什么是线索评分?如何让线索评分发挥作用?

简介: 线索评分是一个有效的模型可帮助销售和营销部门确定哪些潜在客户对公司最具价值。但是线索评分系统只有在正确设置和使用的情况下才能发挥作用。否则就会浪费营销和销售的时间和资源。 什么是线索评分?许多线索的评分系统会对不同的客户事件分配相应的得分。

线索评分是一个有效的模型可帮助销售和营销部门确定哪些潜在客户对公司最具价值。但是线索评分系统只有在正确设置和使用的情况下才能发挥作用。否则就会浪费营销和销售的时间和资源。

1

什么是线索评分?
许多线索的评分系统会对不同的客户事件分配相应的得分。当一个销售线索达到一个特定的分值时,他们被认为是一个Hot的线索。

线索评分主要有以下几个作用:
√了解何时能够与潜在客户取得联系,可以帮助销售人员更高效工作,将他们的注意力集中在合适的潜在客户群上,提高生产力。
√销售和营销团队可根据线索评分更好地判断潜在客户或客户进行购买的可能。
√通过查看线索在销售管道中的位置,员工可以更好的安排他们的时间和资源。这可以使销售人员专注于即将完成销售的客户,产生更高的转换率或关闭率。

客户通常更愿意接受个性化的关注。例如,调查或研究阶段的消费者会刻意推迟与销售人员联系的时间。但是,如果客户下载价格表并要求免费报价,这可能表示他们希望公司的某个人伸出援手,询问他们如何提供帮助。

通过专注于已经在销售管道中达到特定步骤的消费者(例如要求报价),销售人员更有可能引导消费者完成购买。

2

如何让线索评分发挥作用?
1、恰当的设置
如果实施得当,线索评分可以为公司创造更多的销售额。不过很多企业的线索得分模型并没有正确设置,导致转换率低下或客户停止考虑购买你的产品或服务。
(PS:关于线索评分大家比较熟悉的一个模型是预算(Budget)、授权(Authority)、需求(Need)和时间表(Time Frame),如果客户有足够的预算,有决策人,明确的需求和项目时间点的话,我们就认为这是一个靠谱的项目机会。)
如果在销售过程中过早的联系客户,你可能会在他们没有足够兴趣的时候就结束了销售过程。 为了在销售漏斗给线索进行正确的评分,你必须确定客户从感兴趣到有倾向的行动。这个事件显示线索已经跨过了研究阶段。客户从观看网络研讨会、阅读博客文章到下一个阶段的漏斗包括填写一个表格,注册免费试用或要求报价等行为。 当消费者做出某些事情来触发这个特定行为时,他们的信息可以发送给销售团队成员。当你的销售和营销团队使用集成的评分系统的平台时,这个过程很容易完成。
这种自动化手段使得销售人员可以容易地知道谁在任何特定的时间做了哪些操作,而不是手动梳理下载的报告或联系人信息的联系表单。

2、多部门整合
线索评分使得销售人员能够更容易地确定他们的最佳线索,但如果不是营销和广告部门尽其全力做好他们的工作,那么这些线索就不会出现。这就是为什么销售和市场营销部门要协同工作的几点原因:
1.什么样的线索是最佳的?
2.哪种类型的市场活动或内容最能吸引潜在客户进入销售管道?

根据道格拉斯·伯德特(Douglas Burdett)在“如何让B2B营销人员能够使用线索得分来更好地支持销售”这篇文章得知,线索得分可以将关单率提高30%,但这只有在销售和市场营销协调一致的情况下才能最有效地驱动这一结果。最好的协作方式是在一个闭环内工作:
销售人员可以根据他们当前的经验和数据告诉营销人员哪些客户更可能是目标客户。这有助于营销人员确定在哪里投入更多精力。例如,你的销售团队发现在客户下载价目表之后,这种类型的客户关闭率更高,则营销人员可以将他们的内容和营销活动用户引导下载价格表。

