Путем итеративных экспериментов мы разработали систему, которая доказала, что повышает конверсию и ускоряет заключение сделок.
В этом посте представлена стратегическая основа системы скоринга лидов. Мы также добавили мероприятия, которые вы можете провести со своей командой, чтобы привести всех в соответствие со стратегией - именно здесь вы получите наибольшую пользу.
Чтобы узнать, как реализовать стратегию, в конце есть инструкции по дальнейшим шагам.
Скоринг лидов - это практика, традиционно используемая в маркетинге, для оценки качества лида. Как только лид набирает определенное количество баллов, он передается в отдел продаж.
Скоринг лидов имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы отдел продаж тратил свое время на работу с лидами, которые с наибольшей вероятностью принесут победу = деньги.
Время отдела продаж в пересчете на одного лида стоит дороже времени отдела маркетинга. Проще говоря, при расчете CAC маркетинговая часть должна быть дешевле, чем часть отдела продаж. Если у вас наоборот - это надо срочно лечить.
Представьте себе, если бы ваш отдел продаж целыми днями обзванивал людей, у которых нет ни бюджета, ни желания, ни потребности в вашем решении (BANT). Вы бы платили отделу продаж - с нулевым возвратом инвестиций.
Без платежеспособных клиентов и больших расходов на продажи вы присоединитесь к 95% начинающих компаний, которые быстро терпят крах.
При скоринге лидов вашему отделу продаж предоставляется список людей (ICP), которые соответствуют целевой аудитории и проявили определенный интерес или намерение приобрести ваше решение. Вместо холодных звонков тем, кому ваше решение не нужно, отдел продаж обращается к нужным людям в нужное время - чтобы превратить выраженное намерение в выигранные сделки.
Компании, которые объединяют маркетинг и продажи с помощью эффективного лид-скоринга получают:
Не существует общепризнанного метода или структуры для скоринга лидов. Существующие системы скоринга слишком сложны. Никто не может объяснить, почему открытое электронное письмо оценивается в 1 балл, а просмотр страницы с ценами - в 10 баллов. Нет согласия по поводу MQL Score и того, положительный или отрицательный скоринг лучше всего подходит для бизнеса.
Компании, которые нечасто пытаются использовать скоринг лидов, пересматривают его, оставляя неработающие системы скоринга лидов. Отдел продаж разочаровывается в низком качестве лидов, которые они получают от маркетинга, и в результате больше сосредотачивается на генерации своих лидов.
В этот момент, даже если маркетинг присылает отделу продаж "горячего лида", отдел продаж не может расставить приоритеты, поскольку потерял доверие к возможностям, генерируемым маркетингом.
Существует три ключевых шага для внедрения успешной системы оценки лидов
Когда я говорю "будьте проще", это должно быть просто для понимания командой. Реализация немного сложнее, но к этому мы вернемся позже.
Существует три ключевых элемента для эффективной системы скоринга лидов
1. Демографические данные
Демографические данные включают информацию о человеке. Имя, возраст, должность, стаж, время работы на текущем месте - все это демографические данные.
2. Фирмографические данные
Фирмографические данные включают информацию о компании или аккаунте. Доход, количество сотрудников, стадия финансирования, дата последнего финансирования, отрасль - это все характеристики фирмы.
3. Данные о вовлеченности
Данные о вовлеченности - это поведенческие маркеры, или действия человека или компании, которые определяют намерение купить ваше решение или проявление его интереса. Примеры: просмотр страницы, заполнение формы, клики, открытия писем, запрос демонстрации, посещение вебинара, просмотр видеоролика о продукте и тд
Лучший способ понять истинные намерения для вашего решения - это установить отслеживание всех возможных точек соприкосновения на пути клиента.
Затем проанализируйте клиентов, которые имеют наибольшую ценность для вашего бизнеса в течение жизни, и найдите общие черты в событиях, которые привели их к покупке продукта. Эти подкрепленные доказательствами факторы, определяющие намерения, должны быть встроены в вашу модель.
Если у вас нет данных об известных вам интент-факторах, приводящих к продаже, не волнуйтесь. Вы можете выдвинуть несколько первоначальных гипотез, которые будете проверять и уточнять по мере анализа и изучения того, что работает.
Еще один вариант - провести Won Sales Analysis - проанализировать пути следования ваших выигранных сделок в обратную сторону (как Reverse Engineering).
Третий научный вариант, если у вас есть достаточно данных - это Process Mining.
Если вы работаете в сфере B2B, вы захотите использовать все три показателя. В B2C вам может не потребоваться фирмографика, но вам, скорее всего, придется углубиться в демографические данные, чтобы квалифицировать покупателей точнее.
Эта скоринговая система была разработана для B2B-бизнеса и протестирована как в SaaS, так и в сфере профессиональных услуг.
Она не зависит от CRM - это означает, что вы можете использовать эту структуру в любой системе, если вы можете добавлять оценки и использовать поля/свойства для вычислений. Даже в экселе:)
Модель эффективна как для MQL, так и для PQL. Если у вас разные источники лидов, мы рекомендуем продублировать этот документ и заполнить его отдельно для каждой команды.
Настройте отдельные свойства скоринга для скоринга MQL и скоринга PQL, чтобы можно было отнести первоначальный источник квалификации лида к нужному отделу.
Обратите внимание, что для эффективного скоринга PQL вам потребуется интеграция между вашим продуктом и вашей CRM.
Для удобства чтения я буду называть все MQL и PQL "квалифицированными лидами".
PQL vs MQL vs SQL: в чем разница?
В этой модели квалификационный балл остается прежним.
Оценка квалифицированного лида (QLS) = 100.
Почему 100? Нам нравится все упрощать. 100 - это хорошее круглое число, и оно математически работает в системе оценки лидов.
Лиды оцениваются на основе сочетания демографических показателей и показателей намерений, а также фильтруются с помощью фирмографики.
Система оценки лидов требует, чтобы демографические показатели и показатели намерений хранились в отдельных свойствах/полях. Когда демографические показатели и показатели намерений известны, мы используем вычислительное поле для объединения показателей в соотношении 40:60.
Соотношение 40:60 для скоринга лидов объясняется следующим образом.
Лиды, которые демографически соответствуют вашей идеальной персоне, должны выполнить меньше действий, чтобы стать MQL / PQL.
Те профили, которые, возможно, не являются вашим идеальным клиентом, но могут повлиять на решение о покупке, могут стать MQL/PQL, но им придется совершить больше действий, чем тем, кто соответствует вашей идеальной персоне.
Используя этот метод, ваш отдел продаж получает лидов, которые обладают высоким авторитетом и намерением от высокого до среднего, или лиды, которые могут повлиять на сделку, с намерением от высокого до очень высокого.
В таблице ниже показано, как работает система подсчета баллов, учитывающая как демографические показатели, так и показатели намерений.
Буквы указывают на соответствие человека (демографическим характеристикам), при этом наилучшее соответствие обозначено буквой А. Цифры представляют уровень намерений: 1 - самое высокое намерение, 4 - самое низкое.
| D1 | D2 | D3 | D4 | |
| C1 | C2 | C3 | C4 | |
| B1 | B2 | B3 | B4 | |
| Наиболее подходящая персона | A1 | A2 | A3 | A4 |
| HVA | Высшее намерение |
Ключ:
| Настоящие квалифицированные лиды - направьте все эти лиды в отдел продаж. |
| Пограничные квалифицированные лиды - Если ваш отдел продаж имеет дополнительные возможности, вы можете направить эти лиды как низкоприоритетные. |
Мы рекомендуем разбить ключевые персоны для сегментации демографических данных на категории A/B/C/D. Если вы не обозначили свои контакты персоналиями, вы также можете использовать должность и стаж работы для классификации.
Сегментируйте демографические персоны.
| A | Перечислите персоны, которые являются ключевыми лицами, принимающими решения, для каждого из ваших решений. |
| B | Перечислите персоны, которые влияют на ваше решение или выступают за него, и которые имеют очень тесные отношения с ключевыми заинтересованными сторонами. В некоторых случаях они располагают бюджетами на покупку. |
| C | Перечислите персоны, которые являются конечными пользователями или сторонниками, оказывающими некоторое влияние на принятие решений о покупке, но не обладающими бюджетом. |
| D | Люди, которые могут каким-то образом повлиять на сделку, но не относятся ни к одному из вышеперечисленных сегментов. |
Не добавляйте людей, которые никогда не будут квалифицированы ни в одну из этих категорий, таким образом вы сможете отсеять такие персоны, как "конкуренты", "внутренние заинтересованные стороны" или "партнеры".
В этой схеме существует четыре уровня вовлеченности плюс уровень под названием HVA. HVA - это люди, поднявшие руку, которые продемонстрировали намерение поговорить с отделом продаж и должны быть направлены непосредственно к ним. Сами предложили встречу, например.
Заполните данные о вовлеченности
Если у вас есть исторические данные, которые вы можете использовать и которые связывают определенные действия/события с доходом, воспользуйтесь ими. Если нет - постройте гипотетическую модель, которую вы сможете итерировать с течением времени.
| HVA | Перечислите действия с высокой ценностью, которые должны автоматически обозначить лид как MQL/PQL и создать возможность для работы отдела продаж, генерируемую маркетингом.Пример: Запрос демонстрации с отделом продаж |
Завершение уровней 1 - 3
| 1 | Перечислите высокоинтенсивные действия, которые указывают на сильное намерение купить |
| 2 | Перечислите действия средней интенсивности, которые указывают на то, что потенциальный покупатель находится на стадии оценки. |
| 3 | Перечислите виды деятельности, которые указывают на то, что потенциальный покупатель находится на стадии изучения. |
| 4 | Перечислите действия с намерением, которые, по вашему мнению, могут свидетельствовать о небольшом намерении, но не являются достаточно высокими для других категорий. |
Совет: не включайте открытие электронных писем при определении уровня намерений. После изменений в системах управления электронной почтой показатели открытия часто оказываются неточными.
Я бы также не рекомендовал использовать типовые варианты - посетил любой вебинар или кликнул любое письмо, поскольку они недостаточно специфичны для эффективного тестирования.
Очень хорошо, когда маркетинг приводит лида с полномочиями принимать решения, который намерен приобрести ваше решение, как квалифицированный лид. Однако если они связаны с бизнесом, который не относится к вашему целевому рынку, они вряд ли будут квалифицированы отделом продаж.
Как только лид преодолеет отметку в 100 QL, проведите его через дополнительную систему оценки на основе учетной записи, чтобы убедиться, что он связан с компанией, которая соответствует вашему целевому рынку.
Например: Если ваше решение требует бюджета в размере 4+ млн руб. в год, то квалификация контактов, связанных с небольшими компаниями или малыми предприятиями, генерирующими менее 10 миллионов в год, практически не имеет смысла.
Определите признаки фирмы, которые исключают возможность работы с аккаунтом.
| Целевой аккаунт = FALSE | Перечислите фирменные характеристики бизнеса, который ваш отдел продаж отвергнет.Пример: головные офисы в Европе или США. |
| Целевой аккаунт = TRUE | Перечислите фирменные характеристики предприятия, которое соответствует вашему целевому рынкуЕсли есть сомнения: отмечайте "любой аккаунт, который не подходит под критерии "FALSE". |
Используйте ЦА = false, чтобы предотвратить оценку ваших лидов как MQL и их маршрутизацию в отдел продаж.
В рамках целевых аккаунтов внедрите сегментацию GOLD, SILVER, BRONZE. В результате ваш отдел продаж сможет определить приоритетность тех аккаунтов, которые ваш бизнес стремится получить больше всего.
| Золото | Перечислите фирмы, которые, согласно гипотезе, обеспечивают наилучшую рентабельность инвестиций |
| Серебро | Список фирм, которые предположительно обеспечивающие средний уровень ROI |
| Бронза | Список фирм, гипотетически обеспечивающие ROI, но не такой высокий, как серебряный. |
Как только лид достигает оценки MQL/PQL в 100 баллов, и вы знаете, что он связан с аккаунтом на вашем целевом рынке, этот лид направляется в отдел продаж, в их воронку.
Добавьте к возможности / сделке сумму, эквивалентную средней стоимости контракта, и установите дату закрытия на 30/60/90/120 дней в зависимости от вашего типичного цикла сделки. Это позволит вам отчитываться о прогнозируемом доходе, генерируемом маркетингом.
Поверьте мне - вы найдете в этом огромную пользу уже через несколько недель, когда сможете отчитываться о прогнозируемом доходе, аттрибуцированном маркетингу.
Нет ничего хуже, чем генерировать квалифицированный лид, на который отдел продаж не сразу реагирует.
Если у вас есть несколько сотрудников отдела продаж, которые занимаются одной вертикалью, регионом или размером бизнеса, создайте конкуренцию. Оповестите свою команду через Slack, Telegram, Teams, WhatsApp или электронную почту, дав им знать, что новый MQL объявлен в розыск.
Тот, кто подключится первым к этой сделке, добавит ее к своему доходу.
Чтобы узнать, что работает, и очистить свой скоринг лидов, вам нужно понять, почему одни возможности, созданные MQL/PQL, выигрываются, а другие проигрываются.
Легко понять, какие возможности превращаются в доход. Сложнее понять, почему возможности теряются. Чтобы решить эту проблему, настройте требуемое свойство причины потери сделки/закрытия возможности.
Создайте выпадающий список выбора, чтобы сотрудники отдела продаж могли выбрать его при закрытии сделки. Добавьте другие и предложите им добавить подробности об упущенной возможности с помощью поля для свободного текста.
Мы любим дашборды, которые предоставляют действенную информацию.
Действенная информация поможет вам оценить вашу систему скоринга лидов.
Я не сторонник отчетов ради отчетов, поэтому вот пользовательские отчеты, которые я предлагаю добавить в вашу панель.
Каждый квартал выделяйте время для удаления демографических показателей, показателей намерений и показателей фирмы, которые больше не имеют смысла. Добавляйте дополнительные маркеры по мере получения новых сведений.
Ваша цель - максимизировать доход, полученный от маркетинга / возможностей, созданных продуктами.
Надеюсь, вам понравилось читать о стратегии, лежащей в основе нашей скоринговой системы.
Как только вы выполнили все действия, вы можете создать соответствующие свойства и рабочие процессы для оценки демографических показателей, показателей намерений и показателей фирмы.
Если вы не знаете, как технически внедрить эту систему в вашу CRM / маркетинговое программное обеспечение, не напрягайтесь - у меня есть два варианта для вас.
1. Мы можем на демо рассказать, как эту систему можно автоматизировать с помощью SalesAI и все указанные выше характеристики будут заполняться автоматически. Календарь тут>
2. Скачивайте книгу, которая поможет вам оцифровать скоринг лидов самостоятельно:
Искусственный интеллект улучшает процессы продаж. Согласно исследованию, компании, использующие ИИ в продажах, смогли увеличить количество лидов...
Как применять ChatGPT для скоринга или квалификации лидов в B2B. Преимущества и недостатки использования ChatGPT для оценки качества лидов B2B.
Прогнозирование продаж, персонализация предложений, автоматический скоринг лидов, оптимизация процесса продаж, автоматическое заполнение CRM и тд.
Для Data-Driven лидеров роста, наш канал в Telegram: VP of sales.