Om te voorkomen dat je tijd verspilt aan het proberen te converteren van potentiële klanten die je product waarschijnlijk niet zullen kopen, moet je je targeting en scoring verfijnen. Dit kun je doen door gedragsanalyse van potentiële klanten te combineren met marketingautomatisering.
Lead scoring, ofwel gedragsgerichte lead scoring, is met name belangrijk in de B2B-sector. Het is een cruciale factor voor succesvolle marketingcampagnes, waarmee u uw marketingactiviteiten kunt optimaliseren en uw campagnes effectiever kunt richten. Het is echter niet altijd even gemakkelijk om de meest relevante informatie over uw prospects nauwkeurig te filteren. Gelukkig wordt alles eenvoudiger met een goede marketingautomatiseringsoplossing , waardoor u efficiënter te werk kunt gaan.
Waaruit bestaat de B2B-prospectscoring?
Lead scoring houdt in dat aan elke potentiële klant een score wordt toegekend op basis van hun betrokkenheid, oftewel hun gedrag ten opzichte van uw merk en product. Een potentiële klant wordt bijvoorbeeld als 'opwarmend' beschouwd als hij of zij de prijspagina bekijkt. Simpel gezegd, gedragsscoring geeft een duidelijk beeld van de koopbereidheid van uw potentiële klanten.
Dit is een krachtige techniek die u kan helpen uw prospectiestrategie . Het is met name nuttig voor het segmenteren van uw webverkeer. Het gedrag van prospects op één of meerdere websites kan worden vertaald naar een score. Op dezelfde manier kunt u aan de hand van hun geregistreerde gedrag bij het ontvangen van e-mails (openingen, klikken) bijvoorbeeld, hun positie in de verkooptrechter bepalen.
Er zijn drie belangrijke niveaus van betrokkenheid: educatie, overweging en besluitvorming. De boodschap die u naar potentiële klanten stuurt, evolueert in elke fase van het acquisitieproces. U kunt uw educatieve content personaliseren naarmate uw potentiële klanten meer betrokken raken. Sterker nog, het is essentieel om uw doelgroep te informeren voordat u uw diensten presenteert.
Wat zijn de verschillende soorten lead scoring voor potentiële klanten?
Beoordeling van potentiële klanten op basis van dichtheid
Density scoring kwantificeert de gebruikersreis op een website. Het helpt je het gedrag van je bezoekers te categoriseren, zodat je kunt bepalen wie je moet benaderen. Dit geeft je een nauwkeurig beeld van wanneer en hoe je contact met hen moet opnemen. Belangrijke factoren hierbij zijn bijvoorbeeld de tijd die bezoekers op de website doorbrengen en het aantal klikken.
Beoordeling van potentiële klanten per categorie
Met behulp van categorisatiegebaseerde scoring kunt u uw webtracking- en retargetingcampagnes optimaliseren. Deze classificatie helpt irrelevante bezoekers te elimineren tijdens vervolgcampagnes. Pagina's worden gerangschikt op basis van de potentiële klant . Deze zijn:
- zowel de populaire pagina's als de prijspagina's
- lauwe pagina's zoals productbladen,
- en het verwijderen van pagina's zoals vacatures.
LEES OOK: Hoe scoor je effectief bij je B2B-prospecten? De complete handleiding
Kunnen B2B-prospecten automatisch worden beoordeeld?
AI helpt bij het verzamelen van gegevens over uw klanten
Kunstmatige intelligentie heeft de marketingwereld onmiskenbaar veroverd. In de B2C-sector is het onmisbaar geworden voor marketingafdelingen bij de uitvoering van hun digitale strategieën. In de B2B-sector is de situatie iets complexer, omdat het verzamelen van relevante gegevens over bedrijven niet eenvoudig is.
Deze data is essentieel voor het werven van potentiële klanten. Zowel kwantitatieve als kwalitatieve gegevens zijn nodig voor effectieve leadgeneratie. Magileads is dankzij de database met meer dan 20 miljoen benoemde B2B-contacten uitgegroeid tot een leider in de markt voor zakelijke prospectie. Deep learning vereist inderdaad een grote hoeveelheid informatie om potentiële klanten te segmenteren. Deep learning, ook wel machine learning genoemd, is een verzameling methoden die data proberen te modelleren met een hoge mate van abstractie, gebruikmakend van gestructureerde architecturen van diverse niet-lineaire transformaties.
