Før jeg bestemte meg for å fokusere utelukkende på leadscoring og rådgivning i HubSpot, jobbet jeg som intern leder for digital markedsføring. En gang var arbeidsgiveren min sjenerøs nok til å sende meg og den ledende salgsrepresentanten på en workshop om samkjøring av salg og markedsføring. Etter halvannen dag med stort sett glemmelige leksjoner delte seminarlederen – som selv var selger – et av de verste forretningsrådene jeg noensinne har hørt.
«Du bør få markedsføringspersonen din til å ringe og kvalifisere alle inngående leads før de overleveres.»
På den tiden kunne jeg ikke tro at en salgsrepresentant skulle ønske at jeg – en person uten erfaring med eller entusiasme for salgssamtaler – skulle være det første kontaktpunktet for en ny potensiell kunde. Nå, etter noen år, har jeg kommet til å forstå at dette var et biprodukt av det faktum at salgsteam i mange selskaper ganske enkelt ikke stoler på leads generert av markedsføringen. Det finnes mange grunner til dette – manglende forståelse av hva som kvalifiserer et lead som en MQL (markedsføringskvalifisert lead) eller en SQL (salgskvalifisert lead), for mange leads som kommer inn, osv.– men det skyldes ofte at det ikke finnes noen enkel måte å se hvilke leads det er verdt å følge opp.
Det er her et verktøy for leadscoring kommer inn.
Hva er leadscoring?
Leadscoring er en automatisert prosess for rangering av leads i CRM-systemet ditt (programvare for håndtering av kunderelasjoner), basert på demografisk informasjon disse leadene oppga da de konverterte, informasjon teamet ditt allerede kjenner til om disse leadene, og interaksjonene leadet har hatt med nettstedet ditt og andre markedsføringsressurser. Det finnes mange metoder for å beregne en poengsum, men sluttresultatet er ett enkelt tall som skal oppsummere den samlede kvaliteten på et lead eller en potensiell kunde.
Det er viktig å være klar over at leadscoring i CRM er relatert til, men atskilt fra, leadrangering. Generelt innebærer leadrangering å gi et lead en karakter (A, B, C osv.) basert utelukkende på demografiske data som bransje, årlig omsetning eller antall ansatte, og deretter prioritere disse leadene basert på karakteren.
Du kan for eksempel gi et lead med en leadscore på 100 eller mer karakteren A. Poengsummen gir større detaljgrad enn rangeringen, men rangeringen lar brukere – innen salg eller markedsføring – fokusere på det store bildet.
Leadscoring er en viktig del av strategien for håndtering av kunderelasjoner, som gjelder både eksisterende og potensielle kunder.
Hvordan beregnes en HubSpot-leadscore?
Leadscoring er en innebygd funksjon i HubSpots plattform for markedsføringsautomatisering. Som standard vil det finnes en HubSpot Score-egenskap i HubSpot-kontoen din når den aktiveres, men den begynner ikke å beregne poeng før du konfigurerer den.
Å konfigurere HubSpot Score-egenskapen innebærer å angi en rekke positive og negative attributter som tildeler poeng i henhold til regler du setter opp basert på dataene i kontaktegenskapene. Her er for eksempel noen vanlige kriterier jeg vil anbefale når jeg setter opp leadscoring for en kunde:
- Antall økter er større enn 2: +5 poeng
- Antall klikkede e-poster er større enn 1: +10 poeng
- Bedriftsstørrelsen er større enn 100: + 10 poeng
- Antall innsendte skjemaer er større enn 1: +25 poeng
- Jobbtittelen inneholder CEO: +25 poeng
- Tiden siden sist sett er mer enn 30 dager: -10 poeng
I eksempelet ovenfor vil en markedsføringsdirektør som sendte inn to skjemaer i løpet av tre besøk på nettstedet for mer enn en måned siden, ha en HubSpot-leadscore på 20. Deretter er det opp til deg og teamet ditt å avgjøre om en poengsum på 20 tilsier umiddelbar oppfølging, innmelding i en pleiearbeidsflyt eller ingen handling.
Når du bygger kriterier for poengsetting i HubSpot, kan du bruke opptil 100 forskjellige kriterier til å beregne poengsummen, og poengsummen beregnes for hver kontaktoppføring i databasen din. Målet ditt bør alltid være å sørge for at en person som samsvarer med den ideelle kundeprofilen din og har sendt inn noe av betydning, får en høy nok poengsum til å regnes som en SQL.
Vil du lære mer om bruk av HubSpot? Ta en titt på disse HubSpot-kursene som dekker alt fra det grunnleggende til nisjebruk!
Utover det grunnleggende oppsettet er det noen andre viktige ting du bør huske på når det gjelder planleggingen av implementeringen av leadscoring.
Uventede veier til kvalifisering
Du vil sannsynligvis oppdage at de fleste når poengsummene du har satt opp på måtene du forventer – ved å sende inn viktige skjemaer, delta på arrangementer osv. – men folk vil finne måter å nå målpoengene dine på som du ikke hadde forventet. Det er ikke nødvendigvis et problem, men det betyr at teamet ditt må forstå hvordan man fastslår en leads vei frem til kvalifisering.
Hvis du for eksempel tildeler fem poeng hver gang noen leser et blogginnlegg, er det mulig at noen entusiastiske nyhetsbrevabonnenter ender opp med samme poengsum som en administrerende direktør som ba om en demo.
Have an account? Log In
Retroaktiv poengberegning
En HubSpot Score er ikke et statisk tall. Den beregnes kontinuerlig på nytt for hver kontaktoppføring etter hvert som de samhandler med organisasjonen din. Hvis du gjør endringer i poengkriteriene, beregnes poengene på nytt for hele databasen, slik at du har fleksibilitet til å redigere over tid.
Det betyr at når du legger til et nytt kriterium i leadscoringen, vil det endre poengsummen for alle som oppfyller kriteriet, ikke bare for dem som kommer til fremover. Hvis du planlegger å legge til et nytt kriterium, bør du derfor være klar over at du vil se en økning i poengsummene for hele databasen.
Det er også viktig å huske at disse omberegnede poengene vil utløse automatiseringer basert på HubSpot Score, så det kan være lurt å sette disse automatiseringene på pause før du redigerer poengkriteriene.
Informasjonskapseldata kreves
Organisasjoner ønsker vanligvis at interaksjoner med nettstedet – sidevisninger, tidspunkt for siste besøk osv. – skal bidra til leadscoren, noe som gir god mening. De er imidlertid ofte ikke klar over at HubSpot bare kan spore nettstedinteraksjoner for kontaktoppføringer som har sendt inn et skjema på et tidspunkt (og der informasjonskapselen i nettleseren er koblet til en bestemt kontaktoppføring i HubSpot). Det betyr at kontakter som er importert eller lagt til via HubSpot-integrasjoner, ikke kan få nettstedaktiviteten sin sporet og tatt med i HubSpot Score.
Dette skaper ofte forvirring når en bruker vet at en kontakt har besøkt nettstedet, men ikke ser disse poengene gjenspeilet i leadscoren. Den eneste måten å løse dette på er å få så mange kontakter som mulig til å konvertere på nettstedet og lære opp brukerne dine.
Flere poengsummer
Alle HubSpot-kontoer har som standard en HubSpot Score-egenskap, men det er fullt mulig å opprette flere poengfelter. Noen organisasjoner bruker denne funksjonen til å spore separate poengsummer for ulike produkter eller forretningsområder. Det kan være komplisert å fastslå hvordan flere poengsummer samhandler med livssyklusfaser og pipelines, men det er ikke en uoverstigelig hindring, og det kan gi deg langt mer detaljert innsikt i en kontakts kundereise.
Hva er fordelene med leadscoring?
Nå som vi forstår hvordan en leadscore fastsettes, og noen av de viktigste tingene man bør ta hensyn til, kan vi se på hvorfor det er verdt å bruke tid på å sette det opp i utgangspunktet.
Bedre samkjøring mellom markedsføring og salg
Som jeg sa i innledningen, er manglende forståelse av hvorfor, når og hvordan leads overleveres til salg, en hovedårsak til at salgsteam ikke prioriterer leads som er generert av markedsføringsaktiviteter. En leadscore er i praksis en kortfattet felles referanse som salgs- og markedsføringsteamet utvikler i samarbeid, slik at alle vet hvilken terskel en lead må passere før den overleveres.
Dette starter når man fastsetter hvordan en ideell kunde ser ut, hvilke handlinger som skal gi poeng, og hvor mye disse aktivitetene skal være verdt. Salgs- og markedsføringsteamene bør møtes for å gjennomgå kjøperpersonaer, fastsette verdien av ulike poengattributter og bli enige om hvor mange poeng som kreves for at noen skal bli en MQL eller SQL.
Er en påmelding til et nyhetsbrev mer verdifull enn en visning av prissiden? Hvor mange e-poster bør noen åpne før vi regner dem som en salgskvalifisert lead? Begge teamene vil ha meninger om disse spørsmålene, og du vil bli overrasket over hvor mye klarhet planleggingen av leadscoring kan tilføre samkjøringen.
Flere konverteringer
Til syvende og sist vil ikke all verdens gode stemning gi et godt forretningsgrunnlag for leadscoring hvis det ikke har en positiv effekt på konverteringsraten din. Heldigvis vil det nesten helt sikkert ha en effekt, men det er verdt å forstå hvordan denne effekten vil se ut.
Sannheten er at teamet ditt sannsynligvis ikke trenger en leadscore for å vite at de bør følge opp personer som ber om demoer, eller administrerende direktører som melder seg på webinarer. Det leadscoring er spesielt godt egnet til, er å fange opp prospekter som utvikler seg sakte, og som mangler imponerende stillingstitler eller et kjent stort selskap i bakgrunnen. En mellomleder som meldte seg på nyhetsbrevet for tre måneder siden og har lest alle artiklene du har sendt, kan fortsatt være en lead av høy kvalitet, men kan lett bli oversett uten leadscoring som sporer denne historikken med mikrokonverteringer.
Enklere automatisering
Automatisering er avgjørende for et skalerbart salgs- og markedsføringssystem, men det er nesten umulig å skalere et system uten leadscoring – eller noe tilsvarende – på plass. Uten et felles veiledende grunnlag å støtte seg på i prosesser og arbeidsflyter, ender du opp med å måtte ta hensyn til individuelle skjemaer, e-postkampanjer og landingssider når du rapporterer om leads som er generert eller overlevert til salg.
Hvis du imidlertid kan sette opp et robust system for poengsetting av potensielle kunder, vil du oppdage at aktivitetene i individuelle kampanjer naturlig fanges opp av modellen for poengsetting av potensielle kunder. Da kan du fokusere automatiseringen på poengsummen for den potensielle kunden i stedet for lister over skjemainnsendinger eller spesifikke e-postlenker. Enten automatiseringen skal dirigere en potensiell kunde til riktig teammedlem eller starte en pleiearbeidsflyt for noen som ennå ikke har nådd dette punktet.
Metoder for poengsetting av potensielle kunder
Manuell poengsetting av potensielle kunder
Dette er i hovedsak den samme prosessen som vi har snakket om ovenfor, men den utføres manuelt av et medlem av teamet ditt. Dette kan være nødvendig hvis du ikke har en plattform for markedsføringsautomatisering som kan beregne en poengsum på dine vegne.
Noen selskaper bruker poengsetting av potensielle kunder med logistisk regresjon, som i hovedsak innebærer å opprette en formel i et regneark eller et annet program som kan beregne en poengsum for en potensiell kunde basert på de samme kriteriene som HubSpot ville brukt. Det er mer skalerbart enn å utføre poengsettingen manuelt, og det kan til og med gjøre det mulig å utføre beregninger HubSpot ikke kan, men det er sjelden verdt innsatsen for organisasjoner som har en plattform for markedsføringsautomatisering.
More Articles
Prediktiv poengsetting av potensielle kunder
Prediktiv poengsetting av potensielle kunder bruker maskinlæring til å identifisere hvilke potensielle kunder i kontoen din som har størst sannsynlighet for å bli kunder. Denne beregningen er basert på dataene fra kontoen din, så du trener ganske enkelt modellen for prediktiv poengsetting av potensielle kunder ved å arbeide med de potensielle kundene du genererer. HubSpot rangerer hver kontakt i feltene Sannsynlighet for å bli kunde og Kontaktprioritet.
Ulempen med prediktiv poengsetting av potensielle kunder er at det krever mye data for å produsere en nøyaktig modell. Jeg har ennå ikke arbeidet med en B2B-organisasjon som hadde et høyt nok volum av potensielle kunder til å produsere en prediktiv poengsum de følte seg komfortable med å bruke.
Basert på egnethet og aktivitet
Disse modellene er ikke strengt tatt poengsetting av potensielle kunder, men de er nært beslektet. De er rammeverk som krever at en potensiell kunde oppfyller bestemte kriterier (for eksempel befinner seg i et geografisk område du betjener, ikke har en e-postadresse med @gmail.com osv.) eller har utført bestemte handlinger før vedkommende regnes som en potensiell kunde.
Dette er relevant fordi poengkriteriene dine fortsetter å legge til poeng for noen som aldri kan bli en potensiell kunde. Du kan legge til negative poeng for bestemte kriterier, men det er mulig for en potensiell kunde å kompensere for enkelte negative kriterier gjennom høyere engasjement. Derfor vil mange organisasjoner bruke HubSpots livssyklusfase, eller et annet felt for rangering av potensielle kunder, i kombinasjon med en poengsum for den potensielle kunden.
For å bli flagget med en rangering som tilsier at oppfølging er nødvendig, må en potensiell kunde derfor oppnå den målrettede poengsummen og oppfylle kriteriene som kreves for å regnes som en potensiell kunde.
Slik setter du en høy poengsum
Poengsetting av potensielle kunder er samtidig en øvelse som vil styrke samarbeidet mellom salgs- og markedsføringsteamene, og en beste praksis for salgsstøtte som vil føre til flere konverteringer og smidigere kundereiser. Det krever mye arbeid å gjøre dette riktig – fra å definere poengkriteriene dine til å avgjøre hva som utgjør en kvalifisert potensiell kunde – men det er arbeid som vil gi resultater så snart det er implementert.
Når du har lagt grunnlaget, må du gjennomgå kriteriene for poengsetting av potensielle kunder regelmessig, ettersom nye sider, nye kanaler og nye definisjoner av hva som utgjør en kvalifisert potensiell kunde naturlig vil oppstå når prosessene dine endres og du samler inn tilbakemeldinger fra både brukere og potensielle kunder.
Likte du denne artikkelen? Husk å melde deg på nyhetsbrevet til The CRO Club for å holde deg oppdatert på de nyeste trendene, tipsene, teknikkene og anbefalingene av programvare.
