Коллтрекинг Callibri выяснил, что 48% заявок, которые поступают их клиентам — это спам, предложение услуг и нецелевые заявки[1].
При этом 61% B2B-маркетологов направляют все контакты без разбора напрямую в отдел продаж[2] . Это значит, что сейлзу жизненно важно быстро и точно квалифицировать лида.
Как выглядит точная квалификация лида и где могут появиться проблемы
Возьмем лида на двух стадиях — MQL и SQL, и разберем типичные ошибки.
Стадия
|
MQL
|
SQL
|
Задача сейлза
|
Квалифицировать лида
|
— Выяснить и описать потребность — Определить ЛПР-а — Выяснить бюджет и срок, за который клиент планирует решить потребность — Определить размер команды клиента на встречах — Сделать power map — карту участников сделки, которые влияют на процесс и принимают решение
|
Критерии успешной квалификации
|
— Полнота информации о клиенте: сейлз задал все вопросы для квалификации — Сейлз понял потребность клиента и она совпадает с компетенцией компании
|
— Точное понимание потребностей клиента — Эмоциональный контакт и партнерские отношения с ЛПР
|
Что может пойти не так
|
— Менеджер не выяснил детали сделки — Постеснялся задать неудобный вопрос, например, о бюджете — Менеджер начал заниматься самообманом и додумывать за клиента — Клиент подавил сейлза психологически и менеджер боится задать вопрос
|
— Менеджер не задал важный вопрос — Не записал все данные в CRM — Не создал фоллоуап после встречи — Начал говорить о цене, не обозначив ценность — Не выяснил ценность решения для клиента — Сейлз говорит только о задачах, а не целях клиента
|
- Менеджер по продажам не додумывает за клиента.
- Не стесняется и не забывает уточнять важные детали.
- Находится в адекватном эмоциональном состоянии: то есть не раздражен и не злится на клиента.
Вы можете автоматически квалифицировать лида на основе данных, а не домыслов
SalesAI автоматически квалифицирует лида с помощью двух фич. Первая — нейросеть анализирует диалог и выводит на экран уместные вопросы с учетом контекста разговора. Это снижает риск того, что сейлз забудет или постесняется задать вопрос, как в случае со статичным скриптом.
Вторая — оценивает вероятность сделки прямо во время разговора на основе истории взаимодействия с лидом и его настроения во время встречи.
- В исследовании Callibri участвовали 3 244 проекта
- 21 Surprising Lead Generation Stats
Получить тестовый доступ к SalesAI бесплатно: