Apa itu Skor Prospek Prediktif: Fitur, Manfaat, Alat Teratas

Hal terburuk yang dapat Anda lakukan sebagai manajer pusat panggilan adalah mengandalkan permainan tebak-tebakan saat membangun prospek. Sementara pusat panggilan yang lebih baru pada proyek yang lebih baru mungkin harus melakukan sedikit tebakan dalam hal membangun hubungan dan prospek pelanggan, Anda tidak ingin bergantung pada pengacakan untuk mencapai kesuksesan. Untuk alasan ini, Anda harus mengidentifikasi siapa pembeli Anda yang paling dapat diandalkan, dan inilah mengapa penilaian prospek akan menjadi strategi terbaik Anda.

1. 1. 1. Apa itu Lead Scoring dan Bagaimana Cara Kerjanya?
      2. Skor Prospek Tradisional vs Prediktif
      3. Apa itu Skor Prospek Prediktif dan Bagaimana Meningkatkan Penjualan?
      4. Skor Prospek Prediktif dan KPI Pusat Panggilan
      5. Algoritma Prediktif Memenuhi Syarat Leads
      6. Apa itu Alat Pencetakan Prospek Prediktif Teratas?
         • HubSpot
         • Menyimpulkan
         • Permen Pipa
         • Maroon.ai
      7. Kesimpulan: Prospek Pembuatan Otomasi Pemasaran dan Pembelajaran Mesin

Apa itu Lead Scoring dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Penilaian prospek adalah bagaimana pusat panggilan atau perusahaan penjualan memberi peringkat nilai calon pelanggan atau calon pelanggan potensial. Setiap bisnis memiliki serangkaian metrik berbeda yang memberi tahu mereka seberapa tertarik calon pelanggan pada produk atau layanan mereka.

Pusat panggilan memerlukan perangkat lunak CRM untuk memberikan wawasan analitis spesifik yang meningkatkan tingkat resolusi panggilan pertama dan kepuasan pelanggan. Rangkaian perangkat lunak pusat panggilan yang menyertakan alat seperti Salesforce dan Hubspot melacak kebutuhan pelanggan dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, tetapi penilaian prospek membawa informasi ini ke tingkat berikutnya. Dikombinasikan dengan alat seperti Phonewagon untuk pelacakan panggilan, Anda akan memaksimalkan setiap panggilan.

Penilaian prospek menetapkan profil pembeli yang ideal dengan menggunakan data pelanggan untuk menentukan siapa yang lebih mungkin melakukan bisnis dengan perusahaan. Intinya, ada aspek gamifikasi untuk memimpin penilaian karena pelanggan dengan skor yang lebih tinggi secara intrinsik lebih berharga. Jika Anda menggabungkan alat-alat ini dengan perutean perilaku prediktif, Anda akan mengirimkan panggilan Anda ke agen yang paling siap untuk menutup penjualan.

Misalnya, saat prospek memasuki saluran penjualan Anda, kriteria khusus menentukan nilai prospek. Dari vektor manakah timah masuk ke corong? Apakah dia menjangkau karena mereka melihat sesuatu di situs Anda? Apakah pelanggan membeli produk lain dari perusahaan Anda atau berpartisipasi dalam program lain?

Semua kriteria yang sudah ada sebelumnya ini akan menambahkan nilai numerik ke skor prospeknya yang dapat digunakan untuk memprioritaskan jangkauan. Misalnya, pelanggan dengan pendapatan bulanan yang lebih tinggi juga akan memiliki skor yang lebih tinggi sehingga agen Anda memahami bahwa mereka memiliki prioritas yang lebih tinggi.

Solusi penskoran prospek yang tepat sangat ideal untuk mengidentifikasi mereka yang telah menyatakan minatnya pada merek Anda sambil menyaring mereka yang mungkin pada akhirnya menghasilkan prospek yang tidak produktif.

Ini bahkan menguntungkan saat bekerja dengan klien B2B – solusi penilaian prospek Anda dapat mengaitkan skor yang lebih rendah untuk beberapa prospek potensial berdasarkan skala perusahaan atau wilayah geografis tempat perusahaan menjalankan bisnis. Yang diperlukan hanyalah menetapkan apa yang akan dinyatakan oleh perusahaan Anda sebagai "pembeli ideal", dan proses penilaian dapat dimulai. Kami menulis panduan untuk memimpin penilaian yang menyentuh secara spesifik, termasuk kriteria implisit, kriteria negatif, dan cara menilai kelayakan data yang Anda kumpulkan.

Apa Kelemahan Penilaian Timbal Tradisional?

