zidentyfikować wzorce zachowań potencjalnych klientów, które wysoce sugerują konwersję. Jest to możliwe dzięki analityce predykcyjnej, która łączy modele statystyczne i algorytmy uczenia maszynowego w celu analizowania danych historycznych z wielu źródeł i identyfikowania wzorców wskazujących na konwersję.
Sztuczna inteligencja zbuduje model predykcyjny, który ocenia potencjalnych klientów na podstawie prawdopodobieństwa ich konwersji, a ponieważ ten model jest z czasem szkolony na podstawie nowych danych, jego niezawodność wzrośnie. W konsekwencji korzyści te sprawiają, że scoring leadów jest bardziej efektywny, a działy sprzedaży i marketingu mogą efektywniej planować swoje działania. Mogą priorytetowo traktować potencjalnych klientów z wysokimi wynikami predykcyjnymi i kontynuować promowanie marki wśród tych z niskimi wynikami.
PERSONALIZACJA
Firmy z solidnym procesem oceniania potencjalnych klientów zatrzymają więcej klientów, jeśli zostaną skutecznie wykorzystane. Jak wspomniano wcześniej, sztuczna inteligencja pomaga budować pełniejsze profile leadów, dostarczając wgląd w ich zachowania i preferencje. Zespoły ds. sprzedaży i marketingu mogą wykorzystywać te informacje do celów personalizacji. Na przykład profile te mogą służyć do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji produktów i projektowania niestandardowych treści marketingowych, aby lepiej docierać do potencjalnych klientów. To nie tylko zwiększa szansę na konwersję leadów, ale także poprawia długoterminowe relacje i zwiększa lojalność klientów.
PUNKTACJA W CZASIE RZECZYWISTYM
Firmy muszą dostosowywać się do zmian zachodzących w czasie rzeczywistym, a sztuczna inteligencja umożliwia to w ocenie leadów. Oparte na sztucznej inteligencji modele oceniania potencjalnych klientów mogą aktualizować wyniki w czasie rzeczywistym w odpowiedzi na zmiany w zachowaniu lub preferencjach potencjalnych klientów. Na przykład lead, który wcześniej był sklasyfikowany jako zimny, może zacząć spędzać więcej czasu na jednej lub dwóch stronach produktów, co wskazuje na rosnące zainteresowanie. Sztuczna inteligencja może wykryć ten wzrost aktywności, zaktualizować wyniki i skierować odpowiedni personel do podjęcia działań.
Podobnie uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego mogą identyfikować negatywne zmiany, takie jak negatywne komentarze w mediach społecznościowych, i odpowiednio aktualizować ich wyniki. W rezultacie marketerzy mogą natychmiast śledzić potencjalnego klienta karmić za pomocą wyzwalanych i ukierunkowanych wiadomości e-mail i przybliżyć firmę do sprzedaży.
Podsumowując, lead scoring jest kluczowym aspektem pozyskiwania klientów i zasługuje na szczególną uwagę. Sztuczna inteligencja może zasilać systemy punktacji liderów i natychmiast poprawiać ich dokładność i niezawodność. W rezultacie zespoły sprzedaży i marketingu mogą optymalizować swoje strategie, zapewniać klientom bogatsze doświadczenia i generować większe przychody dla swoich marek.
