У вашій CRM є модель підрахунку потенційних клієнтів, яка просто не працює? Жорстока правда полягає в тому, що ваша система підрахунку лідерів, як вона є, ймовірно, зламана. Ви призначаєте бали за посади, за те, скільки разів люди відвідують ваш веб-сайт або відкривають ваші електронні листи, але коли ваша команда продажів звертається до цих так званих «гарячих запитів», багато з цих людей навіть не цікавляться. Звучить знайомо? Проблема полягає в тому, що традиційні системи підрахунку потенційних клієнтів базуються на припущенні, що покупці здійснюють просту, лінійну подорож. Реальність така, що сьогоднішні покупці набагато складніші. До того моменту, коли покупцеві знадобиться рішення, рішення часто вже прийнято. Вони виконують домашнє завдання задовго до того, як ви навіть можете вимовити їхнє ім’я — замовчують огляди, оцінюють конкурентів, вивчають галузеві блоги. Їхня участь непостійна — одного тижня вони можуть переглянути багато вмісту, а наступного — жодного. Вони можуть не відповідати на ваші електронні листи, але часто взаємодіяти з вашим продуктом — це явна ознака наміру, яку не враховують статичні моделі оцінювання. Якщо ви все ще покладаєтеся на статичну оцінку лідерів, можливо, ви втрачаєте цінні можливості. Саме тут на допомогу приходить – більш інноваційний підхід у режимі реального часу, який визначає пріоритетність потенційних клієнтів на основі того, що роблять покупці, і сигналів про наміри. динамічна оцінка потенційних клієнтів Цей посібник дасть вам кілька ідей щодо того, як створити динамічну модель оцінки потенційних клієнтів у вашій CRM. Потім, використовуючи штучний інтелект, поведінкові дані та автоматизацію, ви зможете переконатися, що ваша команда продажів витрачає свій час на потенційних клієнтів, які, найімовірніше, здійснять конверсію. Готові почати? Давайте зануримося. 🚀 Статичний і динамічний підрахунок потенційних клієнтів: у чому різниця? Особливість Статичний лід-оцінка Динамічний підрахунок потенційних клієнтів Джерела даних Демографія, фірмографія, минулі дії Взаємодія в режимі реального часу, моделі поведінки, ідеї AI Оновлення Ручний, періодичний Безперервний, автоматизований Сигнали намірів Клацання, заповнення форми Використання продукту, дії з урахуванням часу, сигнали внутрішнього ринку Вирівнювання продажів Часто неправильно Передбачуваний і актуальний Статичні моделі призначають фіксовані бали (тобто «10 балів за відкритий електронний лист»), тоді як динамічні бали оновлюються в режимі реального часу на основі фактичної поведінки покупців, надаючи більш релевантну та ефективну інформацію. Крок 1. Визначте свою динамічну модель оцінки потенційних клієнтів Створюючи динамічну модель скорингу, необхідно зосередитися на трьох основних типах даних: Оцінка відповідності (хто вони) Промисловість Розмір компанії Назва посади Дохід компанії 👉 Порада щодо налаштування CRM: якщо у вашій CRM відсутні дані компанії, знайдіть прогалини та скористайтеся інструментами збагачення, щоб заповнити їх. Далі створіть робочі процеси, щоб перенести ці дані в контакти та створити базові показники та сегменти щодо вашого ICP (профілю ідеального клієнта). Оцінка залучення (як вони взаємодіють з вами) Відвідування вашого веб-сайту (наприклад, сторінки продуктів або цін = високий намір) Завантаження контенту Відвідування вебінару Взаємодія електронною поштою Залучення в соціальні мережі 👉 Стратегія налаштування CRM: використовуйте інструмент автоматизації маркетингу, як-от HubSpot, Marketo, Pardot тощо, щоб відстежувати залучення й автоматично динамічно оновлювати оцінки. Оцінка намірів (наскільки вони готові купити) Залучення до продукту (особливо для компаній SaaS) Часте відвідування сайту Порівняння конкурентів (активність на G2 або Capterra тощо) Висока взаємодія з матеріалами для продажу (кейси, калькулятори рентабельності інвестицій тощо) Більше веб-пошуків, які відповідають вашому продукту 👉 Хак для налаштування