Sätta upp lead scoring: en modell som fungerar utan databerg

Det viktigaste

Lead scoring lönar sig från omkring 30 förfrågningar i månaden. Under det kostar det mer skötsel än det sparar tid.
Två axlar i stället för en siffra: passform (vem är det) och beteende (vad gör personen). En enda poängsumma suddar ut båda.
Åtta kriterier räcker – fyra per axel. Varje ytterligare gör modellen svårare att förklara utan att förbättra den.
Minuspoäng är viktigare än pluspoäng: de håller fel kontakter borta från försäljningen.

Det vanliga felet är den enda stora siffran: 0 till 100, allt flyter in i den, från 70 går kontakten till försäljningen. Problemet med det är inte räknandet, utan att två helt olika saker räknas samman.

En person som passar målgruppen perfekt och inte gör någonting, och en som inte passar men klickar på allt, kan ha samma poängsumma – och behöver helt olika behandling.

Två axlar i stället för en siffra

Axel 1 – passform

Vem är personen, oberoende av sitt beteende? Bransch, företagsstorlek, roll, region. De uppgifterna ändras sällan och besvarar frågan: vill vi över huvud taget ha den här kunden?

Axel 2 – beteende

Vad har personen gjort, och hur färskt är det? Fyllt i formulär, besökt prissidan, svarat på ett mejl. De värdena ändras dagligen och besvarar frågan: är det rätt tidpunkt nu?

	Lågt beteende	Högt beteende
Hög passform	Bevaka, kontakta riktat	Direkt till försäljningen
Låg passform	Allmän kommunikation	Pröva – ofta sökande, konkurrenter eller studenter

Fältet nere till höger är skälet till den andra axeln. Den som bara bildar en siffra skickar just de kontakterna till försäljningen – och den tappar förtroendet för modellen efter det tredje fallet.

De åtta kriterierna

Passform (max 100)

Branschen stämmer: +30
Företagsstorleken i målområdet: +25
Rollen är nära beslutet: +30
Regionen betjänas: +15

Alla fyra uppgifter kommer från formuläret eller från en kort efterforskning – inget beteende, ingen förmodan.

Beteende (max 100)

Förfrågningsformulär ifyllt: +40
Pris- eller erbjudandesida besökt: +25
Svarat på ett e-postmeddelande: +25
Andra besöket inom 14 dagar: +10

Beteende åldras: efter 30 dagar utan aktivitet halveras värdet, efter 90 dagar nollställs det.

Minuspoäng

Slasktratt-adress: −60
Konkurrent enligt domänen: −100
Jobbsökande avsikt märkbar: −100
Avregistrerad eller invänt sig: −100

Den viktigaste gruppen. Den hindrar att uppmärksamhet går till kontakter där ingen affär är möjlig.

Tröskeln

Överlämning till försäljningen: passform ≥ 60 och beteende ≥ 40.

Två villkor, inte en summa. Därmed faller fältet nere till höger systematiskt bort.

Visste du att…?

Åldrandet av beteendevärdet är den del som oftast saknas – och den utan vilken en modell blir oanvändbar efter ett år.

Utan åldrande samlar aktiva kontakter poäng i månader tills nästan alla ligger över tröskeln. Modellen skiljer då inte längre på något, utan bekräftar bara att någon någon gång var intresserad. Ett beteendevärde utan utgångsdatum är ingen signal, utan ett arkiv.

När scoring lönar sig

Tre villkor. Saknas ett är arbetet inte motiverat.

Minst omkring 30 förfrågningar i månaden. Under det kan en person titta på varje kontakt för sig – och gör det bättre än någon modell.
Märkbart olika kvalitet. Om nästan alla förfrågningar passar finns det inget att sortera.
Uppgifterna finns alls. Bransch och roll måste efterfrågas i formuläret eller gå att ta reda på. En modell som räknar på tomma fält ger slumpmässiga värden.

Observera Det tredje villkoret krockar med regeln att hålla formulär korta. Lösningen: fråga bara efter de uppgifter som faktiskt går in i modellen – och om det skulle bli fler än fyra fält, korta hellre modellen än förläng formuläret.

