Herhangi bir işletmenin amacı, mümkün olduğu kadar çok müşteri kazanmaktır ve edinmenin ayrılmaz bir parçası, markaların potansiyel müşterileri ödeme yapan müşterilere dönüştürdüğü çok adımlı süreç olan müşteri adayı yönetimidir. Bununla birlikte, kurşun dönüşüm oranı genellikle düşüktür ve tüm sektörlerde ortalama 3% civarındadır. Anlaşılır bir şekilde, çoğu şirket bu dönüşüm oranından memnun değil ve bu da pek çok kişinin çabalarını daha iyi yönlendirmeye odaklamasına yol açıyor. Bu yaklaşım iyi sonuçlar verecek olsa da, şirketler çabalarını en yüksek dönüşüm potansiyeline sahip olası satışlara odaklarsa çıktı daha da iyi olacaktır. Önceden manuel olan ve artık yapay zekanın ortaya çıkışıyla daha basit ve daha verimli hale getirilen müşteri adayı puanlaması burada devreye giriyor.
KURŞUN PUANLAMA NEDİR?
Potansiyel müşteri puanlaması, satış ve pazarlama ekipleri tarafından potansiyel müşterileri satış hunisinde hareket etme ve satın alma yapma olasılıklarına göre sınıflandırmak için kullanılan önemli bir stratejidir. Müşteri adaylarının şirket için potansiyel değerini değerlendirmek için müşteri adayı yönetimi sürecinde çok önemli bir adımdır. Ardından, bir ürün veya hizmet satın almakla en çok ilgilenenler olarak tanımlanan yüksek değerli potansiyel müşteriler, anlaşmayı tamamlamak için satış departmanına teslim edilirken, pazarlama ekipleri daha düşük değerli potansiyel müşterileri besleyebilir.
Puanlama sürecini tanımlamak her şirkete kalmış olsa da, potansiyel müşteriler genellikle demografik ve davranışsal verilerin bir kombinasyonu kullanılarak önceliklendirilir. B2C markaları tarafından potansiyel müşteri puanlaması için yararlı olan demografik bilgiler, potansiyel müşterinin ortalama gelirini ve coğrafi konumunu içerirken B2B muadilleri, liderin şirket büyüklüğüne, gelirine ve iş unvanına güvenebilir. Potansiyel müşterilerin belirli ürün ve hizmetlere olan ilgi düzeyi hakkında daha fazla fikir sağladığından, puanlama süreci için daha da büyük değere sahip olan davranışsal verilerdir. Bu nedenle, sosyal medya etkileşimleri, web sitesi etkinliği ve e-posta etkileşimi gibi bilgiler burada dikkate alınır.
Davranışsal ve demografik parametrelerin kapsamlı bir analizinden sonra, şirketler her potansiyel müşteri için bileşik bir puan oluşturur. Daha sonra müşteri adayları, nitelikli sıcak, sıcak veya soğuk müşteri adayları olarak sınıflandırılır ve ait oldukları kategoriye göre işlenir.
LİDER PUANLAMANIN ÖNEMİ NEDİR?
Çoğu işletme, yeni müşteriler edinmek için potansiyel müşteri yaratmaya güvendiğinden, müşteri adayı puanlaması, hangi potansiyel müşterilerin markanızın teklifleriyle en çok ilgilendiğini ayırt etmede kritik bir adımdır. Puanlama sürecini atlayan veya aceleye getiren şirketler aşağıdaki avantajları kaçırır:
İYİLEŞTİRİLMİŞ DÖNÜŞÜM ORANI
Gelişmiş aday puanlama, pazarlama ve satış ekiplerinin ilgili rollerini yerine getirmelerine ve dönüşüm oranlarını artırmalarına yardımcı olur. Satış ekipleri, çabalarını değerli olası satışlara odaklarken, pazarlama personeli, optimize edilmiş pazarlama kampanyalarıyla ilgilerini artırmak için diğer potansiyel müşterilerle bağlantı kuracaktır. Her iki ekibin bu tür ortak çabaları, genel üretkenliği artırdı ve daha fazla potansiyel müşteriyi müşteriye dönüştürme şansını artırdı.
DAHA GÜÇLÜ 1TP1458EKİPLER ARASINDA ÇALIŞMA
Verimli aday puanlamanın bir diğer avantajı da satış ve pazarlama departmanları arasındaki çalışma ilişkisini geliştirmesidir. Bunun nedeni, puanlama sürecinin daha iyi potansiyel müşteri kalifikasyonu sağlaması, satışların yalnızca ürünleri satın almaya güçlü bir ilgi gösteren müşteri adayları almasını ve üretkenliklerini 15% kadar artırmasını sağlamasıdır. Puanlama süreci, besleyici bir pazarlama stratejisi geliştirmede yararlı içgörüler sağladığı için pazarlama ekipleri de daha iyi çalışabilir. Her iki takım da optimum performans gösterdiğinde, departmanlar arası işbirliği önemli ölçüde gelişir.
DAHA FAZLA GELİR
Olası satış puanları, işletmelerin daha fazla satış yapmasına yardımcı olarak daha fazla gelir sağlar. Satış çabalarını sıcak olası satışlara odaklayarak, şirketler daha fazla ürün ve hizmet satarken daha emin olabilir. MarketingSherpa'ya göre verimli bir puanlama süreci, satışları 77% artırdı. Gleanster Research'ten alınan bir rapor da, müşteri adaylarını puanlayan şirketlerin satış elemanı başına 43% daha fazla satış ürettiğini gösteriyor.
AI, LİDER PUANLAMA SÜRECİNİZİ NASIL İYİLEŞTİREBİLİR?
Yapay zekanın tanıtılmasından önce lider puanlama için kullanılan yöntemlerin çoğu manueldi, yani hataya açık ve genellikle zaman alıcıydı. Bununla birlikte, yapay zekanın tanıtılması, puanlama sürecine bir düzeyde doğruluk ve verimlilik katarak işletmelerin birçok fayda sağlamasına olanak sağlamıştır.
AI'nın müşteri adaylarını puanlamayı kolaylaştırmasının dört yolu şunlardır:
AYRINTILI PROFİLLER OLUŞTURMA
Yapay zekayı alternatif lider puanlama yöntemlerinden üstün kılan ana özellik, çeşitli sağlam algoritmalar tarafından desteklenen gelişmiş veri analizidir. Bu, AI'ya birden çok kaynaktan büyük veri kümelerini çıkarma ve analiz etme yeteneği vererek, özellikle ayrıntılı müşteri profilleri oluştururken kullanışlı hale gelir. Yapay zeka, doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi teknikleri kullanarak, insan gözüyle görülemeyen öncü davranış kalıplarını belirleyebilir.
Örneğin, sosyal medya etkinliğini analiz etmek, potansiyel müşterileri çekmek için en iyi platformları ortaya çıkarabilir. Aynı şekilde, sayfa görüntülemeleri veya web sayfalarında geçirilen süre gibi web sitesi etkinliğini analiz etmek, potansiyel müşterilerin bulduğu en heyecan verici ürün ve hizmetleri ortaya çıkarabilir. Bu nedenle yapay zeka, şirketlere hedefledikleri müşteri adayları hakkında daha iyi fikir vererek etkili satın alma stratejileri planlamayı kolaylaştırır.
TAHMİNİ PUANLAMA
Müşteri adaylarının kapsamlı profillerini oluşturduktan sonra CRMveritabanı ele geçirildiyse, yapay zeka bir adım daha ileri giderek müşteri adayı davranışında büyük ölçüde dönüşüme işaret eden kalıpları belirleyebilir. Bu, birden çok kaynaktan gelen geçmiş verileri analiz etmek ve dönüşümü gösteren kalıpları belirlemek için istatistiksel modelleri ve makine öğrenimi algoritmalarını birleştiren tahmine dayalı analitik aracılığıyla mümkündür.
Yapay zeka, müşteri adaylarını dönüştürme olasılıklarına göre puanlayan bir tahmine dayalı model oluşturacak ve bu model zaman içinde yeni verilerle eğitildiğinden güvenilirliği artacaktır. Sonuç olarak, bu avantajlar potansiyel müşteri puanlamasını daha etkili hale getirir ve satış ve pazarlamanın faaliyetlerini daha verimli planlamasını sağlar. Öngörü puanı yüksek potansiyel müşterilere öncelik verebilir ve düşük puanlı müşterilere markayı tanıtmaya devam edebilirler.
KİŞİSELLEŞTİRME
Güçlü bir müşteri adayı puanlama sürecine sahip şirketler, etkin bir şekilde kullanıldıklarında daha fazla müşteriyi elde tutacaktır. Daha önce de belirtildiği gibi yapay zeka, davranışları ve tercihleri hakkında içgörüler sağlayarak daha eksiksiz müşteri adayları profilleri oluşturmaya yardımcı olur. Satış ve pazarlama ekipleri, kişiselleştirme amacıyla bu içgörüleri kullanabilir. Örneğin, bu profiller, kişiselleştirilmiş ürün önerileri yapmak ve potansiyel müşterilerle daha iyi bağlantı kurmak için özel pazarlama içeriği tasarlamak için kullanılabilir. Bu, yalnızca olası satışları dönüştürme şansını artırmakla kalmaz, aynı zamanda uzun vadeli ilişkileri geliştirir ve müşteri sadakatini artırır.
GERÇEK ZAMANLI PUANLAMA
İşletmelerin gerçek zamanlı olarak meydana gelen değişikliklere uyum sağlaması gerekir ve yapay zeka bunu müşteri adayı puanlamasında mümkün kılar. Yapay zeka destekli müşteri adayı puanlama modelleri, müşteri adayı davranışındaki veya tercihlerindeki değişikliklere yanıt olarak puanları gerçek zamanlı olarak güncelleyebilir. Örneğin, daha önce soğuk olarak sınıflandırılan bir müşteri adayı, bir veya iki ürün sayfasında daha fazla zaman geçirmeye başlayabilir ve bu da ilginin arttığını gösterir. AI, aktivitedeki bu artışı tespit edebilir, puanları güncelleyebilir ve doğru personeli harekete geçmeye yönlendirebilir.
Benzer şekilde, makine öğrenimi ve doğal dil işleme, olumsuz sosyal medya yorumları gibi olumsuz değişiklikleri tanımlayabilir ve puanlarını buna göre güncelleyebilir. Sonuç olarak, pazarlamacılar müşteri adayını anında takip edebilir beslemek tetiklenen ve hedeflenen e-postalar ile şirketi satış yapmaya yaklaştırın.
Sonuç olarak, potansiyel müşteri puanlaması, müşteri edinmenin çok önemli bir yönüdür ve yakından ilgilenilmeyi hak eder. Yapay zeka, lider puanlama sistemlerine güç verebilir ve bunların doğruluğunu ve güvenilirliğini anında artırabilir. Sonuç olarak, satış ve pazarlama ekipleri stratejilerini optimize edebilir, daha zengin deneyimler sağlayan liderler sağlayabilir ve markaları için daha fazla gelir elde edebilir.
