Poängen för framtidsutsikter för att inte slösa tid på att försöka konvertera utsikter som fortfarande är osannolikt att köpa din produkt, måste du förfina din inriktning och din poäng. För att göra detta kan du kombinera beteendeanalys av framtidsutsikter med marknadsföringsautomation.
Lead scoring, eller beteendescoring, är särskilt viktigt inom B2B. Det är en av de viktigaste faktorerna för framgångsrika marknadsföringskampanjer. Det låter dig optimera din marknadsföringsverksamhet och rikta dina kampanjer. Det är dock inte lätt att noggrant filtrera den mest användbara informationen om dina potentiella kunder. Lyckligtvis blir allt enklare med en bra marknadsföringsautomationslösning och du blir effektivare i dina ansträngningar.
Vad består BtoB lead scoring av?
Lead scoring innebär att varje lead tilldelas en poäng baserat på deras engagemangsnivå – det vill säga deras beteende gentemot ditt varumärke och din produkt. Till exempel sägs en lead vara på uppgång om de besöker prissidan. Enkelt uttryckt ger beteendepoäng en tydlig bild av dina leads mognadsnivå.
Det är en kraftfull teknik som kan göra att du kan optimera din prospekteringsstrategi . Det används särskilt för att segmentera din trafik på webben. Prospekternas beteende gentemot en webbplats eller flera webbplatser kan verkligen resultera i en poäng. På samma sätt kan deras beteenden registreras vid mottagande av e -postmeddelanden (öppning, klick), till exempel, göra det möjligt för dig att bedöma deras position inom försäljningstratten.
Det finns tre huvudnivåer av engagemang: utbildning, hänsyn och beslut. Budskapet som skickas till potentiella kunder utvecklas med varje förvärvsfas. Du kan anpassa ditt utbildningsinnehåll när dina potentiella kunder engagerar sig. Dessutom är det viktigt att utbilda ditt mål innan du presenterar dina tjänster för dem.
Vilka är typer av blypoängmöjligheter?
Prospektpoäng efter densitet
Densitetspoäng kvantifierar en internetanvändares resa på en webbplats. Det hjälper dig att klassificera dina besökares beteenden. Detta gör att du kan identifiera de personer som behöver kontaktas. Detta ger dig en tydlig uppfattning om när och hur du ska starta om dem. Avgörande faktorer kan vara anslutningstid och antal klick.
Prospektpoäng genom kategorisering
Genom att betygsätta efter kategorisering kan du optimera dina webbspårnings- och retargetingkampanjer. Denna klassificering hjälper till att eliminera besökare utanför målet under uppföljningar. Sidorna är klassificerade efter prospektens benägenhet att köpa. Dessa är:
- heta sidor som prissidor,
- ljumma sidor som produktblad,
- och eliminerande sidor som jobberbjudanden.
LÄS OCKSÅ: Hur poängsätter du dina BtoB-utsikter korrekt? Den kompletta guiden
Kan vi automatiskt poängsätta våra BtoB-prospekts?
AI hjälper till att samla in data om dina kunder
Konstgjord intelligens har definitivt lyckats erövra marknadsföringsvärlden. I BTOC har det blivit viktigt för marknadsföringstjänster i implementeringen av deras digitala strategi. I BTOB är situationen lite mer komplex i den mån det inte är lätt att samla in relevant information om företag.
Dessa uppgifter är dock kärnan i kommersiell prospektering. De måste vara kvantitativa och kvalitativa för att möjliggöra effektiv lead capture. Magileads har blivit ledande på marknaden för företagsprospektering tack vare sin databas med mer än 20 miljoner namngivna B2B-kontakter. Deep learning kräver faktiskt en stor mängd information för att segmentera dina potentiella kunder. Även kallad "djup inlärning" eller "djup inlärning", är det en uppsättning maskininlärningsmetoder som försöker modellera med en hög nivå av dataabstraktion tack vare artikulerade arkitekturer av olika icke-linjära transformationer.
