Was ist Predictive Lead Scoring: Funktionen, Vorteile, Top-Tools

Das Schlimmste, was Sie als Callcenter-Manager tun können, ist, sich beim Aufbau von Leads auf Ratespiele zu verlassen. Während neuere Call Center bei neueren Projekten beim Aufbau von Kundenbeziehungen und Leads möglicherweise ein wenig raten müssen, sollten Sie sich nicht auf Randomisierung verlassen, um erfolgreich zu sein. Aus diesem Grund müssen Sie herausfinden, wer Ihre zuverlässigsten Käufer sind, und deshalb ist Lead-Scoring Ihre beste Strategie.

1. 1. 1. Was ist Lead-Scoring und wie funktioniert es?
      2. Traditionelle vs. prädiktive Leadbewertung
      3. Was ist Predictive Lead Scoring und wie steigert es den Umsatz?
      4. Predictive Lead Scoring und Call Center KPIs
      5. Vorhersagealgorithmen qualifizieren Leads
      6. Was sind die besten Predictive Lead Scoring Tools?
         • HubSpot
         • Schließen
         • PipeCandy
         • Kastanienbraun.ai
      7. Fazit: Marketing Automation und Machine Learning generieren Leads

Was ist Lead-Scoring und wie funktioniert es?

Beim Lead-Scoring bewertet ein Callcenter oder Vertriebsunternehmen den Wert eines potenziellen Kunden oder potenziellen Leads. Jedes Unternehmen hat einen anderen Satz von Kennzahlen, die es darüber informieren, wie interessiert ein potenzieller Kunde an seinen Produkten oder Dienstleistungen ist.

Call Center benötigen CRM-Software, um spezifische analytische Erkenntnisse zu liefern, die die Lösungsrate beim ersten Anruf und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Call-Center-Software-Suiten, die Tools wie Salesforce und Hubspot enthalten, verfolgen die Kundenbedürfnisse und liefern umsetzbare Erkenntnisse, aber das Lead-Scoring bringt diese Informationen auf die nächste Ebene. In Kombination mit Tools wie Phonewagon zur Anrufverfolgung machen Sie das Beste aus jedem Anruf.

Das Lead-Scoring erstellt ein ideales Käuferprofil, indem Kundendaten verwendet werden, um festzustellen, wer eher mit dem Unternehmen Geschäfte machen wird. Im Wesentlichen gibt es beim Lead-Scoring einen Gamification-Aspekt, da Kunden mit höheren Scores an sich wertvoller sind. Wenn Sie diese Tools mit Predictive Behavioral Routing kombinieren, leiten Sie Ihre Anrufe an die Agenten weiter, die am besten geeignet sind, einen Verkauf abzuschließen.

Wenn beispielsweise ein Lead in Ihren Verkaufstrichter gelangt, bestimmen bestimmte Kriterien den Wert des Leads. Aus welchem ​​Vektor tritt der Lead in den Trichter ein? Wendet er sich an Sie, weil er etwas auf Ihrer Website gesehen hat? Hat der Kunde andere Produkte von Ihrem Unternehmen gekauft oder an anderen Programmen teilgenommen?

Alle diese bereits bestehenden Kriterien fügen ihrem Lead-Score einen numerischen Wert hinzu, der verwendet werden kann, um Reichweiten zu priorisieren. Beispielsweise haben Kunden mit einem höheren monatlichen Umsatz auch eine höhere Punktzahl, damit Ihre Agenten verstehen, dass sie eine höhere Priorität haben.

Die richtige Lead-Scoring-Lösung ist ideal, um diejenigen zu identifizieren, die Interesse an Ihrer Marke bekundet haben, und diejenigen herauszufiltern, die am Ende unproduktive Leads generieren könnten.

Dies ist sogar vorteilhaft, wenn Sie mit B2B-Kunden arbeiten – Ihre Lead-Scoring-Lösung kann einigen potenziellen Leads niedrigere Bewertungen zuordnen, basierend auf der Größe des Unternehmens oder der geografischen Region, in der ein Unternehmen tätig ist. Es muss lediglich festgestellt werden, was Ihr Unternehmen als „idealen Käufer“ bezeichnen würde, und der Bewertungsprozess kann beginnen. Wir haben einen Leitfaden zum Lead-Scoring geschrieben, der auf die Besonderheiten eingeht, einschließlich impliziter Kriterien, negativer Kriterien und wie Sie die Lebensfähigkeit Ihrer gesammelten Daten beurteilen können.

Was sind die Schwächen des traditionellen Lead-Scorings?

Während das traditionelle Lead-Scoring großartig für Unternehmen ist, die wachsen, hat es seine Schwächen für diejenigen, die gerade erst anfangen. Werfen wir einen Blick auf einige, die sich auf Ihr Endergebnis auswirken können:

• Es ist nicht so nützlich, wenn es nicht viele Leads gibt.
• Es ist nutzlos, wenn Ihre Agenten Leads nicht aktiv in Echtzeit bewerten.
• Es erfordert, dass bestimmte Datenpunkte im Voraus festgelegt werden. Wenn ein Unternehmen neu ist, sind diese Datenpunkte nicht immer bekannt.
• Leads werden mit diesem System nicht immer genau bewertet, da dieses System auf dem Urteil von Agenten und Vermarktern basiert.

Aus diesen Gründen sollte ein strafferes System verwendet werden. Künstliche Intelligenz und Big Data sind ein großer Teil des modernen Geschäfts, weshalb in der gesamten Unternehmenslandschaft Predictive Lead Scoring implementiert wird, das auf maschinellem Lernen basiert.

Was ist Predictive Lead Scoring und wie steigert es den Umsatz?

Predictive Lead Scoring wurde entwickelt, um Ihre Analysedaten direkt zu nutzen, um Ihre idealen Kunden zu finden. Traditionelles Lead-Scoring kann aufgrund menschlicher Fehler ins Stocken geraten, aber Predictive Lead Scoring verhindert die meisten Fehler.

CRM-Software kann verwendet werden, um Scoring-Werte für Ihre Kunden zuzuordnen, und Predictive-Lead-Scoring-Lösungen führen dieses Scoring automatisch durch. Das „voraussagend“ beim prädiktiven Lead-Scoring bezieht sich auf die prädiktive Modellierung, die auf einer Reihe von Algorithmen basiert. Diese Algorithmen wurden entwickelt, um Ihren perfekten oder nahezu perfekten Kunden zu finden, damit Ihre Agenten nicht raten müssen, insbesondere wenn Sie die Anrufleistung mithilfe von Anrufaufzeichnungsdaten verfolgt haben.

Durch die Verwendung historischer und demografischer Daten wird ein viel genauerer und zuverlässigerer Datensatz erstellt. Da dies alles auf maschinellem Lernen basiert, greift eine prädiktive Lösung Kriterien auf, die Ihrem Marketingteam möglicherweise entgangen sind, was zu qualitativ hochwertigeren Leads führen kann. Der beste Teil? Da dies mithilfe von Machine Learning und Predictive Analytics erfolgt, können viele Prozesse gleichzeitig ausgeführt werden, wodurch Ihr Team Zeit für andere Aufgaben hat.

Diese Art von Software profitiert nicht nur von substanziellen Gewinnen, sondern analysiert auch, was nicht funktioniert hat, um potenzielle Leads zu erzielen. Es zeigt auch Informationen an, die Kunden gemeinsam haben, sodass demografische Daten erstellt werden, die von Ihrem Team bewertet und verwendet werden können.

Predictive Lead Scoring verwendet verschiedene Lead-Scoring-Modelle, um eine Methodik zu erstellen. „Logistische Regression“ wird in vielen Lösungen verwendet. Die logistische Regression ist ein Data-Mining-Algorithmus, der die Wahrscheinlichkeit berechnet, dass ein Kunde aus einem Lead erstellt wird.

Die logistische Regression ist formelbasiert und kann die Anzahl schlechter Leads drastisch reduzieren. Traditionell erstellten Marketer diese Algorithmen mit Excel. Mit einem Vorhersagemodell ist dies schnell erledigt, ohne dass Ihr Team zusätzliche Arbeit leisten muss.

Ein weiteres Tool, das von einem prädiktiven Lead-Scoring-System verwendet wird, sind „Random Forests“. Diese Art von Algorithmus erstellt einen Wald von „Entscheidungsbäumen“, mit denen Sie das Verhalten Ihrer Kunden abbilden können. Durch die Verwendung dieser Methode wird beispielsweise ein virtueller Wald von Entscheidungsergebnissen erstellt, und das Tool verwendet diesen Wald von Entscheidungen, um zu bestimmen, welche Leads mit größerer Wahrscheinlichkeit konvertiert werden.

Diese Methodik verwendet Randomisierung, die, wenn sie nach oben skaliert wird, dabei helfen kann, einige der Faktoren zu identifizieren, die die Conversion vorantreiben könnten.

Was sind die Vorteile von Predictive Lead Scoring?

Der Hauptvorteil des Predictive Lead Scoring besteht darin, dass es viel Rätselraten aus Ihrem Verkaufstrichter nimmt. Ihre Agenten werden:

• Beseitigen Sie Fehler in der Analyse
• Treffen Sie sichere Entscheidungen auf der Grundlage umfassender Daten
• Entdecken Sie verborgene Beziehungen zwischen Datensätzen
• Verschaffen Sie sich einen 360-Grad-Überblick darüber, wie die einzelnen Daten miteinander verbunden sind

Predictive Lead Scoring und Call Center KPIs

Fortschritte beim Predictive Lead Scoring machen traditionelle Methoden zunehmend weniger praktikabel. Algorithmen, die Scores für Leads ermitteln, werden kontinuierlich angepasst und weiterentwickelt, um einen steigenden Mehrwert zu bieten.

