Входящий маркетинг и HubSpot Marketing вместе представляют собой мощную комбинацию для привлечения потенциальных клиентов, но преобразование этих потенциальных клиентов в клиентов требует совершенно другого набора навыков.
Первый шаг в конвертации потенциальных клиентов - это определить, к каким из них обращаться и когда это делать - именно здесь на помощь приходит оценка потенциальных клиентов.
Поскольку входящий маркетинг может привлечь так много потенциальных клиентов, легко потратить много времени, денег и других ресурсов, пытаясь поймать каждого из них, но это действительно не лучший подход.
Входящий маркетинг требует раздавать много бесплатно, и, к сожалению, для продавцов во всем мире будет большой процент потенциальных клиентов, которым нужен только ваш бесплатный контент. У них нет намерения, интереса или даже необходимости совершать у вас покупку.
Это не обязательно плохо. Даже если люди не собираются покупать у вас, они могут поделиться вашим контентом с теми, кто хотел бы, но, тем не менее, сейчас это мало что дает вашей команде продаж.
Цель оценки потенциальных клиентов – выявить людей, которые могут получить максимальную выгоду от того, что вы предлагаете в данный момент, а также лучше всего подходят для вашей покупательской персоны.
В этой статье мы сравним традиционный метод оценки потенциальных клиентов с новым, более эффективным методом, известным как прогнозируемая оценка потенциальных клиентов.
Традиционный подсчет очков
Традиционная оценка потенциальных клиентов - это процесс, в ходе которого отделы продаж определяют качество потенциальных клиентов на основе определенных личных и профессиональных критериев, а затем присваивают им баллы. Затем эта оценка используется для оценки того, «квалифицирован» лид для совершения покупки и насколько вероятно, что он действительно это сделает.
Для оценки потенциальных клиентов используется два типа информации:
- Явные данные: Информация, которую вам предоставляют потенциальные клиенты, например, должность, размер и бюджет компании, адрес электронной почты компании и т. д.
- Неявные данные: Информация, которую вы собрали на основе их поведения на вашем веб-сайте и в вашей воронке продаж, например просмотры страниц, уровень открытия электронной почты и рейтинг кликов, закрытая загрузка контента и т. д.
При присвоении значений каждой из этих точек данных результатом является сводка этих значений для каждого интереса - оценка интереса.
Критерии традиционной оценки потенциальных клиентов, которые используют большинство компаний, основаны на модели BANT, которую изначально разработала IBM:
- Bбюджет - сумма денег, которую ваш потенциальный клиент выделил для покупки того типа продукта или услуги, который вы предлагаете.
- Aавторитет – способность потенциального клиента принять окончательное решение о покупке или внести свой вклад в него.
- Need - у потенциального клиента есть проблема, которую может решить ваш бизнес, или у него есть решение, худшее по сравнению с тем, что вы предлагаете.
- Ttimeframe - количество времени, которое есть у вашего потенциального клиента перед принятием решения о покупке или до того, как его проблема потребует решения.
Все критерии BANT - это явные данные, собранные через формы на вашем веб-сайте или путем простого запроса.
Два дополнительных критерия, которые вам следует добавить:
- Демография: Соберите всю возможную информацию о компании вашего потенциального клиента, а также базовую демографическую информацию о нем, такую как возраст, пол, предполагаемая зарплата и т. д.
- Активность пользователя: Информация, которую вы можете собрать со своего веб-сайта и с помощью электронного маркетинга, невероятно ценна, потому что действия говорят громче, чем слова. Зачастую вы можете больше узнать о своем лидере из его поведения, чем из того, что он вам говорит.
Как только вы определите все критерии, которые хотите собрать, вы присвоите каждому балльное значение. Эти значения будут варьироваться в зависимости от отрасли, размера компании и других факторов, имеющих отношение к вашему конкретному бизнесу. После того, как вы создали свою систему ценностей, вы должны определить порог, который должны пройти оценки потенциальных клиентов, чтобы указать, что они готовы или почти готовы совершить покупку.
Хотя этот процесс потребует некоторой ручной работы по добавлению и обновлению информации в ваших профилях потенциальных клиентов, цель состоит в том, чтобы сделать его максимально автоматизированным, в результате чего получится хорошо отлаженная маркетинговая машина, которая постоянно отправляет квалифицированных потенциальных клиентов ваш отдел продаж.
