Skor Prospek Prediktif: Menemukan Prospek Berkualitas Tinggi Menggunakan Data

Anda mendapatkan dua petunjuk, masing-masing dari sumber yang berbeda. Yang pertama membaca posting blog di situs web Anda. Yang kedua melewati beberapa halaman di situs Anda dan melanjutkan untuk mengisi formulir web juga.

Jelas, yang terakhir lebih tertarik, dan karenanya, Anda lebih memfokuskan upaya Anda pada mereka.

Tetapi bagaimana jika Anda menangani CRM dengan ribuan prospek?

Bagaimana Anda tahu siapa yang mencapai situs Anda melalui pencarian organik? Bagaimana Anda tahu siapa yang paling banyak menghabiskan waktu di situs Anda? Bagaimana Anda tahu prospek mana yang menunjukkan keterlibatan maksimum di atas yang lain?

Jawabannya terletak pada skor lead prediktif.

Apa itu Skor Prospek Prediktif?

Penskoran prospek prediktif adalah proses penskoran prospek yang menggunakan algoritme pembelajaran mesin prediktif untuk menganalisis data dari basis pelanggan historis dan yang ada untuk memprediksi calon pelanggan terbaik di masa depan.

Bagaimana cara kerja penilaian prospek prediktif?

Pada dasarnya, metode penilaian prospek prediktif menciptakan profil pelanggan ideal (ICP) untuk Anda berdasarkan pelanggan sebelumnya. ICP ini kemudian digunakan sebagai model untuk mengevaluasi lead baru sehingga semakin dekat dengan ICP lead, semakin tinggi skor lead, dan sebaliknya.

Untuk memahami penskoran prospek prediktif dengan lebih baik, mari bandingkan dengan pendahulunya, model penskoran prospek tradisional.

Model Penilaian Prospek: Tradisional vs Prediktif

Apa yang dimaksud dengan model penilaian prospek?

Model penilaian prospek, seperti namanya, adalah model yang dirancang untuk tujuan mengevaluasi prospek. Prospek diberi poin berdasarkan beberapa faktor yang bervariasi dari industri tempat mereka bekerja, hingga keterlibatan mereka dengan situs web Anda.

Perilaku pelanggan masa lalu adalah kunci untuk memimpin model penilaian. Jika pelanggan Anda sebelumnya selalu menunjukkan tingkat keterlibatan yang tinggi dengan konten Anda, diasumsikan bahwa prospek baru yang menunjukkan tingkat keterlibatan yang sama lebih mungkin untuk dikonversi menjadi pelanggan juga. Dengan demikian, prospek ini diberi poin lebih banyak daripada prospek yang tidak memenuhi kriteria ini.

1. Model Penilaian Timbal Tradisional

Dalam model penilaian prospek tradisional, pemasar secara manual memilih beberapa tindakan utama berdasarkan ide mereka sendiri tentang apa yang menyebabkan prospek berubah menjadi pelanggan di masa lalu. Tindakan ini kemudian digunakan untuk menilai potensi prospek di masa depan.

Namun, pemasar mengandalkan interpretasi dan penilaian mereka sendiri dalam model penilaian prospek tradisional. Dan ini mungkin menyisakan ruang untuk kesalahan manusia, salah tafsir, dan salah perhitungan. Mereka mungkin akhirnya menetapkan terlalu banyak bobot untuk tindakan yang mungkin tidak relevan, atau menetapkan terlalu sedikit untuk tindakan utama.

Itulah mengapa model penskoran prospek tradisional sebagian besar digantikan oleh model penskoran prospek prediktif saat ini.

2. Model Penilaian Prospek Prediktif

Model penskoran prospek prediktif memperbaiki kekurangan model penskoran prospek tradisional dengan tidak menyisakan ruang untuk kesalahan manusia dan mengotomatiskan seluruh proses.

Ini menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan teknik pemodelan prediktif untuk memprediksi pelanggan masa depan berdasarkan perilaku pelanggan masa lalu.

Tapi bagaimana tepatnya ini terjadi? Itulah tepatnya yang akan kita bahas selanjutnya.

Bagaimana Anda Mengotomatiskan Skor Prospek?

Algoritme pembelajaran mesin mengenali tren dari database pelanggan dengan menganalisis data pelanggan historis dan yang sudah ada. Ini mungkin termasuk berbagai titik kontak pelanggan seperti mengunjungi halaman arahan, mengisi formulir web, menonton webinar, membuka email, dll. Ini menggunakan tren ini untuk menetapkan pola dan membuat ICP untuk menilai prospek di masa depan.