Das Lead-Scoring hat schon immer riesige Datensätze erfordert, aber das Predictive Lead-Scoring hat diese Anforderung mit solch nuancierten Methoden und Algorithmen kontinuierlich verschlechtert. Dies wird einfacher durchgeführt, da diese prädiktiven Lösungen nahtlos Daten aus Drittquellen abrufen können, um die gesammelten Informationen zu untermauern.

Neuronale Netze werden auch in modernen Lösungen verwendet, die es ermöglichen, Entscheidungen über das Scoring organischer zu treffen. Neuronale Netze ermöglichen die Lösung, Daten aus verschiedenen Quellen gleichzeitig intelligenter zu katalogisieren.

Dies ist keine Technologie, die ein Contact Center ignorieren kann; Es werden einfach zu viele Fortschritte gemacht, die für die Steigerung der Leistung und die Reduzierung der durchschnittlichen Bearbeitungszeiten in der heutigen Callcenter-Software von wesentlicher Bedeutung sind. Könnten Sie mit traditionellem Lead-Scoring auskommen? Sicher, aber möchten Sie nicht eine Lösung, die Tausende von Leads gleichzeitig auswerten kann, während sich Ihr Team anderen, produktiveren Aufgaben widmet?

Vorhersagealgorithmen qualifizieren Leads

In vielen Fällen kann das vorausschauende Lead-Scoring Algorithmen verwenden, um Bewertungsfaktoren unabhängig zu bestimmen, aber einige gemeinsame Kriterien können verwendet werden, um diese Leads zu bewerten. Dazu können gehören:

• Jährliches Verarbeitungsvolumen: Einige Unternehmen haben höhere Umsätze, die online verarbeitet werden als andere. Predictive Scoring-Systeme können diese finden und sie höher auf die Prioritätenliste setzen.
• IP-Land: Wenn Ihr Unternehmen nur in einem bestimmten geografischen Gebiet geschäftlich tätig ist, können viele prädiktive Lead-Scoring-Lösungen diese basierend auf der IP-Adresse des Leads herausfiltern. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihr Team nur brauchbare Links erreicht.
• Firmografische Informationen: Wenn einer Ihrer B2B-Leads ein ähnliches CRM-System verwendet oder über Informationen verfügt, die über eine App verfügbar sind, die Einblicke bietet, kann das Lead-Scoring diese Informationen verwenden, um diesem Kontakt eine Bewertung zu geben.
• Interaktionen: Hat Ihr Kontakt auf einen E-Mail-Link Ihres Unternehmens geklickt? Dies ist ein entscheidender Indikator dafür, dass Interesse besteht, und ein Vorhersagesystem wird diesen Kontakt bei der Bewertung höher platzieren.
• Webanalyse: Welche Websites haben Ihre Kontakte besucht? Wenn Ihr potenzieller Kunde Ihre Website oder Websites in derselben Branche besucht hat, weist die Software dem Kontakt möglicherweise eine höhere Punktzahl zu.

Was sind die besten Predictive Lead Scoring Tools?

Derzeit gibt es zahlreiche Lösungen für Predictive Lead Scoring auf dem Markt. In diesem Abschnitt stellen wir Ihnen vier der robustesten Optionen vor, damit Sie mit weniger Aufwand die Spreu vom Weizen trennen können.

1. HubSpot

Eines der besten Merkmale der vorausschauenden Lead-Scoring-Lösung von HubSpot ist die Tatsache, dass sie bereits in einer der beliebtesten Marketing-Automatisierungsplattformen enthalten ist, die derzeit auf dem Markt erhältlich sind. Ihre Lösung ist sofort einsatzbereit für alle Kunden auf Unternehmensebene, was sich hervorragend für diejenigen eignet, die eine nette One-Stop-Shop-Erfahrung wünschen.

Die Lösung wird mit einem Standardmodell geliefert, das auf Mustern basiert, die von erfolgreichen Kunden verwendet werden, aber es gibt eine erhebliche Menge an Anpassungsmöglichkeiten für diejenigen, die es brauchen.

Diese Lösung ist perfekt für diejenigen, die bereits engagierte und nicht engagierte Kontakte in HubSpot gespeichert haben. Die Software, die in einer App enthalten ist, bestimmt, welche Kunden in die Kategorien mit niedrigem, mittlerem oder hohem Lead-Score fallen. Die Software bietet sogar ein Tortendiagramm basierend auf mehreren Analysekriterien.

