Lead scoring beállítása: olyan modell, amely adathegy nélkül is működik
A pontmodellek kis cégeknél rendszerint két véglet valamelyikén buknak el: vagy annyira finomak, hogy senki sem érti őket, vagy annyira durvák, hogy nem választanak szét semmit. A nyolc kritériumból és két tengelyből álló modell adathegy nélkül is működik.
A lényeg röviden
- A lead scoring nagyjából havi 30 megkereséstől éri meg. Ez alatt több gondozást kíván, mint amennyi időt megspórol.
- Egy szám helyett két tengely: illeszkedés (ki ez) és viselkedés (mit tesz az illető). Egyetlen pontszám mindkettőt elmossa.
- Nyolc kritérium elég – tengelyenként négy. Minden továbbitól nehezebben magyarázható a modell anélkül, hogy jobb lenne.
- A negatív pontok fontosabbak a pozitívaknál: távol tartják a rossz kapcsolatokat az értékesítéstől.
A szokásos hiba az egyetlen nagy szám: 0-tól 100-ig, minden belefolyik, 70 fölött a kapcsolat átmegy az értékesítéshez. Nem a számítás a baj, hanem hogy két teljesen különböző dolgot számolnak össze egymással.
Aki tökéletesen beleillik a célcsoportba, de nem tesz semmit, és aki nem illik bele, de mindenre rákattint, ugyanazt a pontszámot kaphatja – és teljesen eltérő kezelést kíván.
Két tengely egy szám helyett
1. tengely – illeszkedés
Ki az illető, a viselkedésétől függetlenül? Iparág, cégméret, szerep, régió. Ezek az adatok ritkán változnak, és arra a kérdésre válaszolnak: akarjuk-e egyáltalán ezt az ügyfelet?
2. tengely – viselkedés
Mit tett az illető, és mennyire friss ez? Kitöltött egy űrlapot, megnézte az árazási oldalt, válaszolt egy levélre. Ezek az értékek naponta változnak, és arra a kérdésre válaszolnak: most van-e a megfelelő pillanat?
| Alacsony viselkedés | Magas viselkedés | |
|---|---|---|
| Magas illeszkedés | Megfigyelni, célzottan megszólítani | Azonnal az értékesítéshez |
| Alacsony illeszkedés | Általános kommunikáció | Ellenőrizni – gyakran álláskereső, versenytárs vagy diák |
A jobb alsó mező a második tengely indoka. Aki csak egy számot képez, pontosan ezeket a kapcsolatokat küldi az értékesítéshez – és az a harmadik eset után elveszíti a bizalmát a modellben.
A nyolc kritérium
Illeszkedés (max. 100)
Az iparág stimmel: +30
A cégméret a célsávban van: +25
A szerep döntésközeli: +30
A régiót kiszolgáljuk: +15
Mind a négy adat az űrlapból vagy egy rövid utánanézésből származik – semmi viselkedés, semmi feltételezés.
Viselkedés (max. 100)
Kitöltött megkereső űrlap: +40
Árazási vagy ajánlati oldal meglátogatva: +25
Válaszolt egy e-mailre: +25
Második látogatás 14 napon belül: +10
A viselkedés öregszik: 30 nap aktivitás nélkül feleződik az érték, 90 nap után nullára áll.
Negatív pontok
Eldobható cím: −60
Versenytárs a domain alapján: −100
Felismerhető álláskeresési szándék: −100
Leiratkozott vagy tiltakozott: −100
A legfontosabb csoport. Megakadályozza, hogy a figyelem olyan kapcsolatokra menjen el, ahol nem lehetséges üzlet.
A küszöb
Átadás az értékesítésnek: illeszkedés ≥ 60 és viselkedés ≥ 40.
Két feltétel, nem egy összeg. Ezzel a jobb alsó mező rendszerszinten kiesik.
Tudtad?
A viselkedési érték öregítése az a rész, amely a leggyakrabban hiányzik – és amely nélkül egy modell egy év alatt használhatatlanná válik.
Öregítés nélkül az aktív kapcsolatok hónapokon át gyűjtik a pontokat, míg végül szinte mindenki a küszöb fölé kerül. A modell ekkor már semmit sem választ szét, csak azt erősíti meg, hogy valaki egyszer valamikor érdeklődött. A lejárati idő nélküli viselkedési érték nem jelzés, hanem archívum.
Mikortól éri meg a scoring
Három feltétel. Ha egy hiányzik, a ráfordítás nem indokolt.
- Legalább nagyjából havi 30 megkeresés. Ez alatt egy ember mindegyik kapcsolatot egyesével átnézheti – és ezt jobban csinálja, mint bármelyik modell.
- Felismerhetően eltérő minőség. Ha szinte minden megkeresés illeszkedik, nincs mit sorba rakni.
- Az adatok egyáltalán rendelkezésre állnak. Az iparágat és a szerepet be kell kérni az űrlapon, vagy ki kell tudni deríteni. Az üres mezőkkel számoló modell véletlen értékeket ad ki.
Bevezetés négy hét alatt
| Hét | Mi történik |
|---|---|
| 1 | Az utolsó 50 megkeresés kézi besorolása – jó, közepes, rossz. Modell nélkül, ösztönből. |
| 2 | A kritériumok és a pontok úgy meghatározva, hogy a lehető legjobban leképezzék ezt a besorolást. |
| 3 | A modell a háttérben fut, anélkül hogy bármit kiváltana. Az eltérések feljegyezve. |
| 4 | A pontok élesítése, aztán éles indítás – egy emberrel, aki az első két hétben együtt olvassa. |
Az első hét a döntő lépés, és szívesen ugorják át. Emberektől származó viszonyítási alap nélkül nincs mérce arra, hogy jó-e a modell.
A bevezetés után rendszeresen ugyanaz történik: az értékesítés kap három nyilvánvalóan nem illeszkedő kapcsolatot, és használhatatlannak nyilvánítja a modellt. Rendszerint egyetlen, túl nagy súllyal szereplő kritérium okozza – gyakran az „árazási oldal meglátogatva”, amelyet versenytársak és álláskeresők is felkeresnek.
Ezért tartozik az első hetekhez egy visszajelzési lehetőség: minden átadásnál az értékesítés egyetlen kattintással jelezheti, hogy „nem illik”, indoklással. Húsz ilyen jelzés után pontosan tudni, melyik kritérium nyom túl sokat – és ez többet ér bármilyen elméleti finomhangolásnál.
Segíts beállítani egy egyszerű lead-scoring modellt. A helyzetünk: - Megkeresések havonta: [szám] - Amit kínálunk: [ajánlat] - Kívánt ügyfél: [iparág, méret, szerep, régió] - Aki biztosan nem illik: [kizárások] - Az űrlapon bekért adatok: [mezők] - Mérhető viselkedés: [pl. oldallátogatások, űrlap, e-mail-válasz] - Tipikus időtartam a lezárásig: [adat] Feladatok: 1. Először mondd meg, megéri-e egyáltalán a scoring a mi megkeresésszámunknál. Ha nem, mondd ki világosan, és nevezd meg az egyszerűbb alternatívát. 2. Javasolj négy-négy kritériumot az illeszkedéshez és a viselkedéshez, olyan pontokkal, amelyek együtt 100-at adnak ki. Csak olyan adatot használj, amellyel a listám szerint ténylegesen rendelkezünk. 3. Nevezz meg negatív kritériumokat és a pontjaikat. 4. Határozz meg öregítést a viselkedési értékhez, a ciklusunk hosszához igazítva. 5. Nevezz meg két küszöböt (illeszkedés és viselkedés) az átadáshoz, és indokold meg őket. 6. Írd le, hogyan ellenőrizzük a 3. héten, hogy a modell egyezik-e a saját megítélésünkkel. Ne találj ki iparági értékeket.
Összegzés
A pontmodell nem számtani feladat, hanem írásban rögzített vélemény arról, ki a ti ügyfeletek. Éppen ezért működik nyolc kritériummal és adathegy nélkül is.
Amire szüksége van: két külön tengely, negatív pontok, a viselkedési érték öregítése – és egy hét, amelyben emberek készítik el azt a viszonyítási alapot, amelyhez a modellnek mérnie kell magát.
Gyakori kérdések
Mikortól éri meg a lead scoring?
Nagyjából havi 30 megkereséstől, ha a minőségük felismerhetően eltérő, és a szükséges adatokat – iparág, méret, szerep – egyáltalán begyűjtitek. Ez alatt egy ember mindegyik kapcsolatot egyesével átnézheti, és ezt jobban csinálja, mint bármelyik modell.
Miért két pontérték egy helyett?
Mert az illeszkedés és a viselkedés különböző kérdésekre válaszol: „Akarjuk-e ezt az ügyfelet?” és „Most van-e a megfelelő pillanat?”. Egyetlen összeg mindkettőt elmossa – egy sokat kattintó versenytárs ugyanazt a számot éri el, mint egy tökéletesen illeszkedő, csendes érdeklődő. Két küszöb egyetlen összeg helyett feloldja ezt.
Hány kritériuma legyen egy modellnek?
Nyolc – tengelyenként négy –, plusz három-négy negatív. Minden további kritériumtól nehezebben magyarázható a modell anélkül, hogy a szétválasztó ereje mérhetően javulna. Azt a modellt, amelyet senki sem tud elmagyarázni az értékesítésben, nem használják.
Miért kell öregedniük a viselkedési pontoknak?
Mert öregítés nélkül az aktív kapcsolatok hónapokon át gyűjtik a pontokat, míg szinte mindenki a küszöb fölé kerül. A modell ekkor már semmit sem választ szét, csak azt mutatja, hogy valaki egyszer valamikor érdeklődött. Szokásos megoldás a feleződés 30 nap aktivitás nélkül, és a nullára állítás 90 nap után.
Mi a teendő, ha az értékesítés nem bízik a modellben?
Építsetek be visszajelzési lehetőséget: minden átadásnál egyetlen kattintással jelezhető, hogy „nem illik”, indoklással. Nagyjából húsz jelzés után rendszerint kiderül, hogy egyetlen kritérium nyom túl sokat – gyakran az „árazási oldal meglátogatva”, amelyet versenytársak és álláskeresők is felkeresnek.
Marketing, amely magát állítja be
A Studio Engine bétája nyitva áll. Foglalj helyet, és alakítsd az elejétől fogva.
Csatlakozom a bétához →