예측 리드 스코어링: 데이터를 사용하여 고품질 리드 발견

각각 다른 소스에서 두 개의 리드를 얻습니다. 첫 번째는 귀하의 웹사이트에서 블로그 게시물을 읽었습니다. 두 번째 페이지는 사이트의 여러 페이지를 살펴보고 웹 양식도 작성했습니다.

분명히 후자가 더 관심이 있고 따라서 더 많은 노력을 그들에게 집중합니다.

하지만 수천 개의 리드가 있는 CRM을 처리한다면 어떻게 될까요?

자연 검색을 통해 누가 귀하의 사이트에 도달했는지 어떻게 알 수 있습니까? 누가 귀하의 사이트에서 가장 많은 시간을 보냈는지 어떻게 알 수 있습니까? 어떤 리드가 다른 리드보다 참여도가 가장 높은지 어떻게 알 수 있습니까?

해답은 예측 리드 스코어링에 있습니다.

예측 리드 스코어링이란 무엇입니까?

예측 리드 스코어링은 예측 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 과거 및 기존 고객 기반의 데이터를 분석하여 미래의 최고의 잠재 고객을 예측하는 리드 스코어링 프로세스입니다.

예측 리드 스코어링은 어떻게 작동합니까?

기본적으로 예측 리드 스코어링 방법은 과거 고객을 기반으로 이상적인 고객 프로필(ICP)을 생성합니다. 그런 다음 이 ICP를 모델로 사용하여 리드가 ICP에 가까울수록 리드 점수가 높아지고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

예측 리드 스코어링을 더 잘 이해하기 위해 이전 모델인 기존 리드 스코어링 모델과 비교해 보겠습니다.

리드 스코어링 모델: 기존 모델과 예측 모델

리드 스코어링 모델이란 무엇입니까?

리드 스코어링 모델은 이름에서 알 수 있듯이 리드를 평가할 목적으로 설계된 모델입니다. 리드는 그들이 일하는 산업에서 웹사이트 참여에 이르기까지 다양한 요소를 기반으로 포인트를 할당받습니다.

과거 고객 행동은 스코어링 모델을 이끄는 핵심입니다. 이전 고객이 콘텐츠에 대해 항상 높은 수준의 참여를 보였다면 비슷한 수준의 참여를 보여주는 새로운 리드도 고객으로 전환될 가능성이 더 높다고 가정합니다. 따라서 이러한 리드에는 이 기준을 충족하지 않는 리드보다 더 많은 점수가 할당됩니다.

1. 전통적인 리드 스코어링 모델

기존 리드 스코어링 모델에서 마케터는 과거에 리드가 고객으로 전환된 원인에 대한 자체 아이디어를 기반으로 몇 가지 주요 조치를 수동으로 선택합니다. 그런 다음 이러한 작업을 사용하여 미래 리드의 잠재력을 평가합니다.

그러나 마케터는 전통적인 리드 스코어링 모델에서 자신의 해석과 판단에 의존합니다. 그리고 이것은 사람의 실수, 오해, 계산 착오의 여지를 남길 수 있습니다. 관련성이 없는 작업에 너무 많은 가중치를 할당하거나 주요 작업에 너무 적게 할당하게 될 수 있습니다.

이것이 오늘날 기존의 리드 스코어링 모델이 대부분 예측 리드 스코어링 모델로 대체되는 이유입니다.

2. 예측 리드 스코어링 모델

예측 리드 스코어링 모델은 인적 오류를 허용하지 않고 전체 프로세스를 자동화하여 기존 리드 스코어링 모델의 단점을 수정합니다.

머신 러닝 알고리즘과 예측 모델링 기술을 사용하여 과거 고객의 행동을 기반으로 미래 고객을 예측합니다.

그러나 정확히 어떻게 이런 일이 발생합니까? 그것이 바로 다음에 논의할 내용입니다.

리드 점수를 어떻게 자동화합니까?

머신 러닝 알고리즘은 과거 및 기존 고객 데이터를 분석하여 고객 데이터베이스의 추세를 인식합니다. 여기에는 랜딩 페이지 방문, 웹 양식 작성, 웨비나 시청, 이메일 열기 등과 같은 다양한 고객 접점이 포함될 수 있습니다. 이러한 추세를 사용하여 패턴을 설정하고 ICP를 만들어 향후 리드를 평가합니다.