CRM: зв’яжіть рішення для даних намірів, такі як HubSpot Breeze, 6sense, Bombora чи інші, до вашої CRM. Крок 2: Додайте автоматизацію оцінювання у свою CRM Варіант 1: HubSpot Збагачення сторонніх даних: використовуйте ZoomInfo, HubSpot Breeze, Bombora тощо, щоб відстежувати наміри покупців за межами ваших власних каналів. Встановіть моделі підрахунку балів – оцінки Fit, Engagement та Intent мають мати власні моделі. Сповіщення про продажі: автоматично сповіщайте SDR, коли показник потенційного клієнта перетинає порогове значення. Варіант 2: Salesforce Крок 1. Увімкніть Einstein Lead Scoring – Використовуйте оцінку штучного інтелекту для оцінки потенційних клієнтів. Використовуйте автоматизацію потоку: налаштуйте правила для оцінки потенційних клієнтів відповідно до їхньої поведінки. Додайте аналітику продукту: якщо це актуально для компаній SaaS, інтегруйте Amplitude або Mixpanel, щоб можна було відстежувати використання продукту, таким чином оновлюючи оцінки. Встановіть динамічні сегменти: упорядкуйте своїх потенційних клієнтів на основі їхньої поведінки та автоматично введіть їх у шляхи виховання. Крок 3: перейдіть до адаптивного оцінювання потенційних клієнтів Результати майже ніколи не залишаються статичними та зменшуються з часом. Щоб ваша модель залишалася ефективною: Знищення застарілих потенційних клієнтів: віднімайте бали від потенційних клієнтів, які не діяли понад 30 днів (зміни на основі тривалих процесів продажу). Використовуйте бали, зважені за дією: дії з високим цілі (наприклад, запити на демонстрацію чи пошук продуктів) коштують набагато більше, ніж відкриття електронної пошти. Відстежуйте й оптимізуйте щомісяця: створюйте звіти CRM, щоб переконатися, що потенційні клієнти з високою оцінкою конверсують. Крок 4. Поєднайте продажі та маркетинг із динамічним оцінюванням Ваша модель оцінки потенційних клієнтів має бездоганно працювати з робочим процесом вашої команди продажів. Ось як: Визначте оцінку «Маркетингова кваліфікація» (тобто потенційні клієнти вище 80 балів викликають подальше спостереження). Персоналізований охоплення: Продажі повинні включати нещодавні дії з високим наміром в електронних листах (наприклад, «Я помітив, що ви прочитали нашу справу безпеки підприємства); Давайте побалакати!»). Цикл зворотного зв’язку: якщо продажі повідомляють, що потенційні клієнти з високими показниками не здійснюють конверсії, відповідно перегляньте вагові коефіцієнти. Висновок Якщо ваша модель підрахунку потенційних клієнтів не забезпечує результатів, необхідних вашій команді продажів, можливо, вона занадто жорстка для сучасних покупців. Сучасні покупці не йдуть прямолінійним шляхом — вони досліджують самостійно, беруть участь у сплесках і швидко приймають рішення. Традиційні моделі підрахунку балів просто не можуть встигати за такою діяльністю. Виберіть динамічне підрахунок потенційних клієнтів на основі намірів, щоб ваша команда продажів зосереджувалася лише на тих, хто найімовірніше здійснить конверсію. Він переходить у сферу залучення та поведінкових сигналів у режимі реального часу. Отже, з чого почати? Оцініть існуючу модель: що працює, а що ні? 🔝 Цільові сигнали про наміри: дивіться на покупців із чіткими сигналами готовності. ✅ Підтримуйте оновлені оцінки: тримайте свою CRM у актуальному стані за допомогою останньої інформації. ✅ Завжди повторюйте: вдосконалюйте модель за допомогою відгуків від вашої команди продажів. Звичайно, зміни не відбудуться миттєво, але навіть невеликі налаштування можуть суттєво вплинути як на перетворення, так і на швидкість конвеєра. Таким чином, добре реалізована модель підрахунку лідерів може працювати на вас, а не проти вас. Настав час поглянути на підрахунок потенційних клієнтів і змусити його ефективніше працювати для вашого бізнесу. Чи хотіли б ви спробувати відповісти на деякі з цих запитань? Посилання на шаблон є . Бажаєте прочитати вміст усіх наших письмових підказок? Натисніть . ТУТ ТУТ