销售还可以帮助营销人员根据他们从潜在客户那里听到的问题可洞察客户的真正意图。如果营销人员可以创造积极主动的内容来回答问题,解释概念,或者在客户进入意向阶段之前消除困惑,那么这可将会帮助销售人员更多的关闭销售线索。这些信息显然对营销也有帮助:通过知道关注哪些重点来帮助完善他们的战略。

3

一旦营销工作重点突出,创造了大量可产生业务的内容,销售部门可以关闭更多的线索,从而为各部门带来更多的利润和良好的反馈。

如何预测线索得分
一旦你具备了良好的线索评分体系,销售和营销之间的合作已经迈进了一步,那么可能是时候关注以人工智能(AI)为动力的线索预测评分。这是一种基于算法的线索评分系统。人工智能将根据客户的购买和行为数据学习模式,然后预测客户何时进行购买。

传统的线索评分取决于销售和营销部门的人员从数据和经验中确定哪些客户需要关注。预测性线索评分自动进行研究和计算。这项技术需要一个配备了AI和大量数据的平台,因此大多数使用预测性评分的公司都有成千上万的客户,因此有足够的信息使算法尽可能准确。

但是,如果您有足够的数据,并且看到与传统的线索分数模型存在差距或不一致的地方,那么可能是时候尝试预测性的线索分数来判断它是否更准确,并且可以帮助你的销售团队提高转化率。

4

与任何系统或技术一样,线索评分系统使用的频率越多越会获得成功。如果销售团队每天依靠它来确定哪些潜在客户需要关注,那么他们会从评分策略中获得巨大收益。如果不这样做,销售人员还是联系仍然处于兴趣或研究阶段的潜在客户,那转换率不会变高,反过来会影响公司利润或销售预测。

市场营销也是一样。如果他们不依赖于销售团队的定期沟通和反馈,特别是他们的营销工作如何影响到合格的潜在客户,那么销售对他们的努力工作效果将不甚了解。

通过将线索评分作为销售和市场营销的连接器,确保你的方法和执行正确,可帮助你的销售和营销团队提高效率。

相关文章
|
1月前
淘宝粗排问题之对粗排阶段打分集合归因到对应的场景内和场景外成交如何解决
淘宝粗排问题之对粗排阶段打分集合归因到对应的场景内和场景外成交如何解决
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
数据报告分享|WEKA贝叶斯网络挖掘学校在校人数影响因素数据分类模型
数据报告分享|WEKA贝叶斯网络挖掘学校在校人数影响因素数据分类模型
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN(K-最近邻居)分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户
数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN(K-最近邻居)分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户
|
4月前
|
数据可视化 算法 数据挖掘
数据分享|R语言IMDb TOP250电影特征数据挖掘可视化分析受众偏好、排名、投票、评分(上)
数据分享|R语言IMDb TOP250电影特征数据挖掘可视化分析受众偏好、排名、投票、评分
|
4月前
|
数据可视化 数据挖掘
数据分享|R语言IMDb TOP250电影特征数据挖掘可视化分析受众偏好、排名、投票、评分(下)
数据分享|R语言IMDb TOP250电影特征数据挖掘可视化分析受众偏好、排名、投票、评分
|
4月前
|
数据可视化 安全
游客森林公园游憩需求调查数据回归模型和可视化分析
游客森林公园游憩需求调查数据回归模型和可视化分析
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN(K-最近邻居)分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户
Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN(K-最近邻居)分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户
|
机器学习/深度学习 算法
余弦相似度算法进行客户流失分类预测
余弦相似性是一种用于计算两个向量之间相似度的方法,常被用于文本分类和信息检索领域。
133 0
|
存储 弹性计算 固态存储
|
存储 安全 数据管理
这个“2-3”的数据分类分级方法也许对你很有价值
当前,数据成为企业的生产要素参与分配,数据价值越发显得重要。
这个“2-3”的数据分类分级方法也许对你很有价值