Marknadsföringsautomation för att segmentera dina potentiella kunder
Denna kontaktlista gör det möjligt för dina marknadsföringsteam att generera kvalificerade leads som är redo att konverteras till kunder av dina säljare. Magileads strävar efter att uppdatera sin databas nästan dagligen, vilket säkerställer att du arbetar med tillförlitlig och relevant data.
Plattformen hjälper dig att skapa en skräddarsydd omnikanalstrategi genom att ge dig de bästa kundförvärvsspakarna. Med marketing automation som hävstång har du nu möjlighet att göra alla dina marknadsföringsinsatser lönsamma samtidigt som du sparar tid för att utveckla din verksamhet.
Kan vi förutsäga prospektbeteende med hjälp av AI?
Med maskininlärning kan du göra relevanta förutsägelser när det gäller beteendepoäng. Dataforskare utvecklade denna teknik för att simulera mänskligt lärande. Tack vare det kommer du att kunna studera empiriskt mekanismen som styr valet av dina potentiella kunder och att förutse deras beteende.
IT -program använder djup inlärningsprogramvara för att studera och analysera poängen för framtidsutsikter. Det är intressant att se hur dessa algoritmer är perfekterade över tid. Intresset för denna ordförande analys är väsentligt i den mån det gör det möjligt för marknadsförare att dra relevanta slutsatser om profilen eller beteendet hos framtidsutsikter. Denna uppströmsförberedelse underlättar beslutet och gör det möjligt att få effektivitet.
Automatisera din BtoB-prospektering med Magileads
Magileads Customer Acquisition and Loyalty Platform låter dig automatisera dina prospekteringsprocesser från A till Z och Prospect Scoring. Det tillhandahåller innovativa lösningar som gör att du kan generera leads med enkelhet via e -post, via LinkedIn eller via annonser ommålning. Tack vare denna riktade och hållbara kommunikation kan du anpassa meddelandena för att stimulera utsikterna om det är varmt, ljummet eller kallt.
Denna typ av programvara lär sig ständigt av den information som samlas in om beteendet eller valet av dina mål. KPI: erna du får hjälper dig att förbättra din marknadsföringsstrategi när din kampanj fortskrider.
När AI är till tjänst för Prospects Scoring
Expertreferenser och trovärdiga studier
Studier och rapporter om prospektet som gjorde
en ny analys av Forrester (2024) avslöjar att IA -poänglösningarna förbättrar kvalificeringen av ledningarna med 68% samtidigt som de minskade förvärvskostnaderna på 32%.
MIT Technology Review har publicerat en studie som visar hur prediktiva algoritmer gör det möjligt att förutse de mest konvertibla utsikterna med 89% precision.
Erkända experter på lead scoring
Dr. Sarah Chen, forskare inom artificiell intelligens tillämpad på marknadsföring vid Stanford, förklarar: ”Nuvarande AI-poängmodeller innehåller nu hundratals beteendesignaler som är osynliga för det mänskliga ögat.”
Marc Dupont, grundare av SalesPredict AI, betonar: ”Vår teknik identifierar mönster i historisk data som gör att vi kan förutsäga kundpotential med oöverträffad tillförlitlighet.”
Direkt vittnesmål om prospekter
”Tack vare AI-poängsättning ökade vi vår konverteringsfrekvens med 40 % samtidigt som vi halverade prospekteringstiden.” – Paul D., försäljningschef inom läkemedelsindustrin
”Genom att implementera ett smart poängsystem kan vi effektivt prioritera våra leads och optimera vår säljkår.” – Sophie M., B2B-marknadschef
”Som startup har automatiserad poängsättning gett oss tillgång till analytiska funktioner som tidigare bara stora företag hade råd med.” – Ahmed K., SaaS-grundare
Användarupplevelser
En fransk bankgrupp har inrättat ett AI -poängsystem som analyserar de digitala interaktionerna mellan utsikterna. Resultat: 25% ökning av kvalificerade möten.
Ett industriellt små och medelstora företag som använder ett beteendepoängverktyg har i genomsnitt minskat sin 22 -dagars försäljningscykel.
Ytterligare källor
Artikeln ”The Future of Lead Scoring” som publicerats av Harvard Business Review presenterar en djupgående analys av de senaste framstegen.
Kundfallet för Salesforce vid implementeringen av Einstein AI för poäng av framtidsutsikter visar konkreta vinster av kommersiell produktivitet.
Fem ytterligare vittnesmål
”Vår konverteringsfrekvens ökade med 35 % efter att vi infört en AI-lösning för lead scoring.” – Laurent G., försäljningschef
”Prediktiv analys låter oss nu identifiera heta potentiella kunder innan de ens kontaktar dem.” – Émilie T., marknadsföringsautomation
”På 3 månader tredubblade vi vår kvalificerade pipeline tack vare smart scoring.” – Karim B., affärsutvecklare
”Lösningen betalade sig själv på mindre än 6 veckor.” – Nathalie P., tillväxtchef
”Våra säljare lägger nu 80 % av sin tid på högkvalificerade leads.” – Thomas L., försäljningschef
Fem berättelser och anekdoter om poängen för framtidsutsikter
I ett A/B-test upptäckte ett företag att deras AI-modell identifierade leads som "heta" som människor hade klassificerat som "kalla". 78 % av dem köpte faktiskt inom 30 dagar.
Ett poängverktyg har upptäckt att en prospekt som regelbundet besökte prissidan på söndag kväll var 92% chans att konvertera. Säljaren kontaktade den på måndag morgon och avslutade försäljningen under dagen.
En anomali upptäckt med algoritm avslöjade att utsikter som ställde specifika tekniska frågor av CAT hade potentiella 3 gånger högre än genomsnittet.
Under Covid -krisen har ett företag kalibrerat sin poängmodell på några dagar för att anpassa sig till nya inköpsbeteenden och därmed spara sin kommersiella pipeline.
En skeptisk säljare var övertygad när AI identifierade en möjlighet som han ansåg lite intressant, men som blev årets största kund.
Segmentering efter typ av företag
| Företagstyp | Egenskaper för att göra poäng ia | Viktiga fördelar |
|---|---|---|
| TPE | Förenklade modeller, enkel integration | Omedelbar tidsbesparing |
| Smick | Flerkanalsanalys, personalisering | Bättre resursfördelning |
| ETI | Komplexa algoritmer, anrikade data | Upptäckt av strategiska möjligheter |
| Stora konton | Avancerad CRM -integration, prediktiv analys | Optimering av säljkrafter |
Diagram: Process för poäng för prospekter IA
[Datainsamling] → [Beteendeanalys] → [Prispoäng] → [Prioritering] → [Kommersiell åtgärd]
Frågor/svar: Utsikterna poäng
Hur fungerar poängen för framtidsutsikter?
Poäng AA -analysen av hundratals datapunkter (webbplatsbesök, e -postinteraktioner, CRM -data, etc.) för att tilldela en potentiell poäng till varje prospekt.
Vad är skillnaden med traditionell poäng?
AI upptäcker mönster som är osynliga för människor och förbättras kontinuerligt tack vare maskininlärning, till skillnad från de statiska reglerna för klassisk poäng.
Hur länge ska jag implementera en lösning?
Grundläggande integration tar 2 till 4 veckor, men systemet får precision under 3 till 6 månaders användning.
Vilken kung kan vi förvänta oss av poängen för framtidsutsikter?
Företag rapporterar vanligtvis 3 till 5 gånger sin investering via försäljningsökning och kostnadsoptimering.
Behöver du tekniska färdigheter för att använda dessa verktyg?
Moderna lösningar är utformade för att användas av marknadsförings- och kommersiella team utan någon speciell teknisk expertis.
Hur väljer jag rätt lösning?
Utvärdera dina datavolymer, dina prospekteringskanaler och dina kommersiella mål innan du jämför marknadsalternativ.
Kan AI helt ersätta kommersiell intuition?
Nej, hon slutför det genom att tillhandahålla datadriven insikter, men mänsklig bedömning är fortfarande nödvändig för relationella nyanser.
