予測リード スコアリング: データを使用した高品質のリードの発見

それぞれ異なるソースから 2 つのリードを取得します。 1 人目は、あなたのウェブサイトのブログ記事を読みました。 2 つ目は、あなたのサイトの複数のページを通過し、Web フォームにも記入しました。

明らかに、後者の方が関心が高いため、より多くの労力をそちらに集中させることができます。

しかし、何千ものリードを持つ CRM を扱っている場合はどうでしょうか?

オーガニック検索からサイトにアクセスしたユーザーをどのように知ることができますか? 誰があなたのサイトで最も多くの時間を費やしたかをどのように知ることができますか? どのリードが他のリードよりも最大のエンゲージメントを示しているかをどのように知ることができますか?

その答えは、予測リード スコアリングにあります。

予測リードスコアリングとは?

予測リード スコアリングは、予測機械学習アルゴリズムを使用して過去および既存の顧客ベースからデータを分析し、将来の最良の見込み顧客を予測するリード スコアリング プロセスです。

予測リード スコアリングはどのように機能しますか?

基本的に、予測リード スコアリング メソッドは、過去の顧客に基づいて理想的な顧客プロファイル (ICP) を作成します。 次に、この ICP をモデルとして使用して新しいリードを評価します。リードが ICP に近いほどリード スコアが高くなり、その逆も同様です。

予測リード スコアリングをよりよく理解するために、先行モデルである従来のリード スコアリング モデルと比較してみましょう。

リード スコアリング モデル: 従来型 vs 予測型

リード スコアリング モデルとは

リード スコアリング モデルは、その名前が示すように、リードを評価する目的で設計されたモデルです。 見込み客には、彼らが働いている業界からウェブサイトへの関与まで、さまざまな要因に基づいてポイントが割り当てられます。

過去の顧客の行動は、リード スコアリング モデルの鍵となります。 以前の顧客がコンテンツに対して常に高いレベルのエンゲージメントを示してきた場合、同様のレベルのエンゲージメントを示している新しいリードも、顧客に変わる可能性が高いと想定されます。 したがって、これらのリードには、この基準を満たさないリードよりも多くのポイントが割り当てられます。

1. 従来のリード スコアリング モデル

従来のリード スコアリング モデルでは、マーケティング担当者は、リードが過去に顧客になった原因についての独自の考えに基づいて、いくつかの重要なアクションを手動で選択します。 これらのアクションは、将来のリードの可能性を評価するために使用されます。

ただし、マーケティング担当者は、従来のリード スコアリング モデルでは独自の解釈と判断に依存しています。 これにより、人的エラー、誤解、計算ミスの余地が生じる可能性があります。 関連性のない行動に過大な重みを割り当てたり、重要な行動に過大な重みを割り当てたりする可能性があります。

そのため、現在、従来のリード スコアリング モデルはほとんどが予測リード スコアリング モデルに置き換えられています。

2. 予測リード スコアリング モデル

予測リード スコアリング モデルは、従来のリード スコアリング モデルの欠点を修正し、人的エラーの余地をなくし、プロセス全体を自動化します。

機械学習アルゴリズムと予測モデリング手法を採用して、過去の顧客の行動に基づいて将来の顧客を予測します。

しかし、これはどのように正確に起こりますか？ それがまさに、次に議論しようとしていることです。

リードスコアをどのように自動化しますか?

機械学習アルゴリズムは、過去および既存の顧客データを分析することにより、顧客データベースから傾向を認識します。 これには、ランディング ページへのアクセス、Web フォームへの入力、ウェビナーの視聴、メールの開封など、さまざまな顧客タッチポイントが含まれる場合があります。これらの傾向を使用してパターンを確立し、ICP を作成して将来のリードを評価します。

B2B セールスでは、リードごとに広範な育成が必要です。 ソリューションは、ニーズに応じて調整する必要があります。 このすべての努力が可能性の低いリードに向けられると、膨大な量の時間とエネルギーが無駄になります。 しかし、予測リード スコアリングの機械学習により、これらの取り組みが、変換する可能性が最も高いリードに向けられるようになります。

Slintel がリード スコアリングのニーズに合わせて強化されたデータを提供する方法

無制限のリードインサイト

Slintel は、リード スコアリングのニーズに合わせて最新の正確なリード インサイトを提供します。 このために、1,450 万を超える企業からの 2 億 8,600 万を超えるリードを定期的に追跡しています。

さらに、Slintel は、リードを正確にスコアリングするために必要な、適切な技術、会社、人口統計情報を提供します。 当社の正確な見込み客のインサイトにアクセスできるようになったら、基準に従って自由に見込み客をスコアリングし、ビジネスに適したアカウントに優先順位を付けることができます。

ソース

「リード スコアリングは単純に聞こえるかもしれません。 ただし、営業開発チームがより質の高い会議を開催したい場合は、「フィット vs 興味」に関する強力な洞察が必要であり、それは Slintels Lead Insights から得られるものです!」

—Jason Dsouza 氏、シニア アソシエイト、Rev Ops、6sense

リードの購買意向スコア

個人または組織の購入意向は、製品またはサービスを購入する可能性として定義できます。 Web ページの訪問、メディアの消費、デモや会議のリクエスト、資料のダウンロード、イベントへの参加、フォームの送信などの行動を調べて評価することで、エンティティの購入意図を推測できます。

ソース

Slintel は、見込み顧客を探しているすべての組織について、購入意向スコアを表示します。 顧客の購買意向スコアを使用して、リードの行動を判断できます。 予測リード スコアリング モデルは、この行動を以前または既存の顧客の行動と比較して、リード スコアを決定できます。

正確なリードデータとリード強化

CRM のリード データが不正確であると、リード スコアが著しく損なわれる可能性があります。 これにより、営業担当者は莫大な購入の可能性があるリードを無意味なリードと誤解し、いくつかの機会を逃す可能性があります。

見逃さないように、Slintel は最も正確で更新されたリード情報を CRM に追加します。 既存のリード情報をより正確な情報で更新するだけでなく、不足しているデータ フィールドの空白を正しい情報で埋めることができます。

より正確な見込み客データは、間違いなく、より良い見込み客スコアと機会損失の減少につながります。

ソース

オプションを開いたままにする代替リード

場合によっては、見込み顧客が巨大な購入の可能性を持つ組織からのものであっても、あなたにとって最良の選択ではない場合があります. これには、意思決定の権限がないことから、あなたが連絡を取ろうとしても無反応であることまで、さまざまな理由が考えられます。 このようなシナリオでは、同じアカウントから別のリードを選択することを常にお勧めします。

Slintel ユーザーは、1 つのアカウントから複数のリードにアクセスできます。すべてのリードには、必要な連絡先の詳細が含まれています。 こうすることで、最高スコアの見込み客に連絡するために必要なものがすべて揃っていることがわかります。

今日はスリンテルをチェック！