Sementara penilaian prospek tradisional sangat bagus untuk perusahaan yang sedang berkembang, ini memiliki kelemahan bagi mereka yang baru memulai. Mari kita lihat beberapa hal yang dapat memengaruhi laba Anda:

• Ini tidak berguna jika tidak ada volume prospek yang tinggi.
• Tidak ada gunanya jika agen Anda tidak secara aktif mencetak prospek secara real-time.
• Ini membutuhkan titik data spesifik yang ditetapkan sebelumnya. Jika bisnis baru, titik data ini tidak selalu diketahui.
• Prospek tidak selalu dinilai secara akurat menggunakan sistem ini karena sistem ini didasarkan pada penilaian agen dan pemasar.

Untuk alasan ini, sistem yang lebih ramping harus digunakan. Kecerdasan buatan dan data besar adalah bagian besar dari bisnis modern, itulah sebabnya penilaian prospek prediktif yang didukung oleh pembelajaran mesin, diimplementasikan di seluruh lanskap perusahaan.

Apa itu Skor Prospek Prediktif dan Bagaimana Meningkatkan Penjualan?

Skor prospek prediktif dirancang untuk secara langsung memanfaatkan data analitik Anda untuk menemukan pelanggan ideal Anda. Penskoran prospek tradisional dapat goyah akibat kesalahan manusia, tetapi penskoran prospek prediktif mencegah sebagian besar kesalahan.

Perangkat lunak CRM dapat digunakan untuk mengatribusikan nilai penilaian untuk pelanggan Anda, dan solusi penilaian prospek prediktif akan melakukan penilaian ini secara otomatis. "Prediktif" dalam penilaian prospek prediktif mengacu pada pemodelan prediktif, yang didasarkan pada serangkaian algoritme. Algoritme ini dirancang untuk menemukan pelanggan Anda yang sempurna atau hampir sempurna sehingga agen Anda tidak perlu menebak-nebak, terutama jika Anda telah melacak kinerja panggilan menggunakan data perekaman panggilan.

Dengan menggunakan data historis dan demografis, kumpulan data yang jauh lebih akurat dan andal dibangun. Karena ini semua berbasis pembelajaran mesin, solusi prediktif akan mengambil kriteria yang mungkin terlewatkan oleh tim pemasaran Anda, yang dapat menghasilkan tingkat kualitas prospek yang lebih tinggi. Bagian terbaik? Karena ini dilakukan menggunakan pembelajaran mesin dan analitik prediktif, banyak proses dapat dijalankan secara bersamaan, yang membebaskan tim Anda untuk tugas lain.

Perangkat lunak semacam ini tidak hanya menarik dari kemenangan substantif, tetapi juga menganalisis apa yang tidak berhasil untuk mencetak prospek potensial. Ini juga melihat informasi yang sama-sama dimiliki pelanggan sehingga demografi dibuat yang dapat dinilai dan digunakan oleh tim Anda.

Penskoran prospek prediktif menggunakan model penskoran prospek yang berbeda untuk membuat metodologi. "Regresi logistik" sedang digunakan dalam banyak solusi. Regresi logistik adalah algoritme penambangan data yang akan menghitung probabilitas pelanggan dibuat dari prospek.

Regresi logistik berbasis formula, dan secara drastis dapat mengurangi jumlah prospek buruk. Secara tradisional, pemasar membuat algoritme ini menggunakan Excel. Dengan model prediktif, ini dilakukan dengan cepat tanpa perlu kerja ekstra dari tim Anda.

Alat lain yang digunakan oleh sistem penilaian timbal prediktif adalah “hutan acak”. Jenis algoritme ini menciptakan hutan “pohon keputusan” yang dapat digunakan untuk memetakan perilaku pelanggan Anda. Misalnya, menggunakan metode ini akan menciptakan hutan virtual hasil keputusan, dan alat ini akan menggunakan hutan keputusan ini untuk menentukan prospek mana yang lebih mungkin untuk dikonversi.

Metodologi ini menggunakan pengacakan, yang bila ditingkatkan, dapat membantu mengidentifikasi beberapa faktor yang dapat mendorong konversi.

Apa Manfaat Penskoran Prospek Prediktif?

Manfaat utama dari penilaian prospek prediktif adalah dibutuhkan banyak tebakan dari saluran penjualan Anda. Agen Anda akan:

• Menghilangkan kesalahan dalam analisis
• Buat keputusan percaya diri berdasarkan data yang kaya
• Temukan hubungan tersembunyi antara kumpulan data
• Dapatkan pandangan 360 derajat tentang bagaimana setiap bagian data terhubung

Skor Prospek Prediktif dan KPI Pusat Panggilan

Kemajuan dalam penilaian prospek prediktif secara bertahap membuat metode tradisional semakin kurang layak. Algoritma yang menentukan skor untuk prospek terus disesuaikan dan dikembangkan sehingga memberikan nilai yang meningkat.

Penskoran prospek selalu membutuhkan kumpulan data besar, tetapi penskoran prospek prediktif terus menurunkan persyaratan ini dengan metodologi dan algoritme yang bernuansa seperti itu. Ini dilakukan dengan lebih mudah karena solusi prediktif ini dapat menarik data dari sumber pihak ketiga secara mulus untuk mendukung informasi yang diperoleh.

Jaringan saraf juga digunakan dalam solusi modern, yang memungkinkan pengambilan keputusan tentang penilaian yang lebih organik. Jaringan saraf memungkinkan solusi untuk membuat katalog data dengan lebih cerdas dari berbagai sumber secara bersamaan.

Ini bukan teknologi yang bisa diabaikan oleh pusat kontak; ada terlalu banyak kemajuan yang dibuat yang akan menjadi bagian integral untuk meningkatkan keluaran dan mengurangi waktu penanganan rata-rata dalam perangkat lunak pusat panggilan saat ini. Bisakah Anda bertahan dengan penilaian prospek tradisional? Tentu, tetapi tidakkah Anda menginginkan solusi yang dapat mengevaluasi ribuan prospek secara bersamaan saat tim Anda melakukan tugas lain yang lebih produktif?

Algoritma Prediktif Memenuhi Syarat Leads

Dalam banyak kasus, penskoran prospek prediktif dapat menggunakan algoritme untuk menentukan faktor penskoran secara independen, tetapi beberapa kriteria umum dapat digunakan untuk mengevaluasi prospek ini. Ini dapat mencakup:

• Volume Pemrosesan Tahunan: Beberapa bisnis memiliki pendapatan penjualan yang lebih tinggi yang diproses secara online daripada yang lain. Sistem penilaian prediktif dapat menemukan ini dan menempatkannya lebih tinggi pada daftar prioritas.
• Negara IP: Jika organisasi Anda hanya melakukan bisnis di wilayah geografis tertentu, maka banyak solusi penilaian prospek prediktif dapat memfilternya berdasarkan alamat IP prospek. Ini akan memastikan bahwa tim Anda hanya menjangkau tautan yang layak.
• Informasi Firmografis: Jika salah satu prospek B2B Anda menggunakan sistem CRM serupa atau memiliki informasi yang tersedia melalui aplikasi yang memberikan wawasan, maka penilaian prospek dapat menggunakan informasi ini untuk memberikan skor kepada kontak ini.
• Interaksi: Apakah kontak Anda mengklik tautan email dari perusahaan Anda? Ini adalah indikator penting bahwa ada minat, dan sistem prediksi akan menempatkan kontak ini lebih tinggi saat mencetak gol.
• Analisis Web: Situs apa yang pernah dikunjungi kontak Anda? Jika calon pelanggan Anda telah mengunjungi situs atau situs Anda di vertikal yang sama, maka perangkat lunak dapat mengaitkan skor yang lebih tinggi ke kontak.

Apa itu Alat Pencetakan Prospek Prediktif Teratas?

Saat ini, ada sejumlah solusi di pasar untuk penilaian prospek prediktif. Di bagian ini, kami akan memberi Anda empat opsi yang paling kuat sehingga Anda dapat memisahkan gandum dari sekam dengan sedikit usaha.

1. HubSpot

Salah satu fitur terbaik dari solusi penilaian prospek prediktif HubSpot adalah fakta bahwa itu sudah termasuk dalam salah satu platform otomatisasi pemasaran paling populer saat ini di pasar. Solusi mereka tersedia di luar kotak untuk semua pelanggan tingkat perusahaan, yang sangat baik bagi mereka yang menginginkan gaya pengalaman one-stop-shop yang bagus.

Solusinya hadir dengan model default yang didasarkan pada pola yang digunakan oleh pelanggan yang sukses, tetapi ada sejumlah besar kemampuan penyesuaian bagi mereka yang membutuhkannya.

Solusi ini sangat cocok untuk mereka yang telah menyimpan kontak yang terlibat dan tidak terlibat di HubSpot. Perangkat lunak, yang hadir dalam sebuah aplikasi, akan menentukan pelanggan mana yang termasuk dalam kategori skor prospek rendah, sedang, atau tinggi. Perangkat lunak ini bahkan menyediakan diagram lingkaran berdasarkan beberapa kriteria analitik.

2. menyimpulkan

Tidak seperti HubSpot, Infer adalah platform penilaian prospek khusus yang dirancang untuk terhubung ke CRM atau solusi otomatisasi pemasaran Anda. Perangkat lunak ini menggunakan koneksi API langsung yang memungkinkannya terhubung dengan mulus ke hampir semua solusi CRM yang saat ini atau akan tersedia.

Perangkat lunak ini juga memungkinkan manajer untuk secara mulus memanfaatkan ribuan titik data berdasarkan informasi firmografi, teknografi, atau demografis. Perangkat lunak ini bahkan memiliki informasi bawaan tentang 19 juta perusahaan dan 42 juta prospek. Seperti perangkat lunak prediktif terbaik, ia bahkan akan menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola di B2B dan prospek pelanggan menggunakan data yang diambil dari CRM Anda.

3. Permen Pipa

Sementara solusi seperti Infer sangat baik untuk B2B tradisional karena memanfaatkan komunitas dengan prospek yang berpikiran sama, solusi seperti PipeCandy bekerja dengan baik di ruang yang sama karena sesuai dengan D2C dan e-niaga. Hasilnya, PipeCandy adalah alat yang sangat baik untuk organisasi yang ingin bermitra atau menjual ke perusahaan lain di bidang khusus ini.

PipeCandy terintegrasi dengan mudah dengan CRM Anda untuk menentukan menang dan kalah guna menciptakan hasil penilaian baru untuk prospek Anda. Pembacaan analitik dan metrik juga sangat jelas dan menyajikan visual yang terorganisir secara ringkas yang dapat Anda gunakan untuk menyesuaikan strategi Anda.

PipeCandy bekerja dengan baik untuk perusahaan dengan kumpulan data yang lebih kecil dengan menggunakan fungsionalitas "Kepentingan Atribut". Fitur ini memungkinkan manajer untuk memutuskan faktor mana yang paling berharga saat mencetak prospek. Misalnya, jika Anda ingin menambahkan nilai lebih kepada calon klien dengan pendapatan lebih tinggi, perangkat lunak ini memungkinkan Anda untuk mengubah metodologinya dengan mudah.

4. Maroon.ai

Maroon.ai adalah perangkat lunak prediktif yang tidak hanya menilai prospek tetapi juga membantu menghasilkan prospek baru. Perangkat lunak ini dirancang untuk apa yang disebut perusahaan sebagai "penemuan konteks mendalam", yang dirancang untuk membantu organisasi menemukan pembeli target mereka. Hal ini membuat solusi ini menjadi pilihan bagi siapa saja yang baru memulai karena hampir mengotomatiskan beberapa proses utama.

Perangkat lunak ini juga bagus untuk integrasi ke dalam solusi CRM yang ada seperti Salesforce dan Informatica, dan API dapat disesuaikan untuk mereka yang ingin mengintegrasikan sistem yang didukung AI ke produk lain. Maroon memiliki struktur harga variabel yang menawarkan sejumlah besar opsi – bahkan ada versi gratis Maroon.ai untuk organisasi yang lebih kecil itu.

Prospek Pembuatan Otomasi Pemasaran dan Pembelajaran Mesin

Sedikitnya 27 persen dari prospek Anda mungkin memenuhi syarat, yang berarti bahwa mengidentifikasi prospek yang memenuhi syarat dengan cepat sangat penting atau dapat menyebabkan pemborosan sumber daya. Skor prospek prediktif menghilangkan kemungkinan pemborosan ini. Solusi ini dapat membantu organisasi mengidentifikasi target pasar, memprioritaskan prospek dengan skor lebih tinggi, dan mengurangi beban tim pemasaran dan perwakilan penjualan.

Skor prospek prediktif hanyalah alat yang harus Anda gunakan untuk memanfaatkan waktu tenaga penjualan Anda sebaik-baiknya. Semakin sering Anda menggunakan solusi seperti ini, semakin akan meningkatkan ROI jangkauan Anda karena AI belajar baik dari menang maupun kalah.

Secara keseluruhan, perangkat lunak seperti ini dapat membantu Anda mengelola saluran penjualan dengan lebih baik sehingga Anda dapat meningkatkan kemungkinan untuk menutup penjualan berdasarkan proses yang hampir seluruhnya otomatis. Lihat panduan kami untuk memahami saluran penjualan sehingga Anda dapat dengan cepat mengubah prospek menjadi pelanggan.