Что такое Predictive Lead Scoring: особенности, преимущества, лучшие инструменты

Худшее, что вы можете сделать в качестве менеджера колл-центра, — это полагаться на игры в угадайку при поиске потенциальных клиентов. В то время как новым колл-центрам в более новых проектах, возможно, придется немного гадать, когда дело доходит до построения отношений с клиентами и лидов, вы не хотите полагаться на рандомизацию для достижения успеха. По этой причине вы должны определить, кто будет вашими самыми надежными покупателями, и именно поэтому оценка лидов будет вашей лучшей стратегией.

1. 1. 1. Что такое лид-скоринг и как он работает?
      2. Традиционная и интеллектуальная оценка потенциальных клиентов
      3. Что такое Predictive Lead Scoring и как он увеличивает продажи?
      4. Прогностическая оценка лидов и ключевые показатели эффективности колл-центра
      5. Алгоритмы прогнозирования квалифицируют потенциальных клиентов
      6. Что такое лучшие инструменты прогнозирования лидов?
         • HubSpot
         • сделать вывод
         • PipeCandy
         • Maroon.ai
      7. Заключение: автоматизация маркетинга и машинное обучение лидируют

Что такое лид-скоринг и как он работает?

Оценка лидов — это то, как колл-центр или торговая компания оценивает ценность любого потенциального клиента или потенциального лида. У каждого бизнеса есть свой набор показателей, которые позволяют им узнать, насколько потенциальный клиент заинтересован в их продуктах или услугах.

Колл-центры нуждаются в программном обеспечении CRM, чтобы предоставлять конкретные аналитические данные, которые повышают скорость разрешения проблем с первого звонка и степень удовлетворенности клиентов. Пакеты программного обеспечения для колл-центров, включающие такие инструменты, как Salesforce и Hubspot, отслеживают потребности клиентов и предоставляют полезную информацию, но оценка потенциальных клиентов выводит эту информацию на новый уровень. В сочетании с такими инструментами, как Phonewagon для отслеживания звонков, вы получите максимальную отдачу от каждого звонка.

Оценка лидов создает профиль идеального покупателя, используя данные о клиентах, чтобы определить, кто с большей вероятностью будет иметь дело с компанией. По сути, есть аспект геймификации для оценки лидов, поскольку клиенты с более высокими баллами по своей сути более ценны. Если вы объедините эти инструменты с прогнозируемой поведенческой маршрутизацией, вы будете направлять свои звонки агентам, которые лучше всего подходят для закрытия продажи.

Например, когда лид входит в вашу воронку продаж, ценность лида определяется определенными критериями. С какого вектора лид попадает в воронку? Он или она обращаются к вам, потому что увидели что-то на вашем сайте? Покупал ли клиент другие продукты вашей компании или участвовал в других программах?

Все эти ранее существовавшие критерии добавят числовое значение к их оценке потенциальных клиентов, которую можно использовать для определения приоритетов охвата. Например, клиенты с более высоким ежемесячным доходом также будут иметь более высокий балл, чтобы ваши агенты понимали, что они имеют более высокий приоритет.

Правильное решение для оценки лидов идеально подходит для выявления тех, кто проявил интерес к вашему бренду, и отфильтровывает тех, кто может привести к непродуктивным лидам.

Это даже выгодно при работе с клиентами B2B — ваше решение для оценки лидов может присваивать более низкие баллы некоторым потенциальным лидам в зависимости от масштаба компании или географического региона, в котором компания ведет бизнес. Все, что требуется, — это определить, кого ваша компания назвала бы «идеальным покупателем», и можно начинать процесс оценки. Мы написали руководство по подсчету потенциальных клиентов, в котором подробно описаны неявные критерии, отрицательные критерии и способы оценки жизнеспособности собранных вами данных.

Каковы недостатки традиционной оценки потенциальных клиентов?

В то время как традиционная оценка потенциальных клиентов отлично подходит для тех компаний, которые растут, у нее есть свои недостатки для тех, которые только начинают. Давайте взглянем на некоторые из них, которые могут повлиять на вашу прибыль:

• Это не так полезно, если нет большого количества лидов.
• Это бесполезно, если ваши агенты не занимаются активным подсчетом потенциальных клиентов в режиме реального времени.
• Это требует, чтобы определенные точки данных были установлены заранее. Если бизнес новый, эти точки данных не всегда известны.
• Лиды не всегда точно оцениваются с помощью этой системы, поскольку эта система основана на суждениях агентов и маркетологов.

По этим причинам следует использовать более рациональную систему. Искусственный интеллект и большие данные составляют большую часть современного бизнеса, поэтому прогнозная оценка потенциальных клиентов на основе машинного обучения внедряется в корпоративной среде.

Что такое Predictive Lead Scoring и как он увеличивает продажи?

Прогнозная оценка потенциальных клиентов предназначена для прямого использования ваших аналитических данных для поиска ваших идеальных клиентов. Традиционная оценка потенциальных клиентов может давать сбои из-за человеческих ошибок, но предиктивная оценка потенциальных клиентов предотвращает большинство ошибок.

Программное обеспечение CRM можно использовать для присвоения значений оценки вашим клиентам, а решения для прогнозной оценки потенциальных клиентов будут выполнять эту оценку автоматически. «Прогностический» в прогнозной оценке лидов относится к прогнозному моделированию, которое основано на ряде алгоритмов. Эти алгоритмы предназначены для поиска вашего идеального или почти идеального клиента, чтобы вашим агентам не приходилось гадать, особенно если вы отслеживаете эффективность звонков, используя данные записи звонков.

С использованием исторических и демографических данных строится гораздо более точный и надежный набор данных. Поскольку все это основано на машинном обучении, предиктивное решение будет учитывать критерии, которые пропустила ваша маркетинговая команда, что может привести к более высокому уровню качественных лидов. Лучшая часть? Поскольку это делается с помощью машинного обучения и прогнозной аналитики, многие процессы могут выполняться одновременно, что освобождает вашу команду для других задач.

Этот тип программного обеспечения не только извлекает основные выигрыши, но также анализирует то, что не сработало, чтобы получить потенциальных потенциальных клиентов. Он также просматривает общую информацию о клиентах, чтобы создать демографические данные, которые могут быть оценены и использованы вашей командой.

Прогнозная оценка потенциальных клиентов использует различные модели оценки потенциальных клиентов для создания методологии. «Логистическая регрессия» используется во многих решениях. Логистическая регрессия — это алгоритм интеллектуального анализа данных, который вычисляет вероятность того, что клиент будет создан из лида.

Логистическая регрессия основана на формулах и может значительно сократить количество плохих лидов. Традиционно маркетологи создавали эти алгоритмы с помощью Excel. С прогнозной моделью это делается быстро, без дополнительной работы со стороны вашей команды.

Еще одним инструментом, используемым системой прогнозирования лидов, являются «случайные леса». Этот тип алгоритма создает лес «деревьев решений», которые можно использовать для отображения поведения ваших клиентов. Например, использование этого метода создаст виртуальный лес результатов решений, и инструмент будет использовать этот лес решений, чтобы определить, какие лиды с большей вероятностью конвертируются.

В этой методологии используется рандомизация, которая при увеличении масштаба может помочь определить некоторые факторы, которые могут стимулировать конверсию.

Каковы преимущества Predictive Lead Scoring?

Основное преимущество предиктивной оценки лидов заключается в том, что она избавляет вашу воронку продаж от множества догадок. Ваши агенты будут:

• Устранение ошибок в анализе
• Принимайте уверенные решения на основе обширных данных
• Обнаружение скрытых взаимосвязей между наборами данных
• Имейте 360-градусное представление о том, как каждый фрагмент данных соединяется

Прогностическая оценка лидов и ключевые показатели эффективности колл-центра

Достижения в прогнозной оценке лидов постепенно делают традиционные методы все менее жизнеспособными. Алгоритмы, которые определяют баллы для потенциальных клиентов, постоянно корректируются и развиваются, чтобы обеспечить все большую ценность.

Для оценки лидов всегда требовались массивные наборы данных, но прогнозная оценка лидов постоянно снижала это требование из-за таких тонких методологий и алгоритмов. Это выполняется с большей легкостью, поскольку эти прогностические решения могут беспрепятственно извлекать данные из сторонних источников, чтобы подкрепить полученную информацию.

Нейронные сети также используются в современных решениях, что позволит более органично принимать решения о подсчете очков. Нейронные сети позволяют более разумно каталогизировать данные из разных источников одновременно.

Это не та технология, которую контакт-центр может позволить себе игнорировать; существует слишком много усовершенствований, которые будут необходимы для повышения производительности и сокращения среднего времени обработки в современном программном обеспечении колл-центра. Сможете ли вы обойтись традиционным подсчетом лидов? Конечно, но разве вам не нужно решение, которое может одновременно оценивать тысячи лидов, пока ваша команда занимается другими, более продуктивными задачами?

Алгоритмы прогнозирования квалифицируют потенциальных клиентов

Во многих случаях прогнозирующая оценка лидов может использовать алгоритмы для независимого определения факторов оценки, но для оценки этих лидов могут использоваться некоторые общие критерии. Сюда могут входить:

• Годовой объем обработки: некоторые предприятия имеют более высокие доходы от продаж, обрабатываемые онлайн, чем другие. Системы прогнозирующего подсчета могут найти их и поставить выше в списке приоритетов.
• Страна IP: если ваша организация ведет бизнес только в определенной географической области, то многие решения для прогнозной оценки потенциальных клиентов могут отфильтровать их на основе IP-адреса потенциального клиента. Это гарантирует, что ваша команда будет обращаться только к жизнеспособным ссылкам.
• Фирмографическая информация: если один из ваших лидов B2B использует аналогичную систему CRM или имеет информацию, доступную через приложение, которое предоставляет информацию, то оценка лидов может использовать эту информацию, чтобы предоставить этому контакту оценку.
• Взаимодействия: ваш контакт щелкнул ссылку электронной почты от вашей компании? Это важный показатель интереса, и система прогнозирования поставит этот контакт выше при подсчете очков.
• Веб-аналитика: какие сайты посещали ваши контакты? Если ваш потенциальный клиент посетил ваш сайт или сайты в той же вертикали, то программное обеспечение может присвоить контакту более высокий балл.

Что такое лучшие инструменты прогнозирования лидов?

В настоящее время на рынке существует множество решений для предиктивной оценки лидов. В этом разделе мы предоставим вам четыре самых надежных варианта, чтобы вы могли отделять зерна от плевел с меньшими усилиями.

1. ХабСпот

Одной из лучших особенностей решения HubSpot для прогнозирования потенциальных клиентов является тот факт, что оно уже включено в одну из самых популярных платформ автоматизации маркетинга, представленных в настоящее время на рынке. Их решение доступно из коробки для всех клиентов корпоративного уровня, что отлично подходит для тех, кто хочет получить хороший опыт работы в одном месте.

Решение поставляется с моделью по умолчанию, основанной на шаблонах, используемых успешными клиентами, но для тех, кто в этом нуждается, предусмотрены значительные возможности настройки.

Это решение идеально подходит для тех, кто уже хранит вовлеченные и невовлеченные контакты в HubSpot. Программное обеспечение, которое поставляется в виде приложения, будет определять, какие клиенты попадают в категории с низким, средним или высоким рейтингом потенциальных клиентов. Программное обеспечение даже предоставляет круговую диаграмму, основанную на нескольких аналитических критериях.

2. Сделайте вывод

В отличие от HubSpot, Infer — это специальная платформа для оценки лидов, предназначенная для подключения к вашей CRM или решению для автоматизации маркетинга. Программное обеспечение использует живое API-соединение, которое позволяет ему беспрепятственно подключаться практически к любому решению CRM, которое в настоящее время или будет доступно.

Программное обеспечение также позволяет менеджерам беспрепятственно использовать тысячи точек данных на основе фирмографической, технографической или демографической информации. Программное обеспечение даже имеет встроенную информацию о 19 миллионах компаний и 42 миллионах потенциальных клиентов. Как и лучшее программное обеспечение для прогнозирования, оно даже будет использовать машинное обучение для выявления закономерностей как в B2B, так и в потенциальных клиентах, используя данные, извлеченные из вашей CRM.

3. Конфеты из трубочек

В то время как такие решения, как Infer, отлично подходят для традиционного B2B, поскольку они используют сообщества единомышленников, такие решения, как PipeCandy, работают в аналогичных областях так же хорошо, как и для D2C и электронной коммерции. В результате PipeCandy является отличным инструментом для организаций, которые хотят сотрудничать или продавать другим компаниям в этой конкретной области.

PipeCandy легко интегрируется с вашей CRM, чтобы определить выигрыши и проигрыши, чтобы создать новые результаты оценки для ваших лидов. Показания аналитики и показателей также очень четкие и представляют собой лаконично организованное визуальное представление, которое вы можете использовать для корректировки своей стратегии.

PipeCandy хорошо работает для компаний с небольшими наборами данных, используя функцию «Важность атрибутов». Эта функция позволяет менеджерам решать, какие факторы являются наиболее ценными при оценке потенциальных клиентов. Например, если вы хотите повысить ценность потенциальных клиентов с более высокими доходами, программное обеспечение позволит вам легко настроить свою методологию.

4. Maroon.ai

Maroon.ai — это программное обеспечение для прогнозирования, которое не только подсчитывает потенциальных клиентов, но и помогает генерировать новые лиды. Программное обеспечение предназначено для того, что компания называет «глубоким обнаружением контекста», которое призвано помочь организациям обнаружить своих целевых покупателей. Это делает решение подходящим для всех, кто только начинает, поскольку оно фактически автоматизирует некоторые ключевые процессы.

Программное обеспечение также отлично подходит для интеграции в существующие решения CRM, такие как Salesforce и Informatica, а API можно настроить для тех, кто хочет интегрировать систему на основе ИИ в другие продукты. Maroon имеет переменную структуру ценообразования, которая предлагает значительное количество вариантов — для небольших организаций даже есть бесплатная версия Maroon.ai.

Ведущие специалисты по автоматизации маркетинга и машинному обучению

Лишь 27% ваших лидов могут быть квалифицированными, а это означает, что быстрое выявление квалифицированных лидов имеет решающее значение, иначе это может привести к пустой трате ресурсов. Прогностическая оценка потенциальных клиентов исключает возможность такой траты. Эти решения могут помочь организациям определить целевые рынки, расставить приоритеты для потенциальных клиентов с более высокой оценкой и снять часть нагрузки с маркетинговых групп и торговых представителей.

Прогностическая оценка потенциальных клиентов — это просто инструмент, который вы должны использовать, чтобы максимально эффективно использовать время ваших продавцов. Чем больше вы используете такое решение, тем больше оно повысит рентабельность вашего охвата, поскольку ИИ учится как на победах, так и на поражениях.

В целом, подобное программное обеспечение может помочь вам лучше управлять воронкой продаж, чтобы вы могли повысить вероятность закрытия на основе почти полностью автоматизированного процесса. Ознакомьтесь с нашим руководством по пониманию воронки продаж, чтобы вы могли быстро превратить потенциальных клиентов в клиентов.