CRM'inizde çalışmayan bir potansiyel müşteri puanlama modeliniz mi var? Acı gerçek şu ki, potansiyel müşteri puanlama sisteminiz şu anki haliyle muhtemelen bozuk. İş ünvanlarına, insanların web sitenizi ziyaret etme veya e-postalarınızı açma sayısına göre puan veriyorsunuz, ancak satış ekibiniz bu sözde "sıcak potansiyel müşterilere" gittiğinde, bu kişilerin çoğu ilgilenmiyor bile. Tanıdık geliyor mu? Sorun şu ki, geleneksel potansiyel müşteri puanlama sistemleri alıcıların basit, doğrusal bir yolculuğa çıktığı varsayımına dayanıyor. Gerçek şu ki, günümüzün alıcıları çok daha karmaşık. Bir alıcının bir çözüme ihtiyacı olduğunda, karar çoğu zaman çoktan verilmiş olur. Siz daha isimlerini telaffuz edemeden onlar ödevlerini yapıyorlar; yorumları okuyorlar, rakipleri ölçüyorlar, sektör bloglarını araştırıyorlar. Etkileşimleri tutarsızdır; bir hafta çok fazla içerik izlerken, diğer hafta hiç içerik izlemeyebilirler. E-postalarınıza yanıt vermeyebilirler, ancak ürününüzle sık sık etkileşime girerler; bu, statik puanlama modellerinde gözden kaçan açık bir niyet işaretidir. Hala statik puanlamaya güveniyorsanız, değerli fırsatları kaçırıyor olabilirsiniz. İşte tam bu noktada devreye giriyor; alıcıların yaptıklarına ve niyet sinyallerine göre potansiyel müşterileri önceliklendiren, daha yenilikçi ve gerçek zamanlı bir yaklaşım. Dinamik Potansiyel Müşteri Puanlaması Bu kılavuz, CRM'nizde dinamik bir potansiyel müşteri puanlama modeli oluşturma konusunda size bazı fikirler verecektir. Daha sonra, yapay zeka, davranışsal veriler ve otomasyon kullanarak satış ekibinizin zamanını dönüşüm olasılığı en yüksek potansiyel müşterilere harcadığından emin olabilirsiniz. Başlamaya hazır mısınız? Hadi başlayalım. 🚀 Statik ve Dinamik Potansiyel Puanlaması: Farkları Nelerdir? Özellik Statik Potansiyel Puanlaması Dinamik Potansiyel Puanlaması Veri Kaynakları Demografi, firmografi, geçmiş eylemler Gerçek zamanlı etkileşim, davranış kalıpları, yapay zeka içgörüleri Güncellemeler Manuel, periyodik Sürekli, otomatik Niyet Sinyalleri Tıklamalar, form doldurmalar Ürün kullanımı, zamana duyarlı eylemler, pazardaki sinyaller Satış Uyumlaştırması Genellikle yanlış hizalanmış Öngörücü ve alakalı Statik modeller sabit puan atamaları yapar (yani, "bir e-postanın açılması için 10 puan"), dinamik puanlama ise gerçek alıcı davranışına göre gerçek zamanlı olarak güncellenir ve daha alakalı ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlar. Adım 1: Dinamik Potansiyel Puanlama Modelinizi Belirleyin Dinamik bir puanlama modeli oluştururken odaklanmanız gereken üç ana veri türü vardır: Uygunluk Puanı (Kimlerdir) Sanayi Şirket büyüklüğü İş unvanı Şirket Geliri 👉 CRM Kurulum İpucu: CRM'inizde şirket verileri eksikse, boşlukları belirleyin ve bunları doldurmak için zenginleştirme araçlarını kullanın. Ardından, bu verileri kişilere taşımak için iş akışları oluşturun ve ICP'nize (İdeal Müşteri Profili) göre temel puanlar ve segmentler oluşturun. Etkileşim Puanı (Sizinle Nasıl Etkileşim Kurdukları) Web sitenize yapılan ziyaretler (örneğin ürün veya fiyatlandırma sayfaları = yüksek niyet) İçerik indirmeleri Webinar katılımı E-posta etkileşimleri Sosyal medya etkileşimi 👉 CRM Kurulum Stratejisi: Etkileşimi takip etmek ve puanları dinamik olarak otomatik güncellemek için HubSpot, Marketo, Pardot vb. gibi bir pazarlama otomasyon aracı kullanın. Niyet Puanı (Satın Almaya Ne Kadar Hazırlar) Ürüne katılım (özellikle SaaS şirketleri için) Sık web sitesi ziyaretleri Rakip karşılaştırmaları (G2 veya Capterra'daki aktivite vb.) Satış materyalleriyle yüksek etkileşim (vaka çalışmaları, yatırım getirisi hesaplayıcıları, vb.) Ürününüzle uyumlu daha fazla web araması 👉 CRM Kurulum Hilesi: HubSpot Breeze, 6sense, Bombora veya diğerleri gibi niyet verisi