Key Takeaways
Poengsetting av potensielle kunder: Din nye beste venn: Poengsetting av potensielle kunder er avgjørende for SaaS-oppstartsbedrifter. Det hjelper dem med å prioritere potensielle kunder effektivt, spare tid og maksimere sjansene for å nå inntektsmålene.
Mange modeller: Velg med omhu: Det finnes ulike poengmodeller for potensielle kunder, fra prediktive modeller til hybridmodeller, slik at oppstartsbedrifter kan velge den beste tilnærmingen basert på dataene sine og kundereisen.
Samarbeid er avgjørende: Salgs- og markedsføringsteamene må samarbeide om å definere potensielle kunder med høy verdi, slik at de er samkjørte og får en mer effektiv poengmodell for potensielle kunder.
Forbedre gjennom kontinuerlig justering: En vellykket poengmodell for potensielle kunder krever kontinuerlig forbedring basert på resultatmålinger og tilbakemeldinger, slik at den kan tilpasses endringer i kundeatferd.
Automatiser for å lykkes: Ved å bruke verktøy for styring av kunderelasjoner til å automatisere poengsettingen av potensielle kunder kan du øke effektiviteten og la teamene fokusere på å pleie potensielle kunder som har større sannsynlighet for å konvertere.
Vil du øke konverteringsratene fra potensielle kunder til salgsmuligheter i år? Da har du kommet til rett sted. Poengsetting av potensielle kunder er ikke bare et moteord; det er selve løsningen for SaaS-selskaper i vekst som trenger å prioritere potensielle kunder raskt og effektivt.
Modeller for poengsetting av potensielle kunder kan spare deg for masse tid og ressurser ved å hjelpe deg med å finne ut hvem som er verdt salgsteamets tid – og hvem som ikke er det. I en oppstartsbedrift med begrensede ressurser kan dette skillet være forskjellen mellom å nå inntektsmålene eller kaste bort flere måneder på å følge opp ukvalifiserte potensielle kunder.
Er du klar for å ta håndteringen av potensielle kunder til neste nivå? La oss se nærmere på hvordan du bygger den beste modellen for poengsetting av potensielle kunder for virksomheten din, uten å sette oss fast i faguttrykk eller kompleksitet.
Hva er en modell for poengsetting av potensielle kunder?
I bunn og grunn er en modell for poengsetting av potensielle kunder måten du vurderer innkommende potensielle kunder på, basert på hvor sannsynlig det er at de konverterer til betalende kunder.
Det er enkelt: Hver gang en potensiell kunde foretar seg noe (for eksempel besøker prissiden din eller laster ned en rapport), tildeler du et visst antall poeng. På samme måte mister de poeng hvis de ikke oppfyller viktige kriterier (feil stillingstittel, bedriftsstørrelse og så videre).
For en SaaS-oppstartsbedrift som prøver å vokse, er dette ikke bare et nyttig verktøy – det er avgjørende. Hvorfor? Uten en poengsettingsmodell sløser teamet ditt sannsynligvis bort tid på potensielle kunder som ikke er i nærheten av å være klare til å kjøpe, mens de virkelige gullkornene slipper gjennom.
Author's Tip
Nøkkelen til å lykkes er å tilpasse modellen for poengsetting av potensielle kunder til din ideelle kundeprofil (ICP). På den måten bringer hvert poeng du gir (eller trekker fra) teamet ditt nærmere de riktige avtalene.