Минусы традиционного подсчета очков
Первая проблема с традиционной оценкой потенциальных клиентов заключается в том, что онаслишком упрощена и больше фокусируется на устранении плохих потенциальных клиентов, чем на выявлении хороших потенциальных клиентов.
Устранение плохих потенциальных клиентов - самая простая задача. Нетрудно определить, когда кто-то либо не может совершить покупку, либо не заинтересован в этом, но выявить хороших потенциальных клиентов среди среднестатистических - непростая задача.
Другая проблема заключается в том, что традиционная оценка потенциальных клиентовне является естественно адаптивной, поэтому она далека от идеала для быстро меняющихся рынков. Компаниям на этих рынках необходимо обновлять свою систему оценки потенциальных клиентов каждый квартал, но большинство из них этого не делают.
Наконец, традиционная оценка потенциальных клиентовне дает командам продаж особых возможностей для предоставления обратной связи, которую можно немедленно включить в процесс оценки потенциальных клиентов.
Это приводит к упущенным возможностям и замедлению роста, не говоря уже о том, что это может деморализовать лучших сотрудников вашей команды продаж.
Прогнозируемый подсчет потенциальных клиентов
Прогнозирующая оценка потенциальных клиентов использует алгоритмический инструмент, позволяющий предсказать, какие лиды в вашей воронке являются квалифицированными, а какие нет.
Эти алгоритмы различаются в зависимости от используемого вами поставщика программного обеспечения, но обычно они включают в себя: информацию, собранную из форм на вашем веб-сайте, демографические данные, данные о поведении, социальную информацию и многое другое.
Преимущество использования программного обеспечения для прогнозирования оценки потенциальных клиентов заключается в том, что оно позволяет исключить всю работу по созданию системы оценки потенциальных клиентов.
Определить, как взвешивать значения для каждого критерия сложно и требует постоянного обновления, но благодаря прогнозирующей оценке потенциальных клиентов алгоритм постоянно обучается и совершенствуется в режиме реального времени, сравнивая данные о ваших клиентах и потенциальных клиентах, которые этого не сделали. конвертировать, определяя общие черты каждой группы.
Каждый раз, когда лид конвертируется в клиента или не конвертируется, алгоритм получает новую информацию, которая помогает ему улучшиться, и самое приятное то, что этот процесс происходит автоматически.
Чем прогнозируемая оценка потенциальных клиентов отличается от традиционной оценки потенциальных клиентов
Прогнозирующий подсчет потенциальных клиентов использует научный подход, который отличается от традиционного подсчета потенциальных клиентов тремя основными способами:
- Прогнозирующая оценка потенциальных клиентов использует больший объем данных, в том числе: новую информацию, собираемую прямо сейчас, исторические тенденции и информацию из нескольких источников «больших данных», которые помогают вам прогнозировать качество потенциальных клиентов на основе данных других компаний в вашей отрасли.
- Программное обеспечение для прогнозирования потенциальных клиентов сравнивает ваших текущих и предыдущих клиентов, чтобы автоматически создать профиль квалифицированного потенциального клиента и корректировать его с учетом новой информации.
- Затем программа автоматически сопоставляет ваши потенциальные клиенты с профилем вашего квалифицированного потенциального клиента и определяет для вас потенциальных клиентов, которые с наибольшей вероятностью превратятся в клиентов.
При традиционном подсчете потенциальных клиентов вам необходимо собрать информацию, обновить свою систему подсчета очков, протестировать ее, а затем подождать некоторое время и проанализировать результаты, прежде чем повторять процесс.
Прогнозируемая оценка потенциальных клиентов делает все это за вас и делает это быстрее, делая ваш процесс продаж более адаптивным к меняющимся рынкам.
Программное обеспечение, которое мы используем и рекомендуем, - это приложение Predictive Lead Scoring, предлагаемое HubSpot всем корпоративным клиентам.
Вот следующие рекомендации, которые HubSpot рекомендует перед использованием прогнозируемой оценки потенциальных клиентов:
- Вы сохранили в HubSpot как вовлеченные, так и незадействованные контакты.
- Вы отмечаете контакты как клиентов не менее трех месяцев.
- У вас есть не менее 500 контактов в HubSpot, отмеченных как «Клиенты».
- У вас как минимум вдвое больше контактов, помеченных как неклиенты.
Если вы являетесь клиентом HubSpot Enterprise и соответствуете этим требованиям, вы открываете приложение Predictive Lead Scoring, чтобы начать использовать свою модель.