Tahmine Dayalı Müşteri Adayı Puanlaması: Verileri Kullanarak Yüksek Kaliteli Müşteri Adaylarını Keşfetme

Her biri farklı bir kaynaktan iki olası satış alırsınız. İlki web sitenizdeki bir blog gönderisini okudu. İkincisi, sitenizde birden fazla sayfadan geçti ve bir web formu doldurmaya başladı.

Açıkçası, ikincisi daha çok ilgileniyor ve bu nedenle, çabalarınızın çoğunu onlara odaklıyorsunuz.

Peki ya binlerce potansiyel müşteri içeren bir CRM ile uğraşıyorsanız?

Organik arama yoluyla sitenize kimlerin ulaştığını nasıl anlarsınız? Sitenizde en çok kimin zaman geçirdiğini nasıl anlarsınız? Hangi potansiyel müşterilerin diğerlerine göre maksimum katılım gösterdiğini nereden biliyorsunuz?

Cevap, tahmine dayalı müşteri adayı puanlamasında yatmaktadır.

Tahmini Müşteri Adayı Puanlaması nedir?

Tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması, gelecekteki en iyi olası müşterileri tahmin etmek için geçmiş ve mevcut müşteri tabanından gelen verileri analiz etmek için tahmine dayalı makine öğrenimi algoritmalarını kullanan müşteri adayı puanlama sürecidir.

Tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması nasıl çalışır?

Temel olarak, tahmine dayalı müşteri adayı puanlama yöntemi, geçmiş müşterilerinize dayalı olarak sizin için ideal bir müşteri profili (ICP) oluşturur. Bu ICP daha sonra yeni müşteri adaylarını değerlendirmek için bir model olarak kullanılır, böylece bir müşteri adayı ICP'ye ne kadar yakınsa müşteri adayı puanı o kadar yüksek olur ve bunun tersi de geçerlidir.

Tahmine dayalı müşteri adayı puanlamasını daha iyi anlamak için, onu önceki model olan geleneksel müşteri adayı puanlama modeliyle karşılaştıralım.

Müşteri Adayı Puanlama Modelleri: Geleneksel ve Tahmine Dayalı

Müşteri adayı puanlama modeli nedir?

Bir müşteri adayı puanlama modeli, adından da anlaşılacağı gibi, müşteri adaylarını değerlendirmek amacıyla tasarlanmış bir modeldir. Bir lidere, çalıştıkları sektörden web sitenizle olan etkileşimlerine kadar değişen çeşitli faktörlere dayalı olarak puanlar verilir.

Geçmişteki müşteri davranışları, puanlama modellerine liderlik etmenin anahtarıdır. Önceki müşterileriniz içeriğinizle her zaman yüksek düzeyde etkileşim gösterdiyse, benzer düzeyde etkileşim gösteren yeni potansiyel müşterilerin de müşterilere dönüşme olasılığının daha yüksek olduğu varsayılır. Bu nedenle, bu müşteri adaylarına bu kriteri karşılamayan müşteri adaylarından daha fazla puan atanır.

1. Geleneksel Müşteri Adayı Puanlama Modeli

Geleneksel müşteri adayı puanlama modelinde, pazarlamacılar, müşteri adaylarının geçmişte müşteriye dönüşmesine neyin sebep olduğuna dair kendi fikirlerine dayalı olarak birkaç temel eylemi manuel olarak seçerler. Bu eylemler daha sonra gelecekteki olası satışların potansiyelini değerlendirmek için kullanılır.

Ancak pazarlamacılar, geleneksel müşteri adayı puanlama modelinde kendi yorumlarına ve yargılarına güvenirler. Bu da insan hatasına, yanlış yorumlamaya ve yanlış hesaplamalara yer bırakabilir. Alakalı olmayabilecek bir eyleme çok fazla ağırlık atayabilir veya önemli eylemlere çok az ağırlık verebilirler.

Bu nedenle, günümüzde geleneksel müşteri adayı puanlama modelinin yerini çoğunlukla tahmine dayalı müşteri adayı puanlama modeli almıştır.

2. Öngörülü Müşteri Adayı Puanlama Modeli

Tahmine dayalı müşteri adayı puanlama modeli, insan hatasına yer bırakmadan ve tüm süreci otomatikleştirerek geleneksel müşteri adayı puanlama modelinin eksikliklerini giderir.

Geçmişteki müşterilerin davranışlarına dayalı olarak gelecekteki müşterileri tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmaları ve tahmine dayalı modelleme teknikleri kullanır.

Ama bu tam olarak nasıl oluyor? Bundan sonra tartışacağımız şey tam olarak bu.

Müşteri Adayı Puanlarını Nasıl Otomatikleştirirsiniz?

Makine öğrenimi algoritmaları, geçmiş ve mevcut müşteri verilerini analiz ederek müşteri veritabanlarındaki eğilimleri tanır. Bu, açılış sayfalarını ziyaret etmek, web formlarını doldurmak, web seminerlerini izlemek, e-postaları açmak vb. gibi çeşitli müşteri temas noktalarını içerebilir. Bu eğilimleri kalıp oluşturmak için kullanır ve gelecekteki olası satışları değerlendirmek için bir ICP oluşturur.