Dalam penjualan B2B, setiap prospek membutuhkan pemeliharaan yang ekstensif. Solusinya perlu disesuaikan dengan kebutuhan mereka. Banyak waktu dan energi terbuang sia-sia jika semua upaya ini mengarah pada potensi yang buruk. Namun pembelajaran mesin dalam penskoran prospek prediktif memastikan bahwa upaya ini diarahkan pada prospek yang kemungkinan besar akan berkonversi.

Bagaimana Slintel Menyediakan Data yang Ditingkatkan Untuk Kebutuhan Penskoran Prospek Anda

Wawasan Prospek Tak Terbatas

Slintel memberi Anda wawasan prospek yang segar, diperbarui, dan akurat untuk kebutuhan penilaian prospek Anda. Untuk ini, kami secara teratur melacak lebih dari 286 juta prospek dari lebih dari 14,5 juta perusahaan.

Selain itu, Slintel memberi Anda info teknografi, firmografi, dan demografi yang tepat yang Anda perlukan untuk menilai prospek Anda secara akurat. Setelah Anda memiliki akses ke wawasan prospek akurat kami, Anda bebas menilai prospek sesuai kriteria Anda dan memprioritaskan akun yang tepat untuk bisnis Anda.

Sumber

“Lead Scoring mungkin terdengar sederhana. Namun, jika Anda ingin tim Sales Dev Anda membuat rapat yang lebih berkualitas, Anda memerlukan wawasan yang kuat tentang “Kesesuaian vs Minat” dan itulah yang Anda dapatkan dari Slintels Lead Insights!”

—Jason Dsouza, Sr. Associate, Rev Ops di 6sense

Skor Niat Membeli untuk Prospek Anda

Niat membeli individu atau organisasi dapat didefinisikan sebagai kemungkinan mereka untuk membeli produk atau layanan. Niat membeli entitas dapat disimpulkan dengan memeriksa dan mengevaluasi perilaku seperti kunjungan halaman web, konsumsi media, permintaan demo atau rapat, unduhan jaminan, partisipasi acara, dan pengiriman formulir.

Sumber

Untuk setiap organisasi yang ingin Anda prospekkan, Slintel menunjukkan kepada Anda skor niat membeli. Skor niat membeli pelanggan Anda dapat digunakan untuk menentukan perilaku prospek. Model penilaian prospek prediktif Anda kemudian dapat membandingkan perilaku ini dengan perilaku pelanggan Anda sebelumnya atau yang sudah ada dan dengan demikian, menentukan skor prospek Anda.

Data Prospek Akurat dan Pengayaan Prospek

Data prospek yang tidak akurat dalam CRM Anda berpotensi sangat menggagalkan skor prospek Anda. Hal ini dapat menyebabkan perwakilan Anda salah mengartikan prospek dengan potensi pembelian yang sangat besar sebagai prospek yang tidak berguna, yang mengarah ke beberapa peluang yang terlewatkan.

Untuk mencegah Anda ketinggalan, Slintel memiliki info prospek terbaru yang paling akurat untuk mengisi CRM Anda. Anda tidak hanya dapat memperbarui info prospek yang ada dengan info yang lebih akurat, tetapi juga mengisi bagian yang kosong pada bidang data yang hilang dengan informasi yang benar.

Data prospek yang lebih akurat, tidak dapat disangkal, diterjemahkan menjadi skor prospek yang lebih baik dan peluang yang terlewatkan lebih sedikit.

Sumber

Prospek Alternatif agar Pilihan Anda Tetap Terbuka

Terkadang, prospek mungkin bukan pilihan terbaik untuk Anda meskipun mereka berasal dari organisasi dengan potensi pembelian yang sangat besar. Ini bisa karena berbagai alasan mulai dari kurangnya otoritas pengambilan keputusan hingga ketidaktanggapan mereka meskipun Anda mencoba untuk menjangkau. Dalam skenario seperti itu, selalu lebih baik untuk memiliki pilihan prospek alternatif dari akun yang sama.

Sebagai pengguna Slintel, Anda mendapatkan akses ke beberapa prospek dari satu akun, yang semuanya dilengkapi dengan detail kontak yang diperlukan. Dengan begitu, Anda tahu bahwa Anda dilengkapi dengan semua yang Anda butuhkan untuk menghubungi prospek dengan skor tertinggi.

Lihat Slintel hari ini!