Predictive Lead Scoring: обнаружение качественных потенциальных клиентов с использованием данных

Вы получаете два лида, каждый из разных источников. Первый прочитал сообщение в блоге на вашем сайте. Второй просмотрел несколько страниц вашего сайта и также заполнил веб-форму.

Очевидно, что последние более заинтересованы, и поэтому вы сосредотачиваете на них больше своих усилий.

Но что, если вы работаете с CRM с тысячами лидов?

Как узнать, кто попал на ваш сайт через органический поиск? Как узнать, кто провел больше всего времени на вашем сайте? Как узнать, какие лиды проявляют максимальную вовлеченность по сравнению с другими?

Ответ кроется в прогнозирующем подсчете лидов.

Что такое Predictive Lead Scoring?

Прогнозная оценка потенциальных клиентов — это процесс оценки потенциальных клиентов, в котором используются алгоритмы прогнозного машинного обучения для анализа данных из исторической и существующей клиентской базы, чтобы предсказать лучших потенциальных клиентов в будущем.

Как работает прогнозная оценка потенциальных клиентов?

По сути, метод прогнозной оценки потенциальных клиентов создает для вас идеальный профиль клиента (ICP) на основе ваших прошлых клиентов. Этот ICP затем используется в качестве модели для оценки новых лидов, так что чем ближе к ICP лид, тем выше оценка лида, и наоборот.

Чтобы лучше понять прогнозную оценку лидов, давайте сравним ее с предыдущей моделью — традиционной моделью оценки лидов.

Модели оценки потенциальных клиентов: традиционные и прогнозные

Что такое скоринговая модель?

Модель оценки лидов, как следует из названия, предназначена для оценки лидов. Лиду присваиваются баллы на основе нескольких факторов, варьирующихся от отрасли, в которой он работает, до его взаимодействия с вашим сайтом.

Поведение клиентов в прошлом является ключом к моделям скоринга лидов. Если ваши предыдущие клиенты всегда демонстрировали высокий уровень взаимодействия с вашим контентом, предполагается, что новые лиды, показывающие аналогичный уровень взаимодействия, также с большей вероятностью превратятся в клиентов. Таким образом, этим лидам присваивается больше баллов, чем лидам, которые не соответствуют этому критерию.

1. Традиционная модель подсчета лидов

В традиционной модели подсчета лидов маркетологи вручную выбирают несколько ключевых действий, основываясь на собственном представлении о том, что в прошлом приводило к тому, что лиды превращались в клиентов. Затем эти действия используются для оценки потенциала будущих лидов.

Однако маркетологи полагаются на собственную интерпретацию и суждения в традиционной модели оценки потенциальных клиентов. И это может оставить место для человеческих ошибок, неправильного толкования и просчетов. В конечном итоге они могут придать слишком большое значение действию, которое может не иметь отношения к делу, или придать слишком мало значения ключевым действиям.

Вот почему традиционная модель оценки лидов в настоящее время в основном заменена моделью прогнозной оценки лидов.

2. Модель оценки лидов с прогнозированием

Модель оценки лидов с прогнозированием устраняет недостатки традиционной модели оценки потенциальных клиентов, не оставляя места для человеческих ошибок и автоматизируя весь процесс.

Он использует алгоритмы машинного обучения и методы прогнозного моделирования для прогнозирования будущих клиентов на основе поведения прошлых клиентов.

Но как именно это происходит? Это именно то, что мы собираемся обсудить далее.

Как вы автоматизируете лид-скоринг?

Алгоритмы машинного обучения распознают тенденции из баз данных клиентов, анализируя исторические и существующие данные о клиентах. Это может включать в себя различные точки взаимодействия с клиентами, такие как посещение целевых страниц, заполнение веб-форм, просмотр веб-семинаров, открытие электронных писем и т. д. Он использует эти тенденции для установления закономерностей и создает ICP для оценки будущих потенциальных клиентов.

В продажах B2B каждый лид требует тщательной подготовки. Решение должно быть адаптировано в зависимости от их потребностей. Огромное количество времени и энергии тратится впустую, если все эти усилия направляются на лидерство с плохим потенциалом. Но машинное обучение в прогнозной оценке лидов гарантирует, что эти усилия будут направлены на потенциальных клиентов, которые с наибольшей вероятностью конвертируются.

Как Slintel предоставляет расширенные данные для оценки потенциальных клиентов

Неограниченное количество потенциальных клиентов

Slintel предоставляет вам свежую, обновленную и точную информацию о лидах для ваших потребностей в оценке потенциальных клиентов. Для этого мы регулярно отслеживаем более 286 миллионов лидов от более чем 14,5 миллионов компаний.

Кроме того, Slintel предоставляет вам только правильную технографическую, фирмографическую и демографическую информацию, которая вам понадобится для точной оценки потенциальных клиентов. Получив доступ к нашим точным аналитическим данным о лидах, вы сможете оценивать потенциальных клиентов в соответствии с вашими критериями и расставлять приоритеты в отношении учетных записей, подходящих для вашего бизнеса.

Источник

«Оценка потенциальных клиентов может показаться простой. Однако, если вы хотите, чтобы ваша команда разработчиков отдела продаж провела больше квалифицированных встреч, вам понадобится четкое понимание «Соответствие интересам», и это то, что вы получите от Slintels Lead Insights!»

— Джейсон Дсоуза, старший юрист, старший операционный директор 6sense.

Покупка оценок намерений для ваших лидов

Покупательское намерение человека или организации можно определить как их вероятность приобрести продукт или услугу. Покупательское намерение субъекта может быть выведено путем изучения и оценки поведения, такого как посещение веб-страницы, потребление медиа, демо-запросы или запросы на встречи, дополнительные загрузки, участие в мероприятиях и отправка форм.

Источник

Для каждой организации, которую вы хотите найти, Slintel показывает вам оценку покупательского намерения. Оценку покупательского намерения ваших клиентов можно использовать для определения поведения потенциальных клиентов. Затем ваша модель прогнозной оценки лидов может сравнить это поведение с поведением ваших предыдущих или существующих клиентов и, таким образом, определить вашу оценку лидов.

Точные данные о лидах и обогащение лидов

Неточные данные о лидах в вашей CRM могут серьезно подорвать ваши оценки потенциальных клиентов. Это может привести к тому, что ваши представители неправильно интерпретируют лиды с огромным покупательским потенциалом как бессмысленные лиды, что приводит к нескольким упущенным возможностям.

Чтобы вы не упустили возможность, Slintel предлагает самую точную и актуальную информацию о потенциальных клиентах для заполнения вашей CRM. Вы можете не только обновить существующую информацию о потенциальных клиентах более точной информацией, но и заполнить пробелы в отсутствующих полях данных правильной информацией.

Более точные данные о лидах, несомненно, приводят к более высоким показателям лидов и меньшему количеству упущенных возможностей.

Источник

Альтернативные лиды, чтобы держать ваши варианты открытыми

Иногда лиды могут быть не лучшим выбором для вас, даже если они из организации с огромным покупательским потенциалом. Это может быть по разным причинам, начиная от отсутствия у них полномочий на принятие решений и заканчивая их безразличием, несмотря на ваши попытки связаться с вами. В таких случаях всегда лучше иметь альтернативный выбор потенциальных клиентов из одной и той же учетной записи.

Как пользователь Slintel, вы получаете доступ к нескольким лидам из одной учетной записи, каждая из которых имеет необходимые контактные данные. Таким образом, вы знаете, что у вас есть все необходимое, чтобы связаться с лидами, получившими наибольшее количество баллов.

Проверьте Slintel сегодня!