予測リードスコアリングとは：機能、利点、トップツール

コールセンターのマネージャーとしてできる最悪のことは、リードを構築するときにゲームを推測することに依存することです。 新しいプロジェクトの新しいコールセンターは、顧客との関係やリードを構築する際に少し推測する必要があるかもしれませんが、成功を収めるためにランダム化に依存することは望ましくありません。 このため、最も信頼できるバイヤーが誰であるかを特定する必要があります。これが、リードスコアリングが最善の戦略となる理由です。

1. 1. 1. リードスコアリングとは何ですか？それはどのように機能しますか？
      2. 従来のリードスコアリングと予測リードスコアリング
      3. 予測リードスコアリングとは何ですか？売上はどのように増加しますか？
      4. 予測リードスコアリングおよびコールセンターKPI
      5. 予測アルゴリズムがリードを認定
      6. トップ予測リードスコアリングツールとは何ですか？
         • HubSpot
         • 推測する
         • PipeCandy
         • Maroon.ai
      7. 結論：マーケティングオートメーションと機械学習ビルドリード

リードスコアリングとは何ですか？それはどのように機能しますか？

リードスコアリングは、コールセンターまたは販売会社が見込み客または潜在的なリードの価値をランク付けする方法です。 ビジネスごとに異なる一連の指標があり、潜在的な顧客が自社の製品やサービスにどれほど関心を持っているかを知ることができます。

コールセンターには、最初の通話の解決率と顧客満足度を向上させる特定の分析的洞察を提供するCRMソフトウェアが必要です。 SalesforceやHubspotなどのツールを含むコールセンターソフトウェアスイートは、顧客のニーズを追跡し、実用的な洞察を提供しますが、リードスコアリングはこの情報を次のレベルに引き上げます。 通話追跡用のPhonewagonなどのツールと組み合わせると、すべての通話を最大限に活用できます。

リードスコアリングは、顧客データを使用して、誰が会社と取引する可能性が高いかを判断することにより、理想的なバイヤープロファイルを確立します。 本質的に、スコアが高い顧客は本質的により価値があるため、スコアリングをリードするゲーミフィケーションの側面があります。 これらのツールを予測行動ルーティングと組み合わせると、販売を成立させるのに最適なエージェントに電話をかけることになります。

たとえば、リードがセールスファネルに入ると、特定の基準によってリードの価値が決まります。 リードはどのベクトルから目標到達プロセスに入りますか？ 彼らがあなたのサイトで何かを見たので、彼または彼女は手を差し伸べていますか？ 顧客はあなたの会社から他の製品を購入したか、または他のプログラムに参加しましたか？

これらの既存の基準はすべて、リーチアウトの優先順位付けに使用できるリードスコアに数値を追加します。 たとえば、月間収益が高い顧客のスコアも高くなるため、エージェントは優先度が高いことを理解できます。

適切なリードスコアリングソリューションは、非生産的なリードを生成する可能性のあるものを除外しながら、ブランドに関心を示したものを特定するのに理想的です。

これは、B2Bクライアントと連携する場合にも有利です。リードスコアリングソリューションは、会社の規模または会社が事業を行う地理的地域に基づいて、潜在的なリードのスコアを低くすることができます。 必要なのは、あなたの会社が「理想的なバイヤー」と宣言するものを確立することだけであり、スコアリングプロセスを開始できます。 暗黙の基準、否定的な基準、収集したデータの実行可能性を判断する方法など、詳細に当てはまるスコアリングをリードするためのガイドを作成しました。

従来のリードスコアリングの弱点は何ですか？

従来のリードスコアリングは、成長している企業にとっては素晴らしいものですが、まだ始まったばかりの企業にとっては弱点があります。 収益に影響を与える可能性のあるいくつかを見てみましょう。

• 大量のリードがない場合は、それほど役に立ちません。
• エージェントがリアルタイムで積極的にリードを獲得していない場合は役に立ちません。
• 特定のデータポイントを事前に確立する必要があります。 ビジネスが新しい場合、これらのデータポイントは常にわかっているわけではありません。
• このシステムはエージェントとマーケターの判断に基づいているため、このシステムを使用してリードが常に正確にスコアリングされるとは限りません。

これらの理由から、より合理化されたシステムを使用する必要があります。 人工知能とビッグデータは現代のビジネスの大部分を占めているため、機械学習を活用した予測リードスコアリングが企業全体に実装されています。

予測リードスコアリングとは何ですか？それはどのように売上を増加させますか？

予測リードスコアリングは、分析データを直接利用して理想的な顧客を見つけるように設計されています。 従来のリードスコアリングは人的エラーの結果として失敗する可能性がありますが、予測リードスコアリングはほとんどのエラーを防ぎます。

CRMソフトウェアを利用して、顧客のスコアリング値を評価できます。予測リードスコアリングソリューションは、このスコアリングを自動的に実行します。 予測リードスコアリングの「予測」とは、一連のアルゴリズムに基づく予測モデリングを指します。 これらのアルゴリズムは、特に通話記録データを使用して通話パフォーマンスを追跡している場合に、エージェントが当て推量を行う必要がないように、完全またはほぼ完全な顧客を見つけるように設計されています。

履歴データと人口統計データを使用して、はるかに正確で信頼性の高いデータセットが構築されます。 これはすべて機械学習ベースであるため、予測ソリューションは、マーケティングチームが見逃したであろう基準をピックアップし、より高いレベルの質の高いリードを生み出すことができます。 最良の部分？ これは機械学習と予測分析を使用して行われるため、多くのプロセスを同時に実行でき、チームを他のタスクに解放します。

この種のソフトウェアは、実質的な勝利を引き出すだけでなく、潜在的なリードを獲得するために機能しなかったものを分析します。 また、顧客が共通して持っている情報を表示して、チームがスコアリングして使用できる人口統計を作成します。

予測リードスコアリングは、さまざまなリードスコアリングモデルを使用して方法論を作成します。 「ロジスティック回帰」は多くのソリューションで使用されています。 ロジスティック回帰は、顧客がリードから作成される確率を計算するデータマイニングアルゴリズムです。

ロジスティック回帰は数式ベースであり、不良リードの数を大幅に減らすことができます。 従来、マーケターはExcelを使用してこれらのアルゴリズムを作成していました。 予測モデルを使用すると、チームの追加作業を必要とせずに、これをすばやく実行できます。

予測リードスコアリングシステムで使用されるもう1つのツールは、「ランダムフォレスト」です。 このタイプのアルゴリズムは、顧客の行動をマッピングするために使用できる「決定木」のフォレストを作成します。 たとえば、この方法を使用すると、意思決定の結果の仮想フォレストが作成され、ツールはこの意思決定のフォレストを使用して、どのリードが変換される可能性が高いかを判断します。

この方法ではランダム化を使用します。ランダム化は、スケールアップすると、コンバージョンを促進する可能性のあるいくつかの要因を特定するのに役立ちます。

予測リードスコアリングの利点は何ですか？

予測リードスコアリングの主な利点は、セールスファネルから多くの当て推量を排除できることです。 エージェントは次のことを行います。

• 分析のエラーを排除する
• 豊富なデータに基づいて自信を持って意思決定を行う
• データセット間の隠れた関係を発見する
• 各データがどのように接続されているかを360度見渡せる

予測リードスコアリングおよびコールセンターKPI

予測リードスコアリングの進歩により、従来の方法の実行可能性は徐々に低下しています。 リードのスコアを決定するアルゴリズムは、継続的に調整および進化しているため、価値が高まります。

リードスコアリングには常に大量のデータセットが必要でしたが、予測リードスコアリングは、このような微妙な方法論とアルゴリズムによってこの要件を継続的に低下させてきました。 これらの予測ソリューションは、収集される情報を強化するためにシームレスな方法でサードパーティのソースからデータを取得できるため、これはより簡単に実行されます。

ニューラルネットワークは、現代のソリューションでも使用されており、より有機的にスコアリングすることについて決定を下すことができます。 ニューラルネットワークにより、さまざまなソースからのデータを同時によりインテリジェントにカタログ化するソリューションが可能になります。

これは、コンタクトセンターが無視できるテクノロジーではありません。 今日のコールセンターソフトウェアの出力を増やし、平均処理時間を短縮するために不可欠な進歩があまりにも多く行われています。 従来のリードスコアリングでうまくいくでしょうか？ もちろんですが、チームが他のより生産的なタスクを実行しているときに、何千ものリードを同時に評価できるソリューションが必要ではありませんか？

予測アルゴリズムがリードを認定

多くの場合、予測リードスコアリングでは、アルゴリズムを使用してスコアリングファクターを個別に決定できますが、これらのリードを評価するためにいくつかの一般的な基準を使用できます。 これらには次のものが含まれます。

• 年間処理量：一部の企業は、他の企業よりもオンラインで処理される売上高が高くなっています。 予測スコアリングシステムはこれらを見つけて、優先順位リストの上位に置くことができます。
• IP国：組織が特定の地域でのみビジネスを行っている場合、多くの予測リードスコアリングソリューションは、リードのIPアドレスに基づいてこれらを除外できます。 これにより、チームは実行可能なリンクにのみ連絡できるようになります。
• 企業間情報：B2Bリードの1つが同様のCRMシステムを利用している場合、または洞察を提供するアプリを通じて利用できる情報を持っている場合、リードスコアリングはこの情報を使用してこの連絡先にスコアを提供できます。
• インタラクション：あなたの連絡先はあなたの会社からの電子メールリンクをクリックしましたか？ これは関心があることを示す重要な指標であり、予測システムはスコアリング時にこの連絡先をより高く配置します。
• Web Analytics：連絡先はどのサイトにアクセスしましたか？ あなたの見込み客があなたのサイトまたはあなたの同じ業種のサイトを訪問した場合、ソフトウェアはより高いスコアを連絡先に帰する可能性があります。

トップ予測リードスコアリングツールとは何ですか？

現在、予測リードスコアリングのためのソリューションが市場に多数出回っています。 このセクションでは、より少ない労力で小麦をもみ殻から分離できるように、最も堅牢なオプションを備えた4つを提供します。

1. HubSpot

HubSpotの予測リードスコアリングソリューションの最も優れた機能の1つは、現在市場に出回っている最も人気のあるマーケティング自動化プラットフォームの1つにすでに含まれているという事実です。 彼らのソリューションは、すべてのエンタープライズレベルの顧客がすぐに利用できます。これは、ワンストップショップスタイルの優れたエクスペリエンスを求める顧客に最適です。

このソリューションには、成功した顧客が使用するパターンに基づくデフォルトモデルが付属していますが、それを必要とする顧客にはかなりのカスタマイズ性があります。

このソリューションは、HubSpotにエンゲージされた連絡先とエンゲージされていない連絡先をすでに保存しているユーザーに最適です。 アプリに付属するソフトウェアは、どの顧客が低、中、高のリードスコアカテゴリに分類されるかを決定します。 このソフトウェアは、いくつかの分析基準に基づいた円グラフも提供します。

2.推測する

HubSpotとは異なり、Inferは、CRMまたはマーケティング自動化ソリューションに接続するように設計された専用のリードスコアリングプラットフォームです。 このソフトウェアはライブAPI接続を使用しており、現在または今後利用可能なほぼすべてのCRMソリューションにシームレスに接続できます。

このソフトウェアを使用すると、管理者は、企業情報、技術情報、または人口統計情報に基づいて、何千ものデータポイントをシームレスに利用することもできます。 このソフトウェアには、1900万の企業と4200万の見込み客に関する情報が組み込まれています。 最高の予測ソフトウェアと同様に、機械学習を使用して、CRMから抽出されたデータを使用してB2Bと顧客の見込み客の両方のパターンを識別します。

3. PipeCandy

Inferのようなソリューションは、志を同じくする見込み客のコミュニティを利用するため、従来のB2Bには優れていますが、PipeCandyのようなソリューションは、D2Cやeコマースに対応するのと同様のスペースで同様に機能します。 その結果、PipeCandyは、この特定の分野で他の企業と提携したり、他の企業に販売したりしようとしている組織にとって優れたツールです。

PipeCandyはCRMと簡単に統合して、勝ち負けを判断し、リードの新しいスコアリング結果を作成します。 分析とメトリックの読み取りも非常に明確であり、戦略を調整するために使用できる簡潔に整理されたビジュアルを提供します。

PipeCandyは、「属性の重要性」機能を使用することにより、データセットが小さい企業に適しています。 この機能により、マネージャーはリードをスコアリングするときに最も価値のある要素を決定できます。 たとえば、収益の高い見込み顧客にさらに価値を付加したい場合、このソフトウェアを使用すると、その方法論を簡単に調整できます。

4. Maroon.ai

Maroon.aiは、リードをスコアリングするだけでなく、新しいリードの生成にも役立つ予測ソフトウェアです。 このソフトウェアは、企業が「ディープコンテキストディスカバリー」と呼ぶもののために設計されており、組織がターゲットバイヤーを発見するのに役立つように設計されています。 これにより、いくつかの重要なプロセスが事実上自動化されるため、このソリューションは始めたばかりの人にとって頼りになるものになります。

このソフトウェアは、SalesforceやInformaticaなどの既存のCRMソリューションへの統合にも最適であり、APIは、AIを利用したシステムを他の製品に統合しようとしているユーザー向けにカスタマイズできます。 Maroonには、かなりの数のオプションを提供する可変の価格設定構造があります。これらの小規模な組織向けに、Maroon.aiの無料バージョンもあります。

マーケティングオートメーションと機械学習ビルドリード

見込み客のわずか27％が適格である可能性があります。つまり、適格な見込み客をすばやく特定することが重要です。そうしないと、リソースの浪費につながる可能性があります。 予測リードスコアリングは、この無駄の可能性を排除します。 これらのソリューションは、組織がターゲット市場を特定し、スコアの高いリードに優先順位を付け、マーケティングチームや営業担当者の負担を軽減するのに役立ちます。

予測リードスコアリングは、セールスマンの時間を最大限に活用するために使用する必要のあるツールにすぎません。 このようなソリューションを使用すればするほど、AIは勝ち負けの両方から学習するため、アウトリーチのROIが向上します。

全体として、このようなソフトウェアは、ほぼ完全に自動化されたプロセスに基づいて成約する可能性を高めることができるように、販売目標到達プロセスをより適切に管理するのに役立ちます。 リードをすばやく顧客に変えることができるように、セールスファネルを理解するためのガイドを確認してください。