B2B satışlarında, her müşteri adayı kapsamlı bir beslenme gerektirir. Çözüm, ihtiyaçlarına göre uyarlanmalıdır. Tüm bu çaba, zayıf potansiyele sahip bir lidere giderse, çok miktarda zaman ve enerji boşa gider. Ancak tahmine dayalı müşteri adayı puanlamasında makine öğrenimi, bu çabaların dönüşüm sağlama olasılığı en yüksek olan müşteri adaylarına yönlendirilmesini sağlar.

Slintel, Müşteri Adayı Puanlama İhtiyaçlarınız İçin Gelişmiş Verileri Nasıl Sağlar?

Sınırsız Müşteri Öngörüsü

Slintel, müşteri adayı puanlama ihtiyaçlarınız için size yeni, güncellenmiş ve doğru müşteri adayı bilgileri sağlar. Bunun için 14,5 milyondan fazla şirketten 286 milyonun üzerinde potansiyel müşteriyi düzenli olarak takip ediyoruz.

Ayrıca Slintel, potansiyel müşterilerinizi doğru bir şekilde puanlamanız için ihtiyaç duyacağınız doğru teknolojik, firmaografik ve demografik bilgileri sağlar. Doğru müşteri adayı öngörülerimize eriştikten sonra, kriterlerinize göre müşteri adaylarını puanlamakta ve işletmeniz için doğru hesaplara öncelik vermekte özgürsünüz.

Kaynak

“Lider Puanlama kulağa basit gelebilir. Ancak, Satış Geliştirme ekibinizin daha nitelikli toplantılar gerçekleştirmesini istiyorsanız, "Uygunluk ve İlgi" konusunda güçlü içgörülere ihtiyacınız olacak ve Slintels Lead Insights'tan alacağınız şey bu!"

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

Potansiyel Müşterileriniz için Amaç Puanları Satın Alma

Bir bireyin veya kuruluşun satın alma amacı, bir ürün veya hizmeti satın alma olasılıkları olarak tanımlanabilir. Bir işletmenin satın alma amacı, web sayfası ziyaretleri, medya tüketimi, demo veya toplantı talepleri, teminat indirmeleri, etkinliğe katılım ve form gönderimleri gibi davranışları inceleyerek ve değerlendirerek çıkarılabilir.

Kaynak

Slintel, umut etmek istediğiniz her kuruluş için size bir satın alma amacı puanı gösterir. Müşterilerinizin satın alma niyeti puanı, olası satış davranışını belirlemek için kullanılabilir. Tahmine dayalı müşteri adayı puanlama modeliniz, bu davranışı önceki veya mevcut müşterilerinizin davranışlarıyla karşılaştırabilir ve böylece müşteri adayı puanınızı belirleyebilir.

Doğru Müşteri Adayı Verileri ve Müşteri Adayı Zenginleştirme

CRM'nizdeki yanlış müşteri adayı verileri, olası satış puanlarınızı ciddi şekilde rayından çıkarma potansiyeline sahiptir. Bu, temsilcilerinizin çok büyük satın alma potansiyeli olan müşteri adaylarını anlamsız müşteri adayları olarak yanlış yorumlamalarına ve bu da birkaç fırsatın kaçırılmasına neden olabilir.

Eksik kalmanızı önlemek için Slintel, CRM'nizi doldurmak için en doğru, güncel müşteri adayı bilgilerine sahiptir. Mevcut müşteri adayı bilgilerinizi daha doğru bilgilerle güncellemekle kalmaz, aynı zamanda eksik veri alanlarındaki boşlukları doğru bilgilerle doldurursunuz.

Daha doğru müşteri adayı verileri, inkar edilemez bir şekilde, daha iyi müşteri adayı puanları ve daha az kaçırılmış fırsatlar anlamına gelir.

Kaynak

Seçeneklerinizi Açık Tutmak için Alternatif Müşteri Adayları

Bazen bir müşteri adayı, muazzam satın alma potansiyeline sahip bir kuruluştan olsalar bile sizin için en iyi seçim olmayabilir. Bu, karar verme yetkisinin eksikliğinden, ulaşma girişimlerinize rağmen yanıt vermemelerine kadar çeşitli nedenlerle olabilir. Bu tür senaryolarda, aynı hesaptan alternatif müşteri adayı seçeneklerine sahip olmak her zaman daha iyidir.

Bir Slintel kullanıcısı olarak, hepsi gerekli iletişim bilgileriyle birlikte gelen tek bir hesaptan birkaç müşteri adayına erişim elde edersiniz. Bu şekilde, en yüksek puanlı potansiyel müşterilerinizle iletişim kurmak için ihtiyacınız olan her şeye sahip olduğunuzu bilirsiniz.

Bugün Slintel'e göz atın!