Införande på fyra veckor

Vecka	Vad som sker
1	Sortera de senaste 50 förfrågningarna för hand – bra, medel, dålig. Utan modell, på känsla.
2	Bestäm kriterier och poäng så att de återger den sorteringen så väl som möjligt.
3	Låt modellen gå i bakgrunden utan att den utlöser något. Notera avvikelserna.
4	Skärp poängen, slå sedan på den – med en person som läser med de första två veckorna.

Vecka ett är det avgörande steget och hoppas gärna över. Utan en referens som kommer från människor finns inget mått på om modellen är bra.

Från praktiken

Efter införandet händer regelbundet detsamma: försäljningen får tre kontakter som uppenbart inte passar och förklarar modellen oanvändbar. Oftast beror det på ett enda kriterium med för hög vikt – ofta «besökt prissidan», som även konkurrenter och jobbsökande styr mot.

Därför hör en återkopplingsmöjlighet till de första veckorna: vid varje överlämning kan försäljningen med ett klick anmäla «passar inte», med skäl. Efter tjugo sådana anmälningar vet man precis vilket kriterium som väger för tungt – och det är mer värt än varje teoretisk finjustering.

Prompt

Hjälp mig sätta upp en enkel modell för lead scoring.

Vårt läge:
- Förfrågningar per månad: [Antal]
- Vad vi erbjuder: [Erbjudande]
- Önskekund: [Bransch, storlek, roll, region]
- Vem som definitivt inte passar: [Uteslutningar]
- Uppgifter vi samlar in i formuläret: [Fält]
- Beteende vi kan mäta: [t.ex. sidbesök,
  formulär, mejlsvar]
- Typisk tid fram till avslut: [Uppgift]

Uppgifter:
1. Säg mig först om scoring alls lönar sig vid vår
   mängd förfrågningar. Om nej, säg det tydligt och nämn det
   enklare alternativet.
2. Föreslå fyra kriterier vardera för passform och beteende,
   med poäng som tillsammans ger 100 per axel. Använd bara
   uppgifter som vi enligt min lista faktiskt har.
3. Nämn negativa kriterier och deras poäng.
4. Bestäm ett åldrande för beteendevärdet, anpassat till
   vår cykellängd.
5. Nämn två trösklar (passform och beteende) för överlämningen
   och motivera dem.
6. Beskriv hur vi i vecka 3 prövar om modellen stämmer
   med vår egen bedömning.

Hitta inte på branschvärden.

Slutsats

En poängmodell är ingen räkneuppgift, utan en skriftligt fasthållen uppfattning om vem er kund är. Just därför fungerar den också med åtta kriterier och utan databerg.

Vad som krävs: två åtskilda axlar, minuspoäng, ett åldrande av beteendevärdet – och en vecka där människor skapar den referens som modellen måste låta sig mätas mot.

Vanliga frågor

När lönar sig lead scoring?

Från omkring 30 förfrågningar i månaden, när deras kvalitet är märkbart olika och de nödvändiga uppgifterna – bransch, storlek, roll – alls samlas in. Under det kan en person titta på varje kontakt för sig och gör det bättre än någon modell.

Varför två poängvärden i stället för ett?

För att passform och beteende besvarar olika frågor: «vill vi ha den här kunden?» och «är det rätt tidpunkt nu?». En enda summa suddar ut båda – en konkurrent som klickar mycket når samma tal som en perfekt passande men tyst intressent. Två trösklar i stället för en summa löser det.

Hur många kriterier bör en modell ha?

Åtta – fyra per axel – plus tre till fyra negativa. Varje ytterligare kriterium gör modellen svårare att förklara utan att mätbart förbättra dess skärpa. En modell som ingen i försäljningen kan förklara blir inte använd.

Varför måste beteendepoäng åldras?

För att aktiva kontakter utan åldrande samlar poäng i månader tills nästan alla ligger över tröskeln. Modellen skiljer då inte längre på något, utan visar bara att någon någon gång var intresserad. Vanligt är halvering efter 30 dagar utan aktivitet och nollställning efter 90 dagar.

Vad gör man om försäljningen inte litar på modellen?

Bygg in en återkopplingsmöjlighet: vid varje överlämning kan man med ett klick anmäla «passar inte», med skäl. Efter ett tjugotal anmälningar visar det sig oftast att ett enda kriterium väger för tungt – ofta «besökt prissidan», som även konkurrenter och jobbsökande styr mot.