Typer modeller for poengsetting av potensielle kunder
Alle modeller for poengsetting av potensielle kunder er ikke like. Avhengig av oppstartsbedriftens data, ressurser og stadier i salgstrakten kan det hende du må velge mellom flere ulike modeller. Her er en oversikt over hovedtypene du bør vurdere:
| Modell for poengsetting av potensielle kunder | Fordeler | Ulemper | Best egnet for |
| Prediktiv modell for poengsetting av potensielle kunder | Datadrevet: Algoritmen analyserer data og eliminerer gjetting. | Komplisert oppsett: Krever betydelig tid og innsats å implementere. | Oppstartsbedrifter med store historiske datasett og komplekse engasjementsmønstre. |
| Implisitt modell for poengsetting av potensielle kunder | Sanntidsdata: Sporer og vurderer handlingene til potensielle kunder etter hvert som de skjer. | Krever en tydelig kundereise: Kan være vanskelig uten definerte atferdsmønstre. | Oppstartsbedrifter med en veldefinert kundereise og mange kontaktpunkter. |
| Eksplisitt modell for poengsetting av potensielle kunder | Enkelt oppsett: Lett å implementere ved hjelp av data som allerede er samlet inn. | Ingen atferdsindikatorer: Fanger ikke opp engasjements- eller intensjonsdata. | Oppstartsbedrifter med en tydelig ICP, men mindre fokus på sporing av atferd. |
| Hybridmodell for poengsetting av potensielle kunder | Det beste fra to verdener: Kombinerer demografiske data med atferdsinnsikt. | Moderat kompleksitet: Det krever nøye kalibrering å balansere begge datatypene. | SaaS-selskaper med både demografiske data og atferdsdata som ønsker en omfattende modell. |
Prediktiv modell for poengsetting av potensielle kunder
Det er her maskinlæring kommer inn i bildet. Prediktive modeller for poengsetting av potensielle kunder analyserer data om tidligere potensielle kunder og kunder for å forutsi hvilke potensielle kunder som har størst sannsynlighet for å konvertere. Tenk på det som poengsetting av potensielle kunder på autopilot – når modellen først er satt opp, justerer den seg selv basert på mønstre den finner i dataene dine.
Best egnet for: Oppstartsbedrifter med betydelige mengder historiske data og ulike måltall for kundeengasjement. Jo mer data du har, desto bedre fungerer denne modellen.
Fordeler: Datadrevet: La algoritmen gjøre beregningene, slik at teamet ditt slipper å stole på magefølelsen.
Ulemper: Komplisert oppsett: Vær forberedt på å bruke tid på å sette dette opp. Gevinsten er stor, men det krever en betydelig innledende innsats.
Implisitt modell for poengsetting av potensielle kunder
Denne modellen fokuserer på hvordan potensielle kunder samhandler med merkevaren din i sanntid. Leser de blogginnleggene dine? Besøker de prissiden din? Ber de om en demonstrasjon? Denne atferden gir deg innsikt i kjøpsintensjonen deres.
Best egnet for: Oppstartsbedrifter med et tydelig kart over kundereisen og flere kontaktpunkter gjennom kjøpsreisen.
Fordeler: Sanntidsdata: Du trenger ikke lenger vente på at potensielle kunder skal fylle ut skjemaer. Du kan spore og vurdere handlingene til potensielle kunder mens de samhandler med nettstedet eller produktet ditt.
Ulemper: Krever en veldefinert kundereise: Hvis du er usikker på hvilken atferd som indikerer kjøpsintensjon, kan denne modellen være vanskelig å implementere.
Have an account? Log In
Eksplisitt modell for lead-poengsetting
Dette er den mest grunnleggende formen for lead-poengsetting, og det handler om dataene leadet gir deg direkte – ting som stillingstittel, bedriftsstørrelse, bransje eller geografisk plassering. Den er enkel og effektiv, men begrenset i omfang fordi den ikke tar hensyn til engasjement eller atferd.
Best egnet for: Oppstartsbedrifter som har en tydelig ICP, men som ikke er klare til å implementere mer kompleks atferdsbasert eller prediktiv poengsetting.
Fordeler: Enkelt oppsett: Dette er den enkleste modellen å implementere. Alt du trenger, er dataene du allerede samler inn fra skjemaer eller verktøy for leadberikelse.
Ulemper: Ingen atferdsindikatorer: Bare fordi noen passer inn i din ICP, betyr ikke det at de er klare til å kjøpe.
Hybridmodell for lead-poengsetting
Hvorfor velge mellom implisitt og eksplisitt poengsetting når du kan kombinere de to? En hybridmodell for lead-poengsetting utnytter det beste fra begge verdener ved å gi leads poeng basert på demografiske/firmografiske data og deres atferdsmessige engasjement.
Best egnet for: SaaS-selskaper som ønsker en mer nyansert måte å prioritere leads på, spesielt hvis de har en god blanding av både demografiske og atferdsmessige data.
