För att undvika att slösa tid på att försöka konvertera potentiella kunder som sannolikt inte kommer att köpa din produkt, behöver du förfina din målgrupp och poängsättning. För att göra detta kan du kombinera beteendeanalys av potentiella kunder med marknadsföringsautomation.
Lead scoring, eller beteendemässig lead scoring, är särskilt viktigt inom B2B. Det är en viktig hävstång för framgångsrika marknadsföringskampanjer, vilket gör att du kan optimera din marknadsföringsverksamhet och rikta dina kampanjer mer effektivt. Att filtrera den mest användbara informationen om dina potentiella kunder är dock inte alltid lätt. Lyckligtvis blir allt enklare med en bra marknadsföringsautomationslösning , och du blir effektivare i dina ansträngningar.
Vad består B2B-prospektpoängbedömning av?
Lead scoring innebär att varje prospekt tilldelas en poäng baserat på deras engagemangsnivå, det vill säga deras beteende gentemot ditt varumärke och din produkt. Till exempel anses en prospekt vara "uppvärmd" om de tittar på prissidan. Enkelt uttryckt ger beteendepoäng en tydlig bild av dina prospekts köpberedskap.
Detta är en kraftfull teknik som kan hjälpa dig att optimera din prospekteringsstrategi . Den är särskilt användbar för att segmentera din webbtrafik. Prospektens beteende på en eller flera webbplatser kan översättas till en poäng. På liknande sätt kan deras registrerade beteende vid mottagande av e-postmeddelanden (t.ex. öppningar, klick) låta dig bedöma deras position i säljtratten.
Det finns tre huvudnivåer av engagemang: utbildning, övervägande och beslut. Budskapet du skickar till potentiella kunder utvecklas i varje steg av förvärvsprocessen. Du kan anpassa ditt utbildningsinnehåll allt eftersom dina potentiella kunder engagerar sig. Det är faktiskt viktigt att utbilda din målgrupp innan du presenterar dina tjänster.
Vilka olika typer av lead scoring finns det för potentiella kunder?
Poängsättning av potentiella kunder efter densitet
Densitetspoängning kvantifierar en användares upplevelse på en webbplats. Det hjälper dig att kategorisera dina besökares beteende, vilket gör att du kan identifiera de som bör kontaktas. Detta ger dig en exakt uppfattning om när och hur du ska följa upp med dem. Viktiga faktorer kan inkludera anslutningstid och antal klick.
Poängsättning av potentiella kunder efter kategorisering
Kategoriseringsbaserad poängsättning låter dig optimera dina webbspårnings- och retargetingkampanjer. Denna klassificering hjälper till att eliminera irrelevanta besökare under uppföljningskampanjer. Sidor rankas efter den potentiella kundens att köpa. Dessa är:
- både de heta sidorna och prissidorna
- ljumma sidor som produktblad,
- och elimineringssidor som jobberbjudanden.
LÄS OCKSÅ: Hur du effektivt poängsätter dina B2B-prospekts? Den kompletta guiden
Kan B2B-prospekter få automatisk poängsättning?
AI hjälper till att samla in data om dina kunder
Artificiell intelligens har onekligen erövrat marknadsföringsvärlden. Inom B2C har den blivit oumbärlig för marknadsavdelningar när de ska implementera sina digitala strategier. Inom B2B är situationen något mer komplex, eftersom det inte är lätt att samla in relevant data om företag.
Denna data är central för prospektering av försäljning. Den måste vara både kvantitativ och kvalitativ för att möjliggöra effektiv leadgenerering. Magileads har blivit ledande på marknaden för affärsprospektering tack vare sin databas med över 20 miljoner namngivna B2B-kontakter. Djupinlärning kräver faktiskt en stor mängd information för att segmentera dina potentiella kunder. Även kallat "djupinlärning" är det en uppsättning maskininlärningsmetoder som försöker modellera data med en hög abstraktionsnivå med hjälp av strukturerade arkitekturer av olika icke-linjära transformationer.
Marknadsautomation 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 omnikanalstrategi genom att förse dig med de bästa verktygen för kundanskaffning. Med marknadsföringsautomation som en viktig drivkraft har du nu möjlighet att maximera avkastningen på alla dina marknadsföringsinsatser samtidigt som du frigör tid för att expandera din verksamhet.
Kan vi förutsäga potentiella kunders beteende med hjälp av AI?
Maskininlärning låter dig göra relevanta förutsägelser baserade på beteendepoängsättning. Dataforskare har utvecklat denna teknik för att simulera mänskligt lärande. Med den kommer du att kunna empiriskt studera de mekanismer som styr dina potentiella kunders och förutse deras beteende.
Datorprogram använder djupinlärningsprogramvara för att studera och analysera prospektpoängsättning. Det är intressant att se hur dessa algoritmer förbättras över tid. Värdet av denna ordagranna analys är avgörande eftersom den gör det möjligt för marknadsförare att dra relevanta slutsatser om prospektens profil eller beteende. Denna förberedelse underlättar beslutsfattandet och leder till ökad effektivitet.
Automatisera din B2B-prospektering med Magileads
Magileads plattform för kundanskaffning och kundlojalitet låter dig automatisera dina prospekteringsprocesser från början till slut, inklusive lead scoring. Den erbjuder innovativa lösningar för att enkelt generera leads via e-post, LinkedIn eller retargeting-annonser. Med denna riktade och konsekventa kommunikation kan du skräddarsy ditt budskap för att engagera potentiella kunder baserat på deras engagemangsnivå: varmt, ljummet eller kallt.
