Die Bewertung von potenziellen Kunden, um keine Zeit zu verschwenden, um zu versuchen, potenzielle Kunden zu konvertieren, die Ihr Produkt immer noch nicht kaufen. Sie müssen Ihr Ziel und Ihre Bewertung verfeinern. Dazu können Sie die Verhaltensanalyse von potenziellen Kunden mit Marketingautomatisierung kombinieren.
Lead Scoring, auch Verhaltens-Scoring genannt, ist im B2B-Bereich besonders wichtig. Es ist einer der wichtigsten Hebel für erfolgreiche Marketingkampagnen. Es ermöglicht Ihnen, Ihre Marketingaktivitäten zu optimieren und Ihre Kampagnen zielgerichteter auszurichten. Es ist jedoch nicht einfach, die nützlichsten Informationen über Ihre potenziellen Kunden präzise zu filtern. Glücklicherweise vereinfacht eine gute Marketing-Automatisierungslösung alles und steigert die Effizienz Ihrer Bemühungen.
Woraus besteht das BtoB-Lead-Scoring?
Beim Lead Scoring wird jedem Lead basierend auf seinem Engagement-Level – also seinem Verhalten gegenüber Ihrer Marke und Ihrem Produkt – eine Punktzahl zugewiesen. Beispielsweise gilt ein Lead als warm-up, wenn er die Preisseite besucht. Vereinfacht ausgedrückt liefert das Verhaltens-Scoring ein klares Bild des Reifegrads Ihrer Leads.
Prospektionsstrategie optimieren können . Es wird insbesondere verwendet, um Ihren Datenverkehr im Web zu segmentieren. Das Verhalten von Aussichten gegenüber einer Website oder mehreren Websites kann tatsächlich zu einer Punktzahl führen. Ebenso können ihre Verhaltensweisen, die nach Erhalt von E -Mails (Öffnen, Klicks) aufgezeichnet wurden, beispielsweise ermöglichen, ihre Position im Verkaufstrichter zu bewerten.
Es gibt drei Hauptebenen des Engagements: Bildung, Überlegung und Entscheidung. Die an potenzielle Kunden gesendete Nachricht entwickelt sich mit jeder Akquisephase weiter. Sie können Ihre Bildungsinhalte entsprechend der Interaktion Ihrer Interessenten personalisieren. Darüber hinaus ist es wichtig, Ihre Zielgruppe zu informieren, bevor Sie ihr Ihre Dienste anbieten.
Was sind die Arten von Lead -Scoring -Aussichten?
Aussicht nach Dichte
Die Dichtebewertung quantifiziert die Reise eines Internetnutzers auf einer Website. Es hilft Ihnen, das Verhalten Ihrer Besucher zu klassifizieren. Dadurch können Sie die Personen identifizieren, die kontaktiert werden müssen. Dadurch erhalten Sie eine klare Vorstellung davon, wann und wie Sie sie neu starten müssen. Bestimmende Faktoren können die Verbindungsdauer und die Anzahl der Klicks sein.
Potenzielle Bewertung nach Kategorisierung
Durch die Bewertung nach Kategorisierung können Sie Ihre Web-Tracking- und Retargeting-Kampagnen optimieren. Diese Klassifizierung trägt dazu bei, Besucher außerhalb der Zielgruppe während der Nachverfolgung auszuschließen. Die Seiten werden nach der Kaufbereitschaft des Interessenten klassifiziert. Diese sind :
- Heiße Seiten wie Preisseiten,
- lauwarme Seiten wie Produktblätter,
- und Ausschlussseiten wie Stellenangebote.
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Können wir unsere BtoB-Interessenten automatisch bewerten?
KI hilft beim Sammeln von Daten über Ihre Kunden
Künstliche Intelligenz hat es definitiv geschafft, die Welt des Marketings zu erobern. In BTOC ist es für Marketingdienste bei der Umsetzung ihrer digitalen Strategie von wesentlicher Bedeutung geworden. In BTOB ist die Situation etwas komplexer, sofern es nicht einfach ist, relevante Daten über Unternehmen zu sammeln.
Diese Daten sind jedoch das Herzstück der kommerziellen Prospektion. Sie müssen quantitativ und qualitativ sein, um eine effektive Lead-Erfassung zu ermöglichen. Dank seiner Datenbank mit mehr als 20 Millionen benannten B2B-Kontakten hat sich Magileads zu einem führenden Unternehmen auf dem Markt für Geschäftsanbahnung entwickelt Tatsächlich erfordert Deep Learning eine große Menge an Informationen, um Ihre potenziellen Kunden zu segmentieren. Es wird auch „Deep Learning“ oder „Deep Learning“ genannt und ist eine Reihe von Methoden des maschinellen Lernens, die dank artikulierter Architekturen verschiedener nichtlinearer Transformationen versuchen, Modelle mit einem hohen Grad an Datenabstraktion zu erstellen.
Marketingautomatisierung zur Segmentierung Ihrer Interessenten
Diese Kontaktliste ermöglicht es Ihren Marketingteams, qualifizierte Leads zu generieren, die Ihre Vertriebsmitarbeiter anschließend in Kunden verwandeln können. Magileads aktualisiert seine Datenbank nahezu täglich, sodass Sie stets mit zuverlässigen und relevanten Daten arbeiten.
Die Plattform unterstützt Sie bei der Entwicklung einer maßgeschneiderten Omnichannel-Strategie, indem sie Ihnen die besten Hebel zur Kundenakquise bietet. Mit Marketing-Automatisierung als Hebel haben Sie jetzt die Möglichkeit, alle Ihre Marketingbemühungen profitabel zu machen und gleichzeitig Zeit für die Entwicklung Ihres Unternehmens zu sparen.
Können wir das Verhalten potenzieller Kunden mithilfe von KI vorhersagen?
Durch maschinelles Lernen können Sie relevante Vorhersagen im Hinblick auf die Verhaltensbewertung treffen. Datenwissenschaftler haben diese Technologie entwickelt, um menschliches Lernen zu simulieren. Dadurch können Sie den Mechanismus, der die Auswahl Ihrer Interessenten steuert, empirisch untersuchen und deren Verhalten antizipieren.
IT -Programme verwenden Deep Learning Software, um die Bewertung von potenziellen Kunden zu studieren und zu analysieren. Es ist interessant zu sehen, wie diese Algorithmen im Laufe der Zeit perfektioniert werden. Das Interesse dieser wörtlichen Analyse ist ein wesentlicher Hinweis, da es den Vermarktern ermöglicht, relevante Schlussfolgerungen zum Profil oder Verhalten von Perspektiven zu ziehen. Diese vorgelagerte Vorbereitung erleichtert die Entscheidung -das Erstellen und ermöglicht die Effizienz.
Automatisieren Sie Ihre BtoB-Prospektierung mit Magileads
Magileads Customer Acquisition und Loyalty Platform können Sie Ihre Prospektionsprozesse von A bis Z und Prospect Scoring automatisieren. LinkedIn oder über Anzeigen retargeting generieren können Dank dieser gezielten und anhaltenden Kommunikation können Sie die Botschaften anpassen, um die Aussicht zu stimulieren, wenn es heiß, lauwarm oder kalt ist.
Diese Art von Software lernt ständig aus den Informationen, die über das Verhalten oder die Auswahl Ihrer Ziele gesammelt wurden. Die KPIs, die Sie erhalten, hilft Ihnen, Ihre Marketingstrategie im Verlauf Ihrer Kampagne zu verbessern.
Wenn die KI den Dienst der potenziellen Wertpotenziale hat
Expertenreferenzen und glaubwürdige Studien
Studien und Berichte über den potenziellen Wert, in dem
eine kürzlich durchgeführte Analyse von Forrester (2024) bewertet wird, zeigt, dass die IA -Bewertungslösungen die Qualifikation der Leads um 68% verbessern und gleichzeitig die Erwerbskosten von 32% senken.
MIT Technology Review hat eine Studie veröffentlicht, die zeigt, wie prädiktive Algorithmen es ermöglichen, die am meisten konvertierbaren Aussichten mit 89% Präzision zu antizipieren.
Anerkannte Lead-Scoring-Experten
Dr. Sarah Chen, Forscherin für künstliche Intelligenz im Marketing in Stanford, erklärt: „Aktuelle KI-Scoring-Modelle berücksichtigen mittlerweile Hunderte von Verhaltenssignalen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind.“
Marc Dupont, Gründer von SalesPredict AI, betont: „Unsere Technologie erkennt Muster in historischen Daten, die es uns ermöglichen, das Kundenpotenzial mit beispielloser Zuverlässigkeit vorherzusagen.“
Direkte Aussagen für potenzielle Wertschöpfung
„Dank KI-Scoring konnten wir unsere Konversionsrate um 40 % steigern und gleichzeitig die Zeit für die Kundenakquise halbieren.“ – Paul D., Vertriebsleiter in der Pharmaindustrie
„Durch die Implementierung eines intelligenten Bewertungssystems konnten wir unsere Leads effektiv priorisieren und unseren Vertrieb optimieren.“ – Sophie M., B2B-Marketingmanagerin
„Als Startup hat uns das automatisierte Scoring Zugang zu Analysefunktionen verschafft, die sich bisher nur große Unternehmen leisten konnten.“ – Ahmed K., SaaS-Gründer
Benutzererfahrungen
Eine französische Bankengruppe hat ein KI -Bewertungssystem eingerichtet, das die digitalen Interaktionen von potenziellen Kunden analysiert. Ergebnis: 25% Erhöhung qualifizierter Sitzungen.
Ein industrielles KMU, das ein Verhaltensbewertungswerkzeug nutzt, hat durchschnittlich seinen Verkaufszyklus von 22 bis 22 -Tage reduziert.
Zusätzliche Quellen
Der von der Harvard Business Review veröffentlichte Artikel „The Future of Lead Scoring“ bietet eine ausführliche Analyse der neuesten Fortschritte.
Der Kunde Fall von Salesforce bei der Implementierung von Einstein AI zur Bewertung von potenziellen Kunden zeigt konkrete Gewinne der kommerziellen Produktivität.
Fünf zusätzliche Zeugnisse
„Unsere Konversionsrate stieg um 35 %, nachdem wir eine KI-Scoring-Lösung für das Lead-Scoring eingeführt hatten.“ – Laurent G., Vertriebsleiter
„Mithilfe der prädiktiven Analytik können wir jetzt vielversprechende Interessenten identifizieren, bevor sie überhaupt Kontakt aufnehmen.“ – Émilie T., Marketingautomatisierung
„Innerhalb von 3 Monaten haben wir dank Smart Scoring unsere qualifizierte Pipeline verdreifacht.“ – Karim B., Geschäftsentwickler
„Die Lösung hat sich in weniger als 6 Wochen amortisiert.“ – Nathalie P., Growth Manager
„Unsere Vertriebsmitarbeiter verbringen mittlerweile 80 % ihrer Zeit mit hochqualifizierten Leads.“ – Thomas L., Vertriebsleiter
Fünf Geschichten und Anekdoten über die Bewertung von Aussichten
In einem A/B-Test stellte ein Unternehmen fest, dass sein KI-Modell Leads als „heiß“ identifizierte, die Menschen als „kalt“ eingestuft hatten. 78 % von ihnen kauften tatsächlich innerhalb von 30 Tagen.
Ein Tor -Tool hat festgestellt, dass ein potenzieller Aussicht, der am Sonntagabend regelmäßig die Preisseite besucht, zu 92% der Chance auf Konvertierung war. Der Verkäufer kontaktierte es am Montagmorgen und schloss den Verkauf tagsüber.
Eine durch Algorithmus festgestellte Anomalie ergab, dass die Aussichten, die spezifische technische Fragen durch CAT stellten, potenziell dreimal höher als der Durchschnitt aufwiesen.
Während der Covid -Krise hat ein Unternehmen sein Bewertungsmodell in wenigen Tagen neu kalibriert, um sich an das Neueinkaufsverhalten anzupassen und so seine kommerzielle Pipeline zu sparen.
Ein skeptischer Verkäufer war überzeugt, als die KI eine Aussicht identifizierte, die er als wenig interessant hielt, der aber der größte Kunde des Jahres wurde.
Segmentierung nach Geschäftsart
| Geschäftstyp | Merkmale der Bewertung von IA | Schlüsselvorteile |
|---|---|---|
| Tpe | Vereinfachte Modelle, einfache Integration | Sofortige Zeitsparen |
| KMU | Multi-Channel-Analyse, Personalisierung | Bessere Ressourcenverteilung |
| ETI | Komplexe Algorithmen, angereicherte Daten | Erkennung strategischer Möglichkeiten |
| Große Konten | Erweiterte CRM -Integration, Vorhersageanalytik | Optimierung der Vertriebskräfte |
Diagramm: Bewertungsprozess von potenziellen Kunden IA
[Datenerfassung] → [Verhaltensanalyse] → [Preisbewertung] → [Priorisierung] → [kommerzielle Aktion]
Fragen/Antworten: potenzielle Wertungen
Wie funktioniert das Tor für potenzielle Kunden?
Die AA -Analyse von Hunderten von Datenpunkten (Website -Besuche, E -Mail -Interaktionen, CRM -Daten usw.), um jedem Interessenten eine potenzielle Punktzahl zuzuweisen.
Was ist der Unterschied bei der traditionellen Bewertung?
KI erkennt Muster, die für den Menschen unsichtbar sind, und verbessert sich dank des maschinellen Lernens kontinuierlich, im Gegensatz zu den statischen Regeln der klassischen Bewertung.
Wie lange können Sie eine Lösung implementieren?
Die grundlegende Integration dauert 2 bis 4 Wochen, die Systemgewinne über 3 bis 6 Monate.
Welchen König können wir von der Wertung von Aussichten erwarten?
Unternehmen melden sich in der Regel über den Umsatzerhöhung und die Kostenoptimierung von Umsatzsteigerungen.
Benötigen Sie technische Fähigkeiten, um diese Tools zu nutzen?
Moderne Lösungen sind so konzipiert, dass sie von Marketing- und kommerziellen Teams ohne bestimmte technische Fachkenntnisse verwendet werden.
Wie wähle ich die richtige Lösung aus?
Bewerten Sie Ihr Datenvolumen, Ihre Prospektionskanäle und Ihre kommerziellen Ziele, bevor Sie die Marktoptionen vergleichen.
Kann AI die kommerzielle Intuition vollständig ersetzen?
Nein, sie vervollständigt es, indem sie datengetriebene Erkenntnisse bereitstellt, aber das menschliche Urteilsvermögen bleibt für relationale Nuancen unerlässlich.