B2B 영업에서 각 리드는 광범위한 육성이 필요합니다. 솔루션은 필요에 따라 맞춤화되어야 합니다. 이 모든 노력이 잠재력이 부족한 선두에 서는 경우 엄청난 양의 시간과 에너지가 낭비됩니다. 그러나 예측 리드 스코어링의 머신 러닝은 이러한 노력이 전환 가능성이 가장 높은 리드에 집중되도록 합니다.

Slintel이 리드 스코어링 요구 사항을 위해 향상된 데이터를 제공하는 방법

무제한 리드 인사이트

Slintel은 귀하의 리드 스코어링 요구사항에 대한 새롭고 업데이트된 정확한 리드 통찰력을 제공합니다. 이를 위해 1,450만 개 이상의 회사에서 2억 8,600만 개 이상의 리드를 정기적으로 추적합니다.

또한 Slintel은 리드를 정확하게 평가하는 데 필요한 올바른 기술, 기업 및 인구 통계 정보를 제공합니다. 당사의 정확한 리드 인사이트에 액세스하면 기준에 따라 리드를 자유롭게 평가하고 비즈니스에 적합한 계정의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.

원천

“리드 스코어링은 간단하게 들릴 수 있습니다. 그러나 영업 개발 팀이 더 많은 자격을 갖춘 회의를 열 수 있도록 하려면 "적합 대 관심"에 대한 강력한 통찰력이 필요하며 이것이 Slintels Lead Insights에서 얻을 수 있는 것입니다!"

—Jason Dsouza, 시니어 어소시에이트, 6sense의 Rev Ops

리드에 대한 구매 의도 점수

개인이나 조직의 구매 의도는 제품이나 서비스를 구매할 가능성으로 정의할 수 있습니다. 엔티티의 구매 의도는 웹 페이지 방문, 미디어 소비, 데모 또는 회의 요청, 자료 다운로드, 이벤트 참여 및 양식 제출과 같은 행동을 조사하고 평가하여 추론할 수 있습니다.

원천

잠재 고객을 원하는 모든 조직에 대해 Slintel은 구매 의도 점수를 보여줍니다. 고객의 구매 의도 점수를 사용하여 리드 행동을 결정할 수 있습니다. 그런 다음 예측 리드 스코어링 모델은 이 행동을 이전 또는 기존 고객의 행동과 비교하여 리드 스코어를 결정할 수 있습니다.

정확한 리드 데이터 및 리드 강화

CRM의 부정확한 리드 데이터는 리드 점수를 심각하게 떨어뜨릴 가능성이 있습니다. 이로 인해 담당자가 구매 가능성이 큰 리드를 무의미한 리드로 잘못 해석하여 여러 기회를 놓칠 수 있습니다.

누락을 방지하기 위해 Slintel은 CRM을 채울 수 있는 가장 정확하고 업데이트된 리드 정보를 보유하고 있습니다. 기존 리드 정보를 보다 정확한 정보로 업데이트할 수 있을 뿐만 아니라 누락된 데이터 필드의 공백을 올바른 정보로 채울 수 있습니다.

더 정확한 리드 데이터는 더 나은 리드 점수와 더 적은 기회를 놓치는 것으로 해석됩니다.

원천

옵션을 열어 두는 대체 리드

때로는 잠재 고객이 엄청난 구매 잠재력을 가진 조직에서 온 경우에도 리드가 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. 이는 의사 결정 권한이 없는 것부터 귀하가 연락을 시도했음에도 불구하고 응답하지 않는 것에 이르기까지 다양한 이유일 수 있습니다. 이러한 시나리오에서는 항상 동일한 계정에서 대체 리드를 선택하는 것이 좋습니다.

Slintel 사용자는 단일 계정에서 여러 리드에 액세스할 수 있으며 모든 리드에는 필수 연락처 정보가 포함되어 있습니다. 그렇게 하면 가장 높은 점수를 받은 리드에게 연락하는 데 필요한 모든 것을 갖추고 있다는 것을 알 수 있습니다.

오늘 Slintel을 확인하십시오!