2. Ableiten

Im Gegensatz zu HubSpot ist Infer eine dedizierte Lead-Scoring-Plattform, die darauf ausgelegt ist, sich mit Ihrer CRM- oder Marketing-Automatisierungslösung zu verbinden. Die Software verwendet eine Live-API-Verbindung, die es ihr ermöglicht, sich nahtlos mit nahezu jeder CRM-Lösung zu verbinden, die derzeit verfügbar ist oder verfügbar sein wird.

Die Software ermöglicht es Managern außerdem, Tausende von Datenpunkten basierend auf firmografischen, technografischen oder demografischen Informationen nahtlos zu nutzen. Die Software verfügt sogar über integrierte Informationen zu 19 Millionen Unternehmen und 42 Millionen Interessenten. Wie die beste Vorhersagesoftware verwendet sie sogar maschinelles Lernen, um Muster sowohl bei B2B- als auch bei potenziellen Kunden anhand von Daten zu erkennen, die aus Ihrem CRM extrahiert wurden.

3. PipeCandy

Während Lösungen wie Infer hervorragend für traditionelles B2B geeignet sind, da sie Gemeinschaften gleichgesinnter Interessenten nutzen, funktionieren Lösungen wie PipeCandy in ähnlichen Bereichen genauso gut wie für D2C und E-Commerce. Infolgedessen ist PipeCandy ein hervorragendes Tool für Organisationen, die mit anderen Unternehmen in diesem speziellen Bereich zusammenarbeiten oder an diese verkaufen möchten.

PipeCandy lässt sich einfach in Ihr CRM integrieren, um Gewinne und Verluste zu ermitteln und neue Bewertungsergebnisse für Ihre Leads zu erstellen. Die Analysen und Messwerte sind ebenfalls sehr klar und bieten ein übersichtliches Bild, mit dem Sie Ihre Strategie anpassen können.

PipeCandy eignet sich gut für Unternehmen mit kleineren Datensätzen, indem es seine „Attribute Importance“-Funktionalität nutzt. Mit dieser Funktion können Manager entscheiden, welche Faktoren bei der Bewertung von Leads am wertvollsten sind. Wenn Sie beispielsweise potenziellen Kunden mit höheren Einnahmen einen Mehrwert bieten möchten, können Sie mit der Software die Methodik problemlos anpassen.

4. Kastanienbraun.ai

Maroon.ai ist eine Vorhersagesoftware, die nicht nur Leads bewertet, sondern auch dabei hilft, neue Leads zu generieren. Die Software ist für das konzipiert, was das Unternehmen „Deep Context Discovery“ nennt, das Organisationen dabei helfen soll, ihre Zielkäufer zu entdecken. Dies macht die Lösung zu einer Anlaufstelle für alle, die gerade erst anfangen, da sie einige Schlüsselprozesse virtuell automatisiert.

Die Software eignet sich auch hervorragend für die Integration in bestehende CRM-Lösungen wie Salesforce und Informatica, und die API ist für diejenigen anpassbar, die das KI-gestützte System in andere Produkte integrieren möchten. Maroon hat eine variable Preisstruktur, die eine beträchtliche Anzahl von Optionen bietet – es gibt sogar eine kostenlose Version von Maroon.ai für diese kleineren Organisationen.

Marketingautomatisierung und maschinelles Lernen generieren Leads

Nur 27 Prozent Ihrer Leads können qualifiziert sein, was bedeutet, dass die schnelle Identifizierung qualifizierter Leads entscheidend ist, da dies sonst zu Ressourcenverschwendung führen könnte. Predictive Lead Scoring eliminiert die Möglichkeit dieser Verschwendung. Diese Lösungen können Organisationen dabei helfen, Zielmärkte zu identifizieren, höher bewertete Leads zu priorisieren und Marketingteams und Vertriebsmitarbeiter etwas zu entlasten.

Predictive Lead Scoring ist einfach ein Tool, das Sie verwenden müssen, um die Zeit Ihrer Vertriebsmitarbeiter optimal zu nutzen. Je häufiger Sie eine solche Lösung verwenden, desto mehr erhöht sie den ROI Ihrer Reichweite, da die KI sowohl aus Gewinnen als auch aus Verlusten lernt.

Insgesamt kann Software wie diese Ihnen dabei helfen, Ihren Verkaufstrichter besser zu verwalten, sodass Sie Ihre Abschlusswahrscheinlichkeit auf der Grundlage eines fast vollständig automatisierten Prozesses erhöhen können. Sehen Sie sich unseren Leitfaden zum Verständnis des Verkaufstrichters an, damit Sie Leads schnell in Kunden verwandeln können.