Den här typen av programvara lär sig ständigt från informationen som samlas in om din målgrupps beteende och val. De nyckeltal du får kommer sedan att hjälpa dig att förfina din marknadsföringsstrategi allt eftersom din kampanj fortskrider.
När AI används för att betygsätta potentiella kunder
Expertreferenser och trovärdiga studier
Studier och rapporter om lead scoring:
En nyligen genomförd analys av Forrester (2024) visar att AI-poängsättningslösningar förbättrar leadkvalificeringen med 68 % samtidigt som de minskar förvärvskostnaderna med 32 %.
MIT Technology Review publicerade en studie som visar hur prediktiva algoritmer kan förutse de mest konvertibla potentiella kunderna med 89 % noggrannhet.
erkända experter på prospektbedömning
, en forskare inom artificiell intelligens tillämpad på marknadsföring vid Stanford, förklarar: ”Nuvarande AI-bedömningsmodeller 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.”.
Direkta vittnesmål om prospektpoängsättning
”Tack vare AI-poängsättning ökade vi vår konverteringsfrekvens med 40 % samtidigt som vi halverade prospekteringstiden.” – Paul D., försäljningschef inom läkemedelsindustrin
”Genom att implementera ett intelligent poängsystem kan vi effektivt prioritera våra leads och optimera vår säljkår.” – Sophie M., B2B-marknadschef
”Som startupföretag gav automatiserad poängsättning oss tillgång till analytiska funktioner som tidigare bara stora företag hade råd med.” – Ahmed K., grundare av en SaaS
Användarupplevelser
En fransk bankkoncern har implementerat ett AI-poängsystem som analyserar potentiella kunders digitala interaktioner. Resultatet: en ökning med 25 % av kvalificerade möten.
Ett industriellt litet eller medelstort företag som använde ett beteendebedömningsverktyg minskade sin säljcykel från 22 dagar till 14 dagar i genomsnitt.
Ytterligare källor
Artikeln ”The Future of Lead Scoring” som publicerats av Harvard Business Review presenterar en djupgående analys av den senaste utvecklingen.
Salesforces kundfallstudie om implementeringen av Einstein AI för lead scoring visar konkreta vinster i försäljningsproduktiviteten.
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 leads innan de ens kontaktar oss.” – Emilie T., Marketing Automation
”På 3 månader tredubblade vi vår kvalificerade pipeline tack vare intelligent poängsättning.” – 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 att poängsätta potentiella kunder
I ett A/B-test upptäckte ett företag att deras AI-modell identifierade "heta" potentiella kunder som människor hade klassificerat som "kalla". 78 % av dem gjorde faktiskt ett köp inom de följande 30 dagarna.
Ett poängsättningsverktyg upptäckte att en potentiell kund som regelbundet besökte prissidan på söndagskvällar hade 92 % chans att konvertera. Säljaren kontaktade dem på måndagsmorgonen och avslutade försäljningen samma dag.
En avvikelse som upptäcktes av algoritmen visade att potentiella kunder som ställde precisa tekniska frågor via chatt hade en potential som var tre gånger högre än genomsnittet.
Under covidkrisen omkalibrerade ett företag sin poängsättningsmodell på bara några dagar för att anpassa sig till nya köpbeteenden och därmed rädda sin säljprocess.
En skeptisk säljare blev övertygad när AI identifierade en potentiell kund som han ansåg vara ointressant, men som blev årets största kund.
Segmentering efter typ av företag
| Företagstyp | AI-poängsättningsfunktioner | Viktiga fördelar |
|---|---|---|
| TPE | Förenklade modeller, enkel integration | Omedelbar tidsbesparing |
| Smick | Flerkanalsanalys, personalisering | Bättre resursfördelning |
| ETI | Komplexa algoritmer, berikad data | Identifiera strategiska möjligheter |
| Stora konton | Avancerad CRM-integration, prediktiv analys | Optimering av säljkåren |
Diagram: AI-prospektpoängsättningsprocess
[Datainsamling] → [Beteendeanalys] → [Poängtilldelning] → [Prioritering] → [Försäljningsåtgärd]
Frågor och svar: Prospektbedömning
Hur fungerar AI-poängbedömning av potentiella kunder?
AI-poängsättning analyserar hundratals datapunkter (webbplatsbesök, e-postinteraktioner, CRM-data etc.) för att tilldela en potentiell poäng till varje prospekt.
Vad är skillnaden med traditionell poängsättning?
AI upptäcker mönster som är osynliga för människor och förbättras kontinuerligt genom maskininlärning, till skillnad från de statiska reglerna i klassisk poängsättning.
Hur lång tid tar det att implementera en lösning?
Grundläggande integration tar 2 till 4 veckor, men systemet blir mer noggrant efter 3 till 6 månaders användning.
Vilken ROI kan förväntas från prospektbedömning?
Företag ser vanligtvis en 3 till 5 gånger högre avkastning på sin investering genom ökad försäljning och kostnadsoptimering.
Behöver du tekniska färdigheter för att använda dessa verktyg?
Moderna lösningar är utformade för att användas av marknadsförings- och säljteam utan någon särskild teknisk expertis.
Hur väljer man rätt lösning?
Utvärdera dina datavolymer, prospekteringskanaler och affärsmål innan du jämför marknadsalternativ.
Kan AI helt ersätta affärsintuition?
Nej, den kompletterar den genom att ge datadrivna insikter, men mänskligt omdöme är fortfarande avgörande för relationella nyanser.