Kjennetegn ved en god modell for lead-poengsetting
Ikke alle modeller for lead-poengsetting er like effektive. For å sikre at din fungerer, bør den oppfylle noen viktige kriterier:
1. Samsvarer med forretningsmålene
En god modell gjenspeiler de spesifikke forretningsmålene dine. Enten du optimaliserer for inntekter, redusert kundefrafall eller potensial for mersalg, bør attributtene du gir poeng for, være direkte knyttet til bedriftens suksessmålinger.
2. Forbedres kontinuerlig
Modellen for lead-poengsetting er ikke et verktøy du setter opp og glemmer. Du må jevnlig gjennomgå og videreutvikle den basert på tilbakemeldinger fra salgsteamet og resultater fra virkeligheten. Kundeatferd endrer seg, og det bør også kriteriene for poengsetting gjøre.
Author's Tip
Sett opp regelmessige gjennomganger av dataene for lead-poengsetting, spesielt etter produktlanseringer eller markedsføringskampanjer.
3. Tverrfunksjonelt samarbeid
Salg og markedsføring må være samkjørte når det gjelder hva som kjennetegner et lead med høy verdi. Hvis markedsføringsteamet mener én ting og salgsteamet noe annet, er modellen dømt til å mislykkes fra starten. Sørg for at begge teamene er involvert i utformingen av systemet for lead-poengsetting.
Slik bygger du din egen modell for lead-poengsetting
Er du klar til å komme i gang? Her er en enkel prosess i tre trinn for å implementere modellen for lead-poengsetting:
Trinn 1: Analyser kundedata
Se først på historiske kundedata. Hva har de beste kundene dine til felles? Fokuser på viktige attributter som stillingstittel, bedriftsstørrelse og sidene de besøkte før de konverterte.
Trinn 2: Analyser data om leads som ikke ble kunder
Se deretter på leadsene som ikke konverterte. Dette hjelper deg med å identifisere kjennetegn ved dårlige leads, slik at du kan tildele dem negative poeng i modellen. Kanskje de var i feil bransje eller bare besøkte sider med lav kjøpsintensjon.
Trinn 3: Tildel poeng og begynn å teste
Til slutt tildeler du poeng til hvert attributt og begynner å bruke modellen. Positive handlinger som forespørsler om demo eller besøk på sider med høy verdi bør gi flere poeng, mens handlinger med lav verdi, som å abonnere på et nyhetsbrev, kan gi færre poeng.
Author's Tip
Hold systemet enkelt i starten. Du kan alltid legge til kompleksitet etter hvert som du samler inn mer data.
Beste praksis for optimalisering av modellen for lead-poengsetting
Når modellen er på plass, kan du sørge for at den forblir effektiv på følgende måte:
1. Automatiser poengsettingsprosessen
Ved å bruke et CRM-verktøy som HubSpot til poengsetting av potensielle kunder eller Salesforce til å automatisere poengsettingen av potensielle kunder sparer du mange timer. Disse plattformene kan justere poengsummene i sanntid etter hvert som potensielle kunder samhandler med merkevaren din.
2. Gå jevnlig gjennom resultatene
Ikke opprett en modell for poengsetting av potensielle kunder og glem den. Planlegg regelmessige gjennomganger for å vurdere resultatene, se på konverteringsratene og forbedre poengsystemet basert på faktiske salgsresultater.
Beste programvare for poengsetting av potensielle kunder
Dette er noe av den beste programvaren på markedet for poengsetting av potensielle kunder, håndtering av potensielle kunder og kundedata.
Det har nettopp blitt enklere å prioritere potensielle kunder
En godt utformet modell for poengsetting av potensielle kunder hjelper SaaS-selskaper med å fokusere på de potensielle kundene som har størst sannsynlighet for å konvertere, og effektiviserer markedsførings- og salgsarbeidet. Enten du velger en prediktiv modell basert på kunstig intelligens eller en enkel eksplisitt modell basert på firmografiske data, er det viktigste å begynne i det små, følge med på resultatene og stadig forbedre modellen.
Ved å prioritere potensielle kunder av høy kvalitet og rette ressursene mot områdene der de betyr mest, kan teamet ditt øke effektiviteten og nå inntektsmålene raskere.