çözümlerini CRM'inize bağlayın. Adım 2: CRM'nize Puanlama Otomasyonu Ekleyin Seçenek 1: HubSpot 3. Taraf Veri Zenginleştirme: Kendi kanallarınızın dışında alıcı niyetini izlemek için ZoomInfo, HubSpot Breeze, Bombora vb. kullanın. Puanlama Modelleri Oluşturun – Uygunluk, Katılım ve Niyet puanlarının her birinin kendi modeli olmalıdır. Satış Uyarıları: Bir potansiyel müşterinin puanı belirli bir eşiği aştığında SDR'leri otomatik olarak uyarın. Seçenek 2: Salesforce Adım 1: Einstein Potansiyel Puanlamasını Açın – Potansiyel müşterileri puanlamak için AI puanını kullanın. Akış Otomasyonunu kullanın: Potansiyel müşterileri davranışlarına göre değerlendirmek için kurallar belirleyin. Ürün Analitiği Ekleyin: SaaS şirketleri için önemliyse, ürün kullanımını izleyebilmek ve puanları güncelleyebilmek için Amplitude veya Mixpanel'i entegre edin. Dinamik Segmentler Ayarlayın: Potansiyel müşterilerinizi davranışlarına göre düzenleyin ve onları otomatik olarak besleme kanallarına girin. Adım 3: Uyarlanabilir Potansiyel Puanlamasına Geçin Öncü puanlar neredeyse hiç statik kalmaz ve zamanla azalır. Modelinizin etkililiğini korumak için: Bayat Potansiyel Müşterileri Azaltın: 30 günden uzun süredir işlem görmeyen potansiyel müşterilerin puanlarını çıkarın (daha uzun satış süreçlerine bağlı olarak değişir). Eylem Ağırlıklı Puanlar Kullanın: Yüksek niyetli eylemler (demo istekleri veya ürün aramaları gibi) e-postaların açılmasından çok daha değerlidir. Aylık İzleme ve Optimize Etme: Yüksek puanlı potansiyel müşterilerin dönüşüm sağladığından emin olmak için CRM raporları çalıştırın. Adım 4: Satış ve Pazarlamayı Dinamik Puanlama ile Uyumlu Hale Getirin Potansiyel müşteri puanlama modeliniz satış ekibinizin iş akışıyla kusursuz bir şekilde çalışmalıdır. İşte nasıl: "Pazarlama Nitelikli" Puanı tanımlayın (yani, 80 puanın üzerindeki potansiyel müşteriler bir takip tetikler). Kişiselleştirilmiş İletişim: Satışlar, e-postalarda son zamanlarda gerçekleşen yüksek niyetli eylemleri içermelidir (örneğin, "Kurumsal güvenlik vakamızı okuduğunuzu fark ettim); Hadi sohbet edelim!"). Geri Bildirim Döngüsü: Satış ekibi, yüksek puanlı potansiyel müşterilerin dönüşüm sağlamadığını bildirirse, puanlama ağırlıklarını buna göre gözden geçirin. Çözüm Potansiyel müşteri puanlama modeliniz satış ekibinizin ihtiyaç duyduğu sonuçları sağlamada başarısız oluyorsa, muhtemelen günümüz alıcıları için çok katıdır. Günümüzün alıcıları doğrusal bir yol izlemiyorlar — kendi başlarına araştırma yapıyorlar, ani hareketlere katılıyorlar ve hızlı karar veriyorlar. Geleneksel puanlama modelleri bu tür bir aktiviteyle baş edemiyor. Dinamik, niyet tabanlı potansiyel müşteri puanlamasını seçin, böylece satış ekibiniz yalnızca dönüşüm olasılığı en yüksek olanlara odaklanır. Beceriksiz potansiyel müşteri puanlamasının ötesine geçer ve bunun yerine gerçek zamanlı etkileşim ve davranış sinyalleri alanına girer. Peki nereden başlamalısınız? Mevcut modelinizi değerlendirin: Ne işe yarıyor, ne yaramıyor? 🔝 Hedef niyet sinyalleri: Net hazırlık sinyalleri olan alıcılara bakın. ✅ Puanlarınızı güncel tutun: CRM'inizi en son bilgilerle güncel tutun. ✅ Her zaman yineleyin: Satış ekibinizden gelen geri bildirimlerle modeli iyileştirin. Değişim elbette bir gecede gerçekleşmeyecek, ancak küçük ayarlamalar bile hem dönüşümleri hem de satış hattı hızını önemli ölçüde etkileyebilir. Bu nedenle iyi uygulanmış bir potansiyel müşteri puanlama modeli sizin için işe yarayabilir, aleyhinize değil. Potansiyel müşteri puanlamasına bir göz atmanın ve bunu işiniz için daha akıllı bir şekilde çalıştırmanın zamanı geldi. Bu sorulardan bazılarını yanıtlamayı denemek ister misiniz? Şablonun bağlantısı . Tüm yazma istemlerimizin içeriğini okumakla ilgileniyor musunuz? Tıklayın . BURADA BURADA
