Grunderna i marknadsföringsautomationspoängkoncept

Marketing automation poäng används för mätning. De kan berätta vad du än ber dem att berätta. Till exempel kan en poäng berätta när leads är kalla, när de är varma, om de sannolikt kommer att churna, hur många gånger de har loggat in på din applikation eller om de är intresserade av en specifik del av din lösning.

Grunderna i vad en marknadsföringsautomationspoäng kan berätta för dig

Du använder poäng för att mäta alla typer av engagemang. Innan du börjar göra mål och bygga poängmodeller, se till att du förstår dessa tre vanliga mål för att göra mål:

• Säljberedskap: Om du vill mäta en persons säljberedskap, poängsätt henne baserat på interaktioner med säljfärdigt innehåll. På så sätt läggs varje försäljningsklar tillgång hon engagerar sig i till eller drar av från hennes totala försäljningsklara resultat. Ställ in din totala poäng lika med en interaktionsnivå som en potentiell kund vanligtvis uppvisar när hon är redo att prata med en säljare.

• Produktintresse: Om du vill mäta en persons intresse för specifika produkter eller tjänster, överväg att kombinera flera poäng, en för varje produkt eller tjänstelinje av intresse. På så sätt kan du se nivån av intresse för flera produkter.

• Indikation för kallt bly: Poäng visar aktivitet. Så om ingen ökning av poängen inträffar under en tidsperiod kan du peka ut poängen som identifierar en inaktiv prospekt som en kall lead.

Marketing automation poängbeteenden kontra åtgärder

Åtgärder är engagemang med dina marknadsföringstillgångar. Beteenden uppvisas av en person men uttrycks inte i termer av faktisk engagemang med dina marknadsföringstillgångar. Att känna till följande beteenden kan hjälpa dig att skapa och förfina din poängmodell:

• Brist på aktivitet är en viktig anledning för en säljare att nå ut. Inaktivitet kan också vara en bra anledning att sänka en prospekts försäljningsklara poäng. Båda dessa automatiseringar kan hjälpa dig att identifiera trender i beteende och vidta lämpliga åtgärder.

• Längden på videouppspelning bör ses i termer av uