คู่มือที่สมบูรณ์ในการทำความเข้าใจและการนำแบบจำลองการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายไปใช้

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคืออะไร?

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเป็นกระบวนการที่ให้คะแนนตามเกณฑ์การกำหนดมูลค่าให้กับลูกค้าที่คาดหวังหรือลูกค้าโดยพิจารณาจากความเต็มใจที่จะซื้อที่คาดการณ์ไว้ เกณฑ์ซึ่งคะแนนของแต่ละคนมีการถ่วงน้ำหนักเมื่อเทียบกับแนวโน้มที่จะระบุถึงความสนใจทางธุรกิจ ครอบคลุมพฤติกรรม เอกลักษณ์ทางประชากรศาสตร์ และการแสดงความพึงพอใจของผู้นำ ความสามารถในการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายได้อย่างแม่นยำมีศักยภาพในการพิจารณาว่าที่ลูกค้ามีแนวโน้มจะเป็นลูกค้ามากที่สุด และนำพวกเขาไปยังทีมขายของคุณ ซึ่งสามารถปรับปรุงอัตราการปิดการขายและแม้แต่ขนาดการขายของพวกเขา

ตะกั่วคืออะไร? โอกาสในการขายคือผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่มีคุณสมบัติและมีศักยภาพในการซื้อ ตามเนื้อผ้า ฝ่ายการตลาดจะกำหนดคุณภาพลูกค้าเป้าหมายหลังจากประเมินโปรไฟล์ ดังนั้น ระบบการให้คะแนน ลูกค้าเป้าหมาย - ทุกวันนี้มักจัดการโดยซอฟต์แวร์การตลาดอัตโนมัติ - วัดมูลค่าการรับรู้ของลูกค้าเป้าหมายที่มีต่อบริษัท ต่ำกว่าคะแนนลูกค้าเป้าหมาย ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าอาจต้องได้รับการเลี้ยงดูเพิ่มเติม สูงกว่าคะแนนที่กำหนดและจะถูกส่งต่อไปยังทีมขาย

สำหรับหลายๆ บริษัท โอกาสในการขายออนไลน์มากกว่าออฟไลน์ ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด สำหรับบริษัทที่มีสถานะออนไลน์และลีดขาเข้าจำนวนมาก การให้คะแนนลีดเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการกลั่นกรองจำนวนผู้เยี่ยมชมออนไลน์และพิจารณาว่าลีดคนใดมีคุณสมบัติเหมาะสม และเมื่อใดและอย่างไรที่พวกเขาควรจะติดตาม

ฉันต้องการรูปแบบการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายหรือไม่

ไม่ใช่ทุกบริษัทที่ต้องการซอฟต์แวร์ให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย การให้คะแนนลีดมีประโยชน์มากที่สุดสำหรับบริษัทที่ทีมขายต้องเผชิญกับลีดที่เพียงพอซึ่งการไล่ตามบางคนมาแลกกับค่าใช้จ่ายของผู้อื่น ณ จุดนี้ โมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงในการพิจารณาว่าลูกค้าเป้าหมายรายใดทำกำไรได้มากที่สุด

ในกรณีที่ไม่มีสถานการณ์เหล่านี้ และหากทีมขายของคุณสามารถจัดการกับกระแสขาเข้าที่มีอยู่ของลีดได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณอาจได้รับประโยชน์จากกลยุทธ์ เครื่องมือสร้าง ลูกค้าเป้าหมายเพิ่มเติม การสร้างลูกค้าเป้าหมายอาจอยู่ในรูปแบบของการโฆษณา จดหมายข่าวทางอีเมล การตลาดเนื้อหา และการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา มันเกิดขึ้นที่จุดเริ่มต้นของวงจรชีวิตนำ หลังจากการสร้างลูกค้าเป้าหมายมาถึง การเลี้ยงดู ลูกค้าเป้าหมาย ในระหว่างนั้นคะแนนนำสามารถนำมาประกอบ (และดัดแปลง) เมื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติม

แน่นอนว่าการมีลีดมากกว่าที่คุณสามารถจัดการได้ไม่ได้เป็นสิ่งที่ไม่ดีเสมอไป เว้นแต่ทีมขายของคุณจะรู้สึกว่าพวกเขาไม่ได้รับคุณภาพสูงสุดของลีดเหล่านั้น หากฝ่ายขายบ่นเกี่ยวกับลีดที่ไม่ดี การดำเนินการนี้ยังแสดงให้เห็นความจำเป็นในการให้ฟังก์ชันการให้คะแนนลีดเพื่อแยกวิเคราะห์

ในการวิเคราะห์ลูกค้าเป้าหมาย คุณต้องรวบรวมข้อมูลในโปรไฟล์และกิจกรรมของพวกเขา คุณจะต้องมีเครื่องมือติดตามลูกค้าเป้าหมายและข่าวกรอง – ซอฟต์แวร์สำหรับติดตามและจัดการการตลาดทางอีเมล การโต้ตอบกับลูกค้า และกิจกรรมบนเว็บไซต์ รวมถึงการจัดการเนื้อหาของบล็อก แลนดิ้งเพจ และเทมเพลตอีเมล ข้อมูลลูกค้าและกิจกรรมในอุตสาหกรรมยังสามารถรวบรวมได้จากโซเชียลมีเดียและผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา บริษัทของคุณน่าจะมีแพลตฟอร์ม CRM อยู่แล้ว ระบบอัตโนมัติทางการตลาดและเครื่องมือติดตามโซเชียลมีเดียเป็นหนึ่งในการผสานรวมที่มีประโยชน์ที่สุดที่ซอฟต์แวร์ CRM ของคุณควรมี หากบริษัทของคุณไม่มี CRM คุณอาจพิจารณาผู้ให้บริการ เช่น Infusionsoft, NetSuite, Zoho CRM ซึ่งมีเครื่องมือการตลาดอัตโนมัติในตัว เครื่องมือเหล่านี้สามารถให้ข้อมูลเฉพาะเจาะจงสูงเกี่ยวกับลีดของคุณ และช่วยให้คุณแยกแยะได้ว่าคุณลักษณะใดที่รับประกันคะแนนสูง

หากคุณไม่แน่ใจว่าจะประเมินแพลตฟอร์ม CRM ต่างๆ อย่างไร โปรดอ่านคู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งานเพื่อทำความเข้าใจ CRM ​​3 ประเภท

ฉันจะให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายได้อย่างไร

คุณ ไม่เป็นเช่นนั้น – ซอฟต์แวร์การตลาดอัตโนมัติทำ อย่างไรก็ตาม คุณ ทีมการตลาด และทีมขายของคุณจะต้องจัดตำแหน่งและกำหนดเกณฑ์ที่สำคัญที่สุดสำหรับลีด กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ คุณลักษณะที่สอดคล้องกับการปิดการขายมากที่สุดและควรชั่งน้ำหนักเท่าใด นอกจากนี้ คะแนนลีดจะเปลี่ยนไปตามกาลเวลา – ข้อมูลลดลง ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าจะรอนานก่อนที่จะตัดสินใจ และอื่นๆ มีหน้าต่างที่ลูกค้าเป้าหมายคล้อยตามแนวทางการขายมากที่สุด

แม้ว่าเครื่องมือการให้คะแนนลีดแบบคาดการณ์ล่วงหน้าสามารถช่วยทำให้กระบวนการนี้เป็นแบบอัตโนมัติได้ แต่สิ่งสำคัญคือต้องทำความเข้าใจว่ามีการให้คะแนนอะไร เมื่อให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย วิธีการของคุณต้องพิจารณาเกณฑ์สามประเภท: ชัดแจ้ง โดยปริยาย และเชิงลบ

• เกณฑ์ที่ชัดเจน นี่คือข้อมูลที่จัดทำโดยเจตนาโดยผู้นำ ซึ่งอาจมาจากการโต้ตอบโดยตรง เช่น การสื่อสารทางโทรศัพท์ เว็บแชท หรืออีเมล นอกจากนี้ยังสามารถให้ผ่านแบบฟอร์มออนไลน์ที่จำเป็นสำหรับการดาวน์โหลดเนื้อหา เกณฑ์ที่ชัดเจนมักจะแจ้งให้เราทราบถึงโปรไฟล์มืออาชีพของผู้นำ และอาจรวมถึง:

• • บริษัท ประเภทธุรกิจ หรืออุตสาหกรรม
  • ที่ตั้ง
  • ตำแหน่งงาน
  • ระดับอำนาจ
  • รายได้
  • งบประมาณ
  • จำนวนพนักงาน
  • แหล่งที่มานำ

• เกณฑ์โดยปริยาย นี่คือข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าเป้าหมายที่ได้มาจากการวิเคราะห์พฤติกรรมออนไลน์ของพวกเขา ข้อมูลนี้ไม่ได้ให้มาโดยเจตนาโดยลูกค้าเป้าหมาย แต่สามารถดึงข้อมูลหรืออนุมานได้ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับที่ตั้งของบุคคลนำเสนอข้อมูลโดยปริยายเกี่ยวกับสาขาร้านค้าที่พวกเขาน่าจะไปเยี่ยมชม ข้อมูลโดยนัยรูปแบบอื่นๆ ได้แก่:

• • กิจกรรมออนไลน์ – เครื่องมือวิเคราะห์สามารถตรวจสอบจำนวนหน้าเว็บไซต์ของคุณที่เข้าชม หน้าใด ผู้เข้าชมอยู่นานเท่าใด และลิงก์ใดที่พวกเขาคลิก ทั้งหมดนี้ภายในกรอบเวลาที่กำหนด นอกจากนี้ การวิเคราะห์ทราฟฟิกจากลิงก์ขาเข้าสามารถแจ้งได้ว่าโฆษณาใดที่พวกเขาพบว่าน่าสนใจและไซต์อ้างอิงที่พวกเขามาจาก
  • การโต้ตอบกับเนื้อหา – การดาวน์โหลดเนื้อหาเฉพาะ เช่น ebook, ข่าวประชาสัมพันธ์, วิดีโอ, พอดคาสต์, สมุดปกขาว และอื่นๆ จะให้ข้อมูลเกี่ยวกับความสนใจของพวกเขา นอกจากนี้ยังใช้กับกิจกรรมออนไลน์เช่นการสัมมนาผ่านเว็บ
  • การสมัครรับข้อมูล – จดหมายข่าวทางอีเมล ฟีด RSS และคำขออื่นๆ สำหรับเนื้อหาต่อเนื่องบ่งบอกถึงความสนใจในงานของคุณอย่างต่อเนื่อง
  • การโทร – ใช้งานได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากฟังก์ชันการโทรรวมอยู่ใน CRM ของคุณ บันทึกการโทรและระยะเวลาการโทรช่วยให้เข้าใจถึงความมุ่งมั่นที่ผู้นำมีต่อการเรียนรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณ การโทรยังสามารถสร้างเกณฑ์ที่ชัดเจนได้เช่นกัน
  • กิจกรรมออฟไลน์ – การเข้าร่วมการประชุมหรืองานอุตสาหกรรมมีส่วนทำให้โปรไฟล์ของผู้นำที่สนใจในการพัฒนาทักษะหรือเครือข่ายของพวกเขา

• เกณฑ์เชิงลบ นี่คือข้อมูลเพื่อสร้างสมดุลให้กับคะแนนลูกค้าเป้าหมายและพิจารณาความไม่ถูกต้องของข้อมูลหรือความสนใจที่ลูกค้าเป้าหมายลดลงเมื่อเวลาผ่านไป เมื่อพิจารณาจากปัจจัยเชิงลบแล้ว เกณฑ์เชิงลบจะให้ความรู้สึกว่าเมื่อใดที่การติดต่อเพิ่มเติมอาจทำให้ผลตอบแทนลดลงหรือผลักให้นำออกไปโดยสิ้นเชิง

• • ไม่มีการตอบสนองต่อข้อความทางการตลาด เช่น อีเมล ข้อความ หรือโทรศัพท์
  • ยกเลิกการสมัครจากฟีดเนื้อหาต่อเนื่อง
  • ขอเพิ่มรายชื่อห้ามติดต่อ
  • ไม่มีการใช้งานเป็นเวลานาน
  • ขาดอำนาจในการตัดสินใจ (เช่น ตำแหน่งงานคือฝึกงาน)
  • เยี่ยมชมบางหน้าเว็บไซต์; การเยี่ยมชมหน้าอาชีพของคุณจะบ่งบอกว่าพวกเขาสนใจบริษัทของคุณไม่ใช่ในฐานะลูกค้า

โปรดทราบว่าอาจมีจุดข้อมูลหลายสิบถึงหลายร้อยจุดสำหรับแต่ละหมวดหมู่ การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดขาเข้าสามารถช่วยคุณระบุเกณฑ์ที่เหมาะสมกับธุรกิจของคุณได้ดีที่สุด หลังจากนั้น ทีมขายและการตลาดของคุณควรจัดตำแหน่งเพื่อกำหนดวิธีการให้คะแนนแต่ละเกณฑ์ แน่นอนว่าเกณฑ์เชิงลบจะได้คะแนนลบ ขั้นตอนต่อไปนี้คือการกำหนดเกณฑ์ที่จะทริกเกอร์การแจ้งเตือนของทีมขายเกี่ยวกับลูกค้าเป้าหมายที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า เกณฑ์นี้อาจแตกต่างกันไปเมื่อทีมของคุณระบุช่วงที่ลีดเฉพาะเจาะจงเข้าถึงได้มากที่สุด

คะแนนลูกค้าเป้าหมายสะท้อนมูลค่าที่แท้จริงของลูกค้าเป้าหมายหรือไม่?

ใช่ ตราบใดที่คุณกำหนดเกณฑ์การถ่วงน้ำหนักอย่างถูกต้องตามที่แสดงถึงคุณค่าต่อบริษัทของคุณ ดังที่กล่าวไว้ อาจมีจุดข้อมูลหลายร้อยจุดที่ใช้เป็นเกณฑ์ และพวกเขาพยายามสร้างโปรไฟล์ที่ครอบคลุมของความสนใจที่ผันผวนของลีดและศักยภาพในการซื้อร่วมกัน ไม่ใช่แค่เรื่องของการค้นหาการจับคู่ข้อมูลประชากรเท่านั้น ลีดที่คล้ายกันสองคนอาจตรงตามเกณฑ์ด้านประชากรศาสตร์ที่คล้ายคลึงกัน แต่ยังคงได้รับคะแนนที่แตกต่างกัน ความถี่ของกิจกรรมออนไลน์เป็นเกณฑ์โดยปริยายที่มีอิทธิพลต่อคะแนนนำ

สมมติว่าลีดทั้งสองมีคุณสมบัติตรงตามตำแหน่งงาน อุตสาหกรรม กำลังซื้อ ประเทศ ระดับอำนาจ และอื่นๆ – อย่างละเอียดตามที่คุณต้องการ – การให้คะแนนลีดสามารถวิเคราะห์ความแตกต่างในการดำเนินการให้คะแนนในเชิงบวกและเปรียบเทียบผ่านไทม์ไลน์ หากลีดทั้งสองดูการสาธิตออนไลน์ ดาวน์โหลดเอกสารไวท์เปเปอร์ และดูหน้าการกำหนดราคา แต่หนึ่งในนั้นได้ทำเช่นนั้นในช่วง 10 วันที่ผ่านมา ในขณะที่อีกคนดูในช่วงสามเดือนโดยไม่มีกิจกรรมล่าสุดมากนัก คะแนนลีดของพวกเขาจะแตกต่างกัน ลีดแรกมีการใช้งาน ส่วนที่สองเป็นแบบพาสซีฟหรือแฝง

ดังนั้น คะแนนของลูกค้าเป้าหมายแรกอาจบ่งบอกถึงความพร้อมสำหรับการติดต่อโดยสมาชิกของทีมขายของคุณ คะแนนของลูกค้าเป้าหมายที่สองน่าจะอยู่ในช่วงที่บ่งชี้ถึงศักยภาพในการเลี้ยงดูลูกค้าเป้าหมายเพิ่มเติม ข้อมูลเฉพาะจะขึ้นอยู่กับธุรกิจและอุตสาหกรรมของคุณ

แน่นอน บริษัทของคุณจะต้องกำหนดกรอบเวลาของวงจรการขายโดยทั่วไปด้วยตัวมันเองด้วย ในตัวอย่างข้างต้น 10 วันเป็นกรอบเวลามาตรฐานหรือแบบด่วน อย่างไรก็ตามสามเดือนจะนานเกินไป คุณจะต้องประสานงานกับทีมขายของคุณเพื่อกำหนดระยะเวลาที่สามารถผ่านไปได้ก่อนที่คุณจะแน่ใจว่าลูกค้าเป้าหมายจะไม่ซื้อ

ฉันจะทราบได้อย่างไรว่าข้อมูลของฉันดีหรือไม่

หากคุณเป็นธุรกิจที่ทำการตลาดบริการของคุณทางออนไลน์ คุณต้องสันนิษฐานว่าอย่างน้อยผู้เยี่ยมชมของคุณมีความสนใจอย่างมืออาชีพโดยชอบด้วยกฎหมายในบริษัทของคุณ คุณอาจรวบรวมผู้เยี่ยมชมที่ไม่ก่อผลจำนวนมากได้ ระบบการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายพยายามที่จะบัญชีสำหรับการมีอยู่ของข้อมูลคุณภาพต่ำหรือการขาดข้อมูลทั้งหมด

หากบริษัทของคุณเกี่ยวข้องกับบริการ B2B คุณอาจต้องการปรับขนาดคุณภาพโอกาสในการขายตามที่อยู่อีเมล ผู้ให้บริการอีเมลทั่วไป – yahoo.com, hotmail.com, gmail.com – จะได้รับคะแนนต่ำกว่าที่อยู่ที่ระบุความสัมพันธ์กับบริษัทอื่น ผู้ให้บริการทั่วไปสามารถรวมเป็นเกณฑ์เชิงลบได้ตามที่ระบุไว้ข้างต้น สิ่งนี้กำหนดมาตรฐานคุณภาพสำหรับข้อมูลลูกค้าเป้าหมายที่คุณรวบรวม โมเดลของคุณจะยังคงวิเคราะห์และให้คะแนนลีดเหล่านั้น แต่ถ้าคุณพิจารณาว่ามีโอกาสน้อยที่จะแปลงเป็นการขาย โมเดลจะพิจารณาด้วย

นอกจากนี้ กระบวนการรวบรวมเกณฑ์ที่ชัดเจนและโดยปริยายไม่ได้ครอบคลุมทั้งหมด – อาจมีบางแง่มุมของโปรไฟล์ของลูกค้าเป้าหมายที่จะไม่สำเร็จ ในแง่ของแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการให้คะแนนลีด การจัดลำดับความสำคัญของลีดเป็นสิ่งจำเป็น โดยมีข้อมูลที่ครบถ้วนมากกว่าผู้ที่ไม่มี

การใช้แบบจำลองการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย

ในการปรับใช้แบบจำลองการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย คุณต้องสร้างกระบวนการที่คุณและทีมของคุณสามารถกำหนดเกณฑ์สำหรับการประเมินลูกค้าเป้าหมายและการให้คะแนนได้ กระบวนการนี้สามารถแบ่งออกเป็นสองสามขั้นตอน

1. สร้างโปรไฟล์ผู้ซื้อในอุดมคติ

ก่อนที่คุณจะสามารถคัดเลือกลูกค้าเป้าหมายตามเกณฑ์ คุณจะต้องมีข้อมูลแยกแยะลูกค้าเป้าหมายรายหนึ่งจากรายถัดไป เชื่อมต่อกับทีมขายของคุณและรวบรวมข้อมูลจากซอฟต์แวร์ CRM และบันทึกการขายเพื่อตรวจสอบข้อตกลงและโอกาสที่ผ่านมาซึ่งบ่งบอกถึงความพร้อมในการขายของผู้ซื้อ อ้างถึงเครื่องมือวิเคราะห์เว็บไซต์ของคุณสำหรับบันทึกกิจกรรมออนไลน์ที่จำกัดพฤติกรรมให้แคบลงซึ่งสอดคล้องกับผู้ซื้อที่มีแนวโน้ม การใช้ข้อมูลประชากรและลักษณะพฤติกรรมที่คุณรวบรวม คุณสามารถสร้างโปรไฟล์ผู้ซื้อในอุดมคติได้

2. ระบุเกณฑ์และสร้างรายการ

ด้วยโปรไฟล์ผู้ซื้อนี้ (ซึ่งอาจยังคงมีการเปลี่ยนแปลง) คุณสามารถประสานงานกับทีมการตลาดและการขายของคุณเพื่อแยกโปรไฟล์ออกเป็นเกณฑ์ที่ชัดเจน โดยนัย และเชิงลบ ดังที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ อาจมีเกณฑ์หลายสิบหรือหลายร้อยเกณฑ์สำหรับแต่ละประเภท ดังนั้นไม่ว่าคุณจะสร้างเรกคอร์ดภายในเพียงอย่างเดียวหรือเสริมรายการของคุณด้วยทรัพยากรภายนอก คุณก็สามารถทำได้แบบละเอียดเท่าที่คุณต้องการ การเขียนให้ละเอียดยิ่งขึ้น ณ จุดนี้อาจเป็นประโยชน์ เนื่องจากคุณจะจำกัดรายการให้แคบลงในภายหลัง

สร้างรายการเกณฑ์ที่ชัดเจน นัยและเชิงลบแยกจากกัน เหมือนเป็นการเตือนความจำ:

• เกณฑ์ที่ชัดเจนรวมถึงข้อมูลประชากรเฉพาะสำหรับบุคคล บริษัทของพวกเขา และความสัมพันธ์ของพวกเขากับคุณ
• ข้อมูลโดยนัยรวมถึงการกระทำที่เพิ่มมูลค่าบนเว็บไซต์ของคุณหรือกับตัวแทนบริษัท เช่น การชมการสาธิต การดูหน้าราคา การโทรศัพท์ที่ใช้เวลานานกว่า 2 นาที ดูบล็อกโพสต์ เข้าร่วมการสัมมนาทางเว็บ หรือดาวน์โหลด กระดาษสีขาว.
• เกณฑ์เชิงลบรวมถึงการกระทำที่ระบุว่าไม่สนใจ เช่น ยกเลิกการสมัครรับข่าวสารจากรายชื่อผู้รับจดหมาย ขาดกิจกรรมบนเว็บไซต์เป็นระยะเวลาหนึ่ง ความคิดเห็นเชิงลบทางโซเชียลมีเดีย การร้องเรียนเกี่ยวกับสแปม หรือการปฏิเสธที่จะซื้อหรือต่ออายุสัญญา

ส่งรายชื่อไปยังกลุ่มที่ประกอบด้วยผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และให้พวกเขาตรวจสอบแต่ละจุดข้อมูลที่พวกเขาเห็นว่ามีประโยชน์สำหรับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย และทำเครื่องหมายว่าพวกเขารู้สึกว่าเกณฑ์แต่ละข้อมีความสำคัญ สำคัญ มีอิทธิพล หรือเชิงลบหรือไม่ ให้เวลาพวกเขาอย่างถี่ถ้วน – ระบบอัตโนมัติจะมาในภายหลัง

3. เรียงรายการและกำหนดค่า

สมาชิกในทีมแต่ละคนอาจมีรายชื่อที่แตกต่างกันเล็กน้อย ค้นหาฉันทามติทั่วไปเกี่ยวกับเกณฑ์การรวม อาจมีข้อขัดแย้งบางประการเกี่ยวกับเกณฑ์ที่จำเป็น สำคัญ มีอิทธิพลหรือเชิงลบ ให้โอกาสสมาชิกในทีมอธิบายตนเอง โปรดทราบว่าโอกาสในการขายที่มีแนวโน้มจะเป็นอย่างอื่นอาจถูกลงโทษโดยแบบจำลองการให้คะแนนเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลที่ค่อนข้างคลุมเครือ ดังนั้นนี่เป็นเวลาที่จะลดรายการเกณฑ์ของคุณลง

เมื่อคุณมีรายการที่ครอบคลุมสำหรับเกณฑ์ที่ชัดเจน โดยนัย และเชิงลบ ให้แจกจ่ายให้กับทีมของคุณเพื่อให้คะแนน นี่เป็นเวลาที่ดีในการสร้างวิธีการประเมินลูกค้าเป้าหมาย หากคุณใช้ซอฟต์แวร์การตลาดอัตโนมัติ หรือถ้า CRM ของคุณมีซอฟต์แวร์ในตัว ก็ควรใช้วิธีให้คะแนนของพวกเขา อาจขึ้นอยู่กับคะแนน เกรดตัวอักษร สเปกตรัมของคำศัพท์ (เช่น ร้อน อุ่น เย็น และเย็น) คุณสามารถสร้างสรรค์ได้ ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มที่เน้นการขาย Close.io ทำคะแนนนำโดยใช้เปลวไฟห้าชุด แต่ตรวจสอบให้แน่ใจว่าซอฟต์แวร์ของคุณสามารถรองรับได้

4. กำหนดคะแนนและกำหนดเกณฑ์

ทำซ้ำขั้นตอนที่คุณใช้เพื่อสร้างรายการเกณฑ์ที่ครอบคลุมเพื่อให้ได้รับฉันทามติเกี่ยวกับการให้คะแนน เมื่อทีมของคุณบรรลุข้อตกลงว่าเกณฑ์ใดคุ้มกับคะแนนแต่ละคะแนน คุณจะต้องกำหนดเกณฑ์ที่ถือว่าโอกาสในการขายที่มีแนวโน้มว่าจะพร้อมสำหรับการขาย โปรดจำไว้ว่า เกณฑ์นี้ไม่ควรระบุผู้ซื้อในอุดมคติของคุณ แต่ควรกำหนดแถบขั้นต่ำ

ขอแนะนำว่าเกณฑ์ข้อมูลประชากรไม่ควรเกินครึ่งหนึ่งของคะแนนรวม ท้ายที่สุดแล้ว การจับคู่ข้อมูลประชากรในอุดมคติไม่ได้บ่งชี้ถึงความพร้อมในการซื้อ แต่ต้องมีตัวชี้นำด้านพฤติกรรมด้วย

5. ทดสอบแบบจำลองของคุณก่อนปรับใช้

ทดสอบระบบการให้คะแนนของคุณกับตัวอย่างแบบสุ่มของลีดไปป์ไลน์และโอกาสที่มีอยู่ตามบันทึก CRM ของคุณ ดึงจากโอกาสที่เปิดอยู่ เสียโอกาส ปิดการขายเหมือนกัน กำหนดคะแนนแต่ละระเบียนตามระบบใหม่ของคุณ ตรวจสอบเปอร์เซ็นต์ของกลุ่มตัวอย่างของคุณที่มีคุณสมบัติเป็นลูกค้าเป้าหมายในการขาย หากคุณรู้สึกว่าระบบการให้คะแนนของคุณไม่ตรงกับข้อมูล – ลีดที่มีคะแนนต่ำจำนวนมากในความเป็นจริงแล้วปิดการขายได้สำเร็จ – คุณอาจต้องปรับแบบจำลองของคุณ แต่มีเวลาสำหรับเรื่องนั้นในภายหลัง

6. ทดสอบโมเดลของคุณหลังจากการปรับใช้

เมื่อข้อมูลใหม่เริ่มเข้ามา คุณสามารถแก้ไขระบบการให้คะแนนของคุณเพื่อรองรับความไม่สอดคล้องกันหรือการเปลี่ยนแปลงของตลาด จัดการประชุมเป็นประจำกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลักในทีมการตลาดและการขายของคุณ เพื่อตรวจสอบและปรับปรุงรูปแบบการให้คะแนน เพื่อให้คะแนนสูงสุดสะท้อนถึงลีดที่มีคุณภาพสูงสุดได้อย่างแม่นยำ

เมื่อตรวจสอบ ให้พิจารณาลีดที่ได้คะแนนสูงซึ่งไม่ได้เปลี่ยนเป็นโอกาสทางการขาย มีข้อบกพร่องในรูปแบบการให้คะแนนหรือไม่? หากเป็นเช่นนั้น ให้พิจารณาสิ่งที่คุณสามารถทำได้เพื่อป้องกันไม่ให้มีการจัดลำดับความสำคัญสูงสำหรับโอกาสในการขายที่ไม่ถูกต้อง คุณอาจต้องตรวจสอบคุณสมบัติทางประชากรศาสตร์สำหรับตำแหน่ง บริษัท ระดับอำนาจหน้าที่ หรือภูมิภาค หรือปรับค่าที่เกี่ยวข้องกับเกณฑ์โดยนัยบางอย่าง

อย่าลืมให้ทีมขายของคุณไม่พลาดการติดต่อ! ตัวแทนขายที่ไม่เห็นด้วยกับคะแนนของลูกค้าเป้าหมายอาจปล่อยให้ลูกค้าเป้าหมายนั้นหลุดพ้นจากความคิด พิจารณาคำติชมของตัวแทนขาย หรือดีกว่านั้น ให้พวกเขาแก้ไขคะแนนของลีดด้วยตนเองเพื่อนำลีดไปยังขั้นตอนที่เหมาะสม ถ้ามีปัญหากับทีมขายที่ได้รับลีดที่มีคุณสมบัติมากเกินไป คุณอาจต้องประเมินว่าแบบจำลองการให้คะแนนของคุณสะท้อนมูลค่าลูกค้าเป้าหมายที่เกี่ยวข้องอย่างถูกต้องหรือไม่ หรือคุณอาจต้องเพิ่มเกณฑ์ขั้นต่ำ

7. กำไร!

โมเดลการให้คะแนนลีดของคุณจะต้องมีการตรวจทานเป็นประจำและการบำรุงรักษาเป็นครั้งคราว แต่เมื่อทีมของคุณมีความเข้าใจที่ถูกต้องว่าเกณฑ์ใดที่เหมาะสมกับลีดสำหรับความพร้อมด้านการขาย การทำการตลาดอัตโนมัติจะเชื่อมโยงลูกค้าเป้าหมายเหล่านั้นไปยังทีมขายของคุณ ใช้เวลาน้อยลงในการแยกวิเคราะห์ลูกค้าเป้าหมายที่เข้าเงื่อนไขและมีเวลาปิดการขายมากขึ้น สามารถนำไปสู่การใช้เวลาอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีความถี่ในการปิดดีลสูงขึ้น

การทำความเข้าใจและการนำแบบจำลองการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายไปใช้อาจดูน่ากลัว แต่กระบวนการนี้เข้าใจง่ายเมื่อแบ่งออกเป็นส่วนย่อยที่ย่อยได้ โมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายมีประโยชน์สำหรับธุรกิจที่ได้รับลูกค้าที่สนใจจำนวนมากซึ่งเพิ่มการเข้าชมออนไลน์ของคุณ การพัฒนาแบบจำลองทำให้เกิดงานพิเศษบางอย่างในระยะสั้น แต่ในระยะยาว จะช่วยให้คุณและทีมประหยัดเวลาและต้องพยายามซ้ำแล้วซ้ำอีก ซึ่งรวมกันได้เพิ่มขึ้น ลองนึกถึงรูปแบบการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายในแง่เหล่านั้น ซึ่งเป็นการลงทุนที่ให้ผลตอบแทนด้วยประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและประสิทธิภาพการขายที่สูงขึ้น และทันใดนั้น งานก็ง่ายขึ้นมาก ออกไปที่นั่นและให้คะแนนลีดโดยใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้!