Matavimui naudojami rinkodaros automatizavimo balai. Jie gali jums pasakyti viską, ko paprašysite. Pavyzdžiui, balas gali parodyti, kada potencialūs klientai šalti, kai karšti, ar jie gali susitraukti, kiek kartų jie buvo prisijungę prie jūsų programos arba ar juos domina konkreti jūsų sprendimo dalis.
Pagrindai, ką gali pasakyti rinkodaros automatizavimo balas
Jūs naudojate balus, kad įvertintumėte visų rūšių įsitraukimą. Prieš pradėdami vertinti balus ir kurti balų modelius, įsitikinkite, kad suprantate šiuos tris dažniausiai pasitaikančius potencialių klientų įvertinimo tikslus:
-
Pasirengimas pardavimui: jei norite įvertinti asmens pasirengimą parduoti, įvertinkite jį pagal sąveiką su pardavimui paruoštu turiniu. Tokiu būdu kiekvienas pardavimui paruoštas turtas, kurį ji naudoja, prideda arba atima bendrą pardavimui parengtą balą. Nustatykite, kad bendras balas būtų lygus bendravimo lygiui, kurį paprastai rodo potencialus klientas, kai yra pasiruošęs pasikalbėti su pardavėju.
-
Susidomėjimas produktu: jei norite įvertinti asmens susidomėjimą konkrečiais produktais ar paslaugomis, apsvarstykite galimybę sujungti kelis balus, po vieną kiekvienam dominančiam produktui ar paslaugai. Tokiu būdu galite matyti kelių produktų susidomėjimo lygį.
-
Šalto švino indikacija: balai rodo aktyvumą. Taigi, jei per tam tikrą laikotarpį balas nepadidėja, galite tiksliai nustatyti balą, identifikuojantį neaktyvų potencialą kaip šaltą potencialą.
Rinkodaros automatizavimo balų elgesys ir veiksmai
Veiksmai yra įtraukimas į jūsų rinkodaros išteklius. Elgesys parodomas asmens, bet nėra išreikštas kaip faktinis įsitraukimas į jūsų rinkodaros turtą. Žinodami toliau nurodytus veiksmus, galite sukurti ir patobulinti balų skaičiavimo modelį:
-
Veiklos stoka yra pagrindinė priežastis, kodėl pardavėjas turi susisiekti. Neaktyvumas taip pat gali būti gera priežastis sumažinti potencialaus pirkėjo, pasirengusio parduoti, balą. Abu šie automatizavimo būdai gali padėti nustatyti elgesio tendencijas ir tinkamai imtis veiksmų.
-
Vaizdo įrašo atkūrimo trukmė turėtų būti vertinama kaip atkūrimo procentinė dalis, o ne laikas. Pavyzdžiui, jei žmogus žiūri vieną minutę vienos minutės vaizdo įrašo, jis neturėtų būti vertinamas taip pat, kaip žmogus, kuris žiūri 10 procentų dešimties minučių trukmės vaizdo įrašo.
-
Peržiūrėtų puslapių skaičius reiškia, kad kuo daugiau puslapių asmuo atsisiunčia apsilankymo metu, tuo labiau jis yra įsitraukęs. Kai vertinate bendrą puslapių skaičių, įsitikinkite, kad vertinate žmones tik pagal puslapius, kurie padeda juos atpažinti kaip paruoštus parduoti.
Geriausios galimybės su rinkodaros automatizavimo paskyromis balais
Daugelį organizacinių pirkimo sprendimų priima komitetas, o ne vienas asmuo. Kai potencialūs klientai identifikuojami naudojant rinkodaros automatizavimo sprendimą, jie taip pat gali būti susieti su paskyra.
Paskyra pagrįstas balais – tai būdas nustatyti potencialių klientų grupes, susijusias su tuo pačiu sprendimu pirkti toje pačioje paskyroje. Potencialių klientų įvertinimas pagal kelių pirkėjų sąskaitą suteikia daug aiškesnį vaizdą apie įmonės pasirengimą parduoti ir gali būti lengvai naudojamas kaip įrankis, padedantis nustatyti geriausias pardavimo galimybes.
Sąskaita pagrįsto balų skaičiavimo supratimas yra ypač didelis rinkodaros automatizavimo pranašumas verslui verslo įmonėms, kurių pardavimo ciklai yra sudėtingi.
Kaip imtis veiksmų dėl rinkodaros automatizavimo potencialių klientų balų
Negausite visos naudos iš balų, nebent naudosite balų skaičiavimo modelį, kad rekomenduotumėte veiksmus, pagrįstus balais. Toliau pateikiami dažniausiai naudojami veiksmai, kurių galite imtis pagal potencialių klientų įvertinimo modelį.
-
Potencialaus kliento kvalifikacija: dažniausiai naudojami potencialių klientų balai kaip potencialaus kliento kvalifikacijos duomenų taškai. Norėdami įvertinti potencialius klientus pagal balą, turite turėti automatizavimo taisyklę, kad galėtumėte stebėti potencialių klientų balus, ieškant tų potencialių klientų, kurie atitinka konkrečius kriterijus.
-
Segmentavimas: efektyvus segmentavimo panaudojimas yra duomenų bazės rūšiavimas pagal žemiausius potencialių klientų balus. Sukūrę šį segmentą, segmentui galite sukurti specialią kampaniją, kurios tikslas – paskatinti daugiau veiksmų. Arba surūšiuokite savo duomenų bazę, kad surastumėte aukščiausius balus surinkusius potencialius klientus ir suteiktumėte jiems asmeninę sąveiką „Twitter“.
-
Potencialių klientų skatinimas : potencialių klientų, kurie rodo neveiklumą, balai per tam tikrą laikotarpį nedidėja. Naudokite švino balus, kad nustatytumėte šaltus laidus pagal neveiklumą, kad galėtumėte juos sudėti į švino puoselėjimo kelią.
-
Ataskaitų teikimas: balai gali padėti nustatyti, kur yra potencialus klientas pirkimo procese. Peržiūrėkite savo duomenų bazę ir stebėkite potencialių klientų procentą kiekviename pirkimo etape, kiekvienam etapui priskirdami balą. Tokiu būdu galite labai tiksliai nustatyti, kiek potencialių klientų bus konvertuojami į kitą etapą.
Kaip įvertinti rinkodaros automatizavimo potencialius klientus laikui bėgant
Vertinimo modeliai nėra veiksmingi, jei juos nustatote vieną kartą ir pamiršite. Turite skirti nuolatinį dėmesį savo vertinimo modeliui, jei norite, kad vertinimo modelis laikui bėgant teiktų jums svarbios informacijos. Nustatydami balų skaičiavimo modelį, atminkite šiuos dalykus:
-
Balai yra nuolatinis darbas . Turite pradėti nuo pagrindinio balų nustatymo modelio ir atidžiai jį peržiūrėti bei laikui bėgant atnaujinti savo vertinimo modelį.
-
Taškai gali didėti ir mažėti . Padidėjęs balas padeda įvertinti pardavimui paruoštus veiksmus, o sumažinus balą – stebėti įsitraukimo trūkumą per tam tikrą laikotarpį. Nepamirškite šių naudojimo būdų, kai nustatote balų skaičiavimo modelį.
-
Taškai yra santykiniai su laiku. Balai svarbūs tik tuo metu, kai jie sukuriami. Pavyzdžiui, asmuo, kuris praėjusiais metais surinko aukštą balą, šiais metais greičiausiai nebus pasirengęs parduoti. Taškai pateikiami laiku ir turėtų atspindėti neveiklumo laiką pažangesniuose balų skaičiavimo modeliuose.