Müşteri Adayı Puanlama Matrisi Oluşturma: En İyi 3 Uygulama

SOYA PEYNİRİ. MOFU. BOFU.

Bunlar, müşteri adaylarını dönüşüm hunisinden yukarı, orta ve alta taşımaya ve satışı kesinleştirmeye odaklanan satış ve pazarlama ekiplerinin kulaklarına müzik ve söylemesi eğlenceli olan komik görünümlü kısaltmalardır.

Potansiyel müşterilerinizi bu yolculuğa çıkmaya teşvik etmek, büyük ölçüde satın alma süreçlerinde nerede olduklarını bilmelerine bağlıdır.

Bu, bir lider puanı atamak anlamına gelir… bu, bu puanın nasıl hesaplanacağını bulmak anlamına gelir.

matrisi girin. (Ön puanlama matrisi, yani.)

Ancak oraya gitmeden önce, genel olarak lider puanlamayı kısaca tartışmama izin verin.

Kurşun Puanlamanın Tanımı?

Lider puanlamayı tanımlama açısından, Sirius Decisions şunları söylüyor:

"Aday puanlama, potansiyel müşterileri, her müşteri adayının kuruluş için temsil ettiği algılanan değeri temsil eden bir ölçeğe göre sıralamak için kullanılan bir metodolojidir. Ortaya çıkan puan, öncelik sırasına göre hangi olası satışların [satış ve pazarlama ekiplerinin] ilgileneceğini belirlemek için kullanılır."

Gerçek bir araştırma firması gibi yazılmış: aynı anda hem hassas hem de bulanık.

Biraz daha basit bir ifadeyle, müşteri adayı puanlaması, müşteri adaylarını kim olduklarına ve markanızla nasıl etkileşim kurduklarına göre nitelendirmenin bir yoludur.

Puanların demografi, web sitesi ziyaretleri, e-posta tıklamaları, web seminerine katılım, içerik indirmeleri, form tamamlamaları vb. gibi temel kriterlere, özelliklere ve eylemlere atandığı bir puan sistemi kullanır. Bu puanların toplamı kurşun puanıdır .

Müşteri adaylarına müşteri adayı puanlama kriterleri atamak, Satış ve Pazarlama segmentinin bu potansiyel müşteri adaylarını kategorize etmesine yardımcı olur; momentum devam ediyor ve bir satışı kapatıyor.

Potansiyel Müşteri Puanlamayı Neden Önemsemelisiniz?

Son paragraf sizi ikna etmediyse, belki bu ikna edecek: Müşteri adayları hızla soğuyor.

Bir DemandGen araştırmasına göre, veriler yılda %25 ila %30 oranında bozuluyor. Ve bir IDC araştırması, ortalama B2B iletişim veri tabanındaki müşteri adaylarının %50'den fazlasının eski olduğu sonucuna vardı.

Liderlik yönetimi söz konusu olduğunda zaman çok önemlidir. Ütü sıcakken (hassasiyetle) vurmak, potansiyel alıcıları dönüşüm hunisinden aşağıya çekmek için çok önemlidir.

Belirtildiği gibi, kurşun puanlama yöntemidir.

Ve bir lider puanlama matrisi temeldir. İşte nasıl inşa edileceği.

Uygun Kriterleri Kullanarak Müşteri Adayı Puanlama Matrisini Oluşturma

Büyük olasılıkla, birçoğunuz zaten temel puanlara sahip. Müşteri adayı puanlama matrisi oluşturmak, süreçlerinizi optimize edilmiş müşteri katılımı ve nihayetinde yeni ve tekrarlanan satışlardan elde edilen gelirleri artırmak için resmileştirerek ve geliştirerek müşteri adayı yönetimini yeni bir düzeye taşır.

Tanımlara geri dönersek, matematik, biyoloji veya internetten (veya harika bir filmden) bahsetmenize bağlı olarak pek çok özel anlamı olan “matris” terimini ele alalım.

Satış ve pazarlama söz konusu olduğunda, müşteri adayı puanlama matrisi esasen bir tablodur; müşteri adaylarını puanlama sürecinizi tanımlamanın, oluşturmanın, görselleştirmenin ve açıklamanın grafiksel bir yoludur.

Çeşitli şekillerde monte edilebilir; tek bir yöntem veya model tüm şirketlere uymayacaktır. Ancak, dikkate alınması gereken bazı en iyi uygulamalar vardır.

İşte bunlardan 3 tanesi:

1. Müşteri adayı puanlama kriterlerinizi belirleyin

Potansiyel müşterilerinizi puanlamadan önce, skoru hesaplamak için kullanılacak müşteri adayı puanlama kriterlerini bulmanız gerekir. Üç temel kriter türü vardır: açık, örtük ve olumsuz.

Açık kriterler

Açık veriler, kişi tarafından kasıtlı olarak sağlanan (örneğin, bir kayıt formu veya anket yoluyla) ve daha fazla anlam için analiz edilmek veya yorumlanmak yerine göründüğü gibi alınan bilgilerdir.

Göz önünde bulundurmanız gereken açık veri örnekleri aşağıdadır:

• Şirket
• Konum
• İş türü/sektörü
• Hasılat
• Çalışan Sayısı
• Öncü kaynak
• Ünvan/iş rolü
• sorumluluk seviyesi
• Satın alma yetkisi
• Geçmiş satın alımlar

örtük kriterler

Örtük veriler, kasıtlı olarak SAĞLANMAYAN bilgilerdir ve; bu nedenle, yalnızca açık verilerin analizinden elde edilebilir. Örneğin, bir kişinin fiziksel adresiyle ilgili açık veriler, muhtemelen hangi mağaza konumunu ziyaret edecekleri hakkında örtülü veriler sağlayabilir.

Göz önünde bulundurmanız gereken örtülü veri örnekleri aşağıdadır:

• Web sitesi ziyaretleri – Ziyaret edilen sayfaların sayısı ve türü/kategorisi, ziyaret sıklığı/uzunluğu, yönlendirme siteleri
• Telefon görüşmeleri – Otomasyon platformunuz CRM sisteminizle entegreyse, farklı telefon görüşmelerini kategorilere ayırmak ve bunlara puan atamak için özel alanlar oluşturulabilir.
• İçerik etkileşimleri/medya indirmeleri – Makalelerin, basın bültenlerinin, teknik incelemelerin, videoların, podcast'lerin, infografiklerin vb. görüntülenmesi ve/veya indirilmesi.
• Abonelikler – Devam eden içerik için haber bültenleri, RSS beslemeleri ve diğer dijital bildirimler için talepler
• Web seminerine katılım – Kayıtlı web semineri sayısı, katılınan web semineri sayısı, konular
• Form doldurma – Demolar, iletişim, anketler, soru formları için
• Çevrimdışı/özel etkinlikler – Katıldığı ticari fuarlar, diğer fiziksel etkinlik türleri

Negatif kriterler

Negatif ölçütler, müşteri adayı puanlama matrisinizin kontrol ve denge işlevi görür ve müşteri adayı puanınızı, müşteri adayını daha az cazip hale getirebilecek faktörlere yanıt olarak ayarlar.

Aşağıdakiler, göz önünde bulundurmanız gereken olumsuz ölçüt örnekleridir:

• Pazarlama mesajlarına yanıt eksikliği
• Bir e-posta listesinden çıkma
• İletişime geçilmeyecekler listenize eklenmeyi istemek
• Karar verme yetkisi yok
• Tanımlanmış hareketsizlik süreleri
• Belirli sayfalara yapılan ziyaretler (örneğin, Kariyer sayfanız)

2. Müşteri adayı puanınızı belirleyin

Müşteri adayı puanından en iyi sonuçları almak için segmentleriniz için eşiklerin nerede olduğunu belirlemeniz gerekir; yani, satışa hazır müşteri adaylarını daha fazla beslenmeye ihtiyaç duyan müşteri adaylarından ayırmak için ayırıcı çizgiler görevi gören puanlar.

İşte başlamanın kolay bir yolu:

1. Müşteri adayı puanlama kriterlerinizin tam listesini belirledikten sonra, her birine bir puan atayın. Ortak ölçek 0-10'dur. (Negatif kriterlerin negatif bir ölçek kullandığına dikkat edin: -10–0.)
2. Yapmalarını istediğiniz her şeyi yapan birinin alabileceği en yüksek puanı toplayın. (Örneğin, tanımlanmış iletişimler ve istenen eylemlerle bir yetiştirme kampanyası yürütüyorsanız, mümkün olan en yüksek puanı belirlemek için tüm bu puanları toplayın.)
3. Herhangi birinin maksimum puanı alması pek olası olmadığından, istenen etkileşimlerden oluşan birkaç senaryo seçin ve bir taban çizgisi elde etmek için bu puanları toplayın.

Bu yaklaşımı kullanarak, eşik olarak 50 puan belirlediğinizi varsayalım; bu puana ulaşıldığında, olası satışın kızışmış ve satışa hazır olduğunu gösterir. Harika! Bununla pazara gidin ve denemeye başlayın. Zamanla, hedef kitleniz hakkında daha fazla bilgi edindikçe ve bir müşteri adayının "soğuk", "sıcak" ve "sıcak" olarak sınıflandırılmasına gerçekten neyin katkıda bulunduğunu öğrendikçe muhtemelen eşik sayısını da ayarlayacaksınız.

3. Müşteri adayı puanlama modellerinizi otomatikleştirin

Çoğu şirket için, lider puanlama ile ilgili tüm hareketli parçaları manuel olarak yönetmek açıkçası mümkün değildir. "Manuel" ölçeklenmez - bir günde yalnızca şu kadar uygun saat ve bir departmanda o kadar çok kaynak vardır.

Paranın karşılığını en iyi şekilde almak için (kelimenin tam anlamıyla ve mecazi olarak), potansiyel müşteri puanlamasını yönetmek için bir pazarlama otomasyonu platformunun kullanılması önemle tavsiye edilir. İşte bunun birkaç nedeni:

• Ekiplerin müşteri adaylarını otomatik olarak kalifiye bir duruma getirmelerine (ve bunları puanlamalarına ve eşik değerlere ulaşıldığında uyarılar almalarına) izin vererek soğuk aramayı ortadan kaldırır.
• Tekrarlayan görevler için harcanan kaynak süresini azaltarak satışların satışa odaklanmak için daha fazla zaman harcamasını sağlar.
• Her müşteri adayının neyi önemsediğini, hangi içeriği görüntülediğini, hangi eylemleri gerçekleştirdiğini vb. ortaya çıkaran müşteri zekası panoları sayesinde satış temsilcilerinin ne söyleyeceklerini bilmelerine yardımcı olur.
• Müşteri adaylarını ihtiyaçları ve ilgi alanları ile örtüşen içerikle etkili bir şekilde besleyerek satış döngüsünü kısaltır.
• CRM araçlarınızla bütünleşerek satışların bildiklerini kullanmasına ve parmaklarının ucunda daha fazla bilgiye sahip olmasına olanak tanır.
• Satış ve pazarlamayı hizalar, bu da daha fazla satışı kapatan daha iyi hedeflenmiş ve daha etkili kampanyalar sağlar.

Satış, pazarlama ve ticari rekabetin gerçekleri söz konusu olduğunda, verimlilik ve hız, hedeflenen doğruluk kadar önemlidir. (Çünkü olası satışlar sizden satın almazsa, muhtemelen başka birinden satın alacaklardır.)

Uygun müşteri adayı puanlama kriterlerini kullanarak bir müşteri adayı puanlama matrisi oluşturmak, düşüncelerinizi resmileştirme ve stratejilerinizi bileme konusunda mükemmel bir egzersizdir;