Marketingautomatisering om uw potentiële klanten te segmenteren
Deze contactlijst stelt uw marketingteams in staat gekwalificeerde leads te genereren die door uw verkoopmedewerkers kunnen worden omgezet in klanten. Magileads streeft ernaar de database bijna dagelijks bij te werken, zodat u altijd over betrouwbare en relevante gegevens beschikt.
Het platform helpt u bij het creëren van een omnichannelstrategie door u de beste tools voor klantacquisitie aan te bieden. Met marketingautomatisering als belangrijkste drijfveer, krijgt u nu de mogelijkheid om het rendement van al uw marketinginspanningen te maximaliseren en tegelijkertijd tijd vrij te maken voor de groei van uw bedrijf.
Kunnen we het gedrag van potentiële klanten voorspellen met behulp van AI?
Machine learning stelt je in staat om relevante voorspellingen te doen op basis van gedragsscores. Datawetenschappers hebben deze technologie ontwikkeld om menselijk leren te simuleren. Hiermee kun je empirisch de mechanismen bestuderen die de keuzes van je potentiële klanten en hun gedrag voorspellen.
Computerprogramma's gebruiken deep learning-software om prospectscores te bestuderen en te analyseren. Het is interessant om te zien hoe deze algoritmes in de loop der tijd verbeteren. De waarde van deze letterlijke analyse is cruciaal, omdat marketeers hierdoor relevante conclusies kunnen trekken over het profiel of gedrag van prospects. Deze voorbereiding vooraf vergemakkelijkt de besluitvorming en leidt tot een hogere efficiëntie.
Automatiseer uw B2B-prospectie met Magileads
Het klantacquisitie- en retentieplatform van Magileads stelt u in staat uw prospectieprocessen van begin tot eind te automatiseren, inclusief leadscoring. Het biedt innovatieve oplossingen om eenvoudig leads te genereren via e-mail, LinkedIn of retargeting-advertenties. Met deze gerichte en consistente communicatie kunt u uw berichten afstemmen op de mate van betrokkenheid van potentiële klanten: warm, lauw of koud.
Dit type software leert continu van de verzamelde informatie over het gedrag en de keuzes van uw doelgroep. De KPI's die u ontvangt, helpen u vervolgens uw marketingstrategie naarmate uw campagne vordert.
Wanneer AI wordt gebruikt om potentiële klanten te beoordelen
Deskundige referenties en geloofwaardige studies
Onderzoeken en rapporten over lead scoring:
Een recente analyse van Forrester (2024) toont aan dat AI-scoringsoplossingen de leadkwalificatie met 68% verbeteren en de acquisitiekosten met 32% verlagen.
MIT Technology Review publiceerde een onderzoek waaruit blijkt dat voorspellende algoritmes met 89% nauwkeurigheid de meest kansrijke potentiële klanten kunnen inschatten.
Erkende experts op het gebied van prospectscoring,
zoals Dr. Sarah Chen, onderzoekster naar kunstmatige intelligentie toegepast op marketing aan Stanford, leggen uit: "De huidige AI-scoringsmodellen integreren honderden gedragssignalen die onzichtbaar zijn voor het menselijk oog."
Marc Dupont, oprichter van SalesPredict AI, benadrukt: "Onze technologie identificeert patronen in historische gegevens waarmee we het klantpotentieel met ongeëvenaarde betrouwbaarheid kunnen voorspellen.".
Directe getuigenissen over het scoren van potentiële klanten
"Dankzij AI-scoring hebben we ons conversiepercentage met 40% verhoogd en de tijd die we aan prospectie besteedden gehalveerd." – Paul D., verkoopdirecteur in de farmaceutische industrie
“Door een intelligent scoresysteem te implementeren, kunnen we onze leads effectief prioriteren en ons verkoopteam optimaliseren.” – Sophie M., B2B Marketing Manager
“Als startup gaf geautomatiseerde scoring ons toegang tot analytische mogelijkheden die voorheen alleen grote bedrijven zich konden veroorloven.” – Ahmed K., oprichter van een SaaS-bedrijf
Gebruikerservaringen
Een Franse bankgroep heeft een AI-scoresysteem geïmplementeerd dat de digitale interacties van potentiële klanten analyseert. Het resultaat: een toename van 25% in gekwalificeerde afspraken.
Een industriële mkb-onderneming heeft met behulp van een gedragsscoretool haar verkoopcyclus gemiddeld van 22 dagen naar 14 dagen teruggebracht.
Aanvullende bronnen
Het artikel "The Future of Lead Scoring", gepubliceerd in Harvard Business Review, biedt een diepgaande analyse van de nieuwste ontwikkelingen.
De klantcase van Salesforce over de implementatie van Einstein AI voor leadscoring laat concrete verbeteringen in de verkoopproductiviteit zien.
Vijf extra getuigenissen
“Ons conversiepercentage steeg met 35% na de implementatie van een AI-oplossing voor leadscoring.” – Laurent G., Sales Director
“Dankzij voorspellende analyses kunnen we nu veelbelangrijke leads identificeren nog voordat ze contact met ons opnemen.” – Emilie T., Marketingautomatisering
“Dankzij intelligente scoring hebben we in 3 maanden tijd onze pijplijn met gekwalificeerde leads verdrievoudigd.” – Karim B., business developer
“De oplossing heeft zichzelf in minder dan 6 weken terugverdiend.” – Nathalie P., Growth Manager
“Onze verkoopmedewerkers besteden nu 80% van hun tijd aan hooggekwalificeerde leads.” – Thomas L., Verkoopdirecteur
Vijf verhalen en anekdotes over het scoren van talentvolle spelers
In een A/B-test ontdekte een bedrijf dat zijn AI-model potentiële klanten die door mensen als 'koud' waren geclassificeerd, als 'veelbelovend' identificeerde. 78% van hen deed daadwerkelijk een aankoop binnen de daaropvolgende 30 dagen.
Een scoringsinstrument wees uit dat een potentiële klant die regelmatig op zondagavond de prijspagina bezocht, 92% kans had om tot een aankoop over te gaan. De verkoper nam maandagochtend contact met hen op en sloot de deal diezelfde dag nog af.
Een door het algoritme gedetecteerde afwijking toonde aan dat potentiële klanten die via de chat precieze technische vragen stelden, een drie keer hoger potentieel hadden dan gemiddeld.
Tijdens de COVID-crisis heeft een bedrijf zijn scoringsmodel binnen enkele dagen aangepast aan het nieuwe koopgedrag, waardoor de verkoopkansen behouden bleven.
Een sceptische verkoper raakte overtuigd toen AI een potentiële klant identificeerde die hij aanvankelijk oninteressant vond, maar die uiteindelijk de grootste klant van het jaar werd.
Segmentatie op basis van bedrijfstype
| Type bedrijf | AI-scorefuncties | Belangrijkste voordelen |
|---|---|---|
| TPE | Vereenvoudigde modellen, eenvoudige integratie | Directe tijdsbesparing |
| mkb-bedrijven | Multichannel-analyse, personalisatie | Betere toewijzing van middelen |
| ETI | Complexe algoritmen, verrijkte data | Het opsporen van strategische kansen |
| Belangrijke klanten | Geavanceerde CRM-integratie, voorspellende analyses | Optimalisatie van het verkoopteam |
Diagram: Proces voor het scoren van potentiële klanten met behulp van AI
[Gegevensverzameling] → [Gedragsanalyse] → [Scoretoekenning] → [Prioritering] → [Verkoopactie]
Vragen en antwoorden: Het beoordelen van talenten
Hoe werkt AI-prospectscoring?
AI-scoring analyseert honderden datapunten (websitebezoeken, e-mailinteracties, CRM-gegevens, enz.) om aan elke prospect een potentiële score toe te kennen.
Wat is het verschil met traditionele puntentelling?
AI detecteert patronen die voor mensen onzichtbaar zijn en verbetert voortdurend door middel van machine learning, in tegenstelling tot de statische regels van klassieke puntentelling.
Hoe lang duurt het om een oplossing te implementeren?
De basisintegratie duurt 2 tot 4 weken, maar het systeem wordt na 3 tot 6 maanden gebruik steeds nauwkeuriger.
Welk rendement op investering (ROI) kan worden verwacht van prospect scoring?
Bedrijven zien doorgaans een rendement van 3 tot 5 keer hun investering door hogere omzet en kostenbesparing.
Heb je technische vaardigheden nodig om deze tools te gebruiken?
Moderne oplossingen zijn ontworpen voor gebruik door marketing- en verkoopteams zonder specifieke technische expertise.
Hoe kies je de juiste oplossing?
Evalueer je datavolumes, prospectiekanalen en bedrijfsdoelstellingen voordat je de verschillende marktopties vergelijkt.
Kan AI zakelijke intuïtie volledig vervangen?
Nee, het vult die aan door datagestuurde inzichten te leveren, maar menselijk oordeel blijft essentieel voor de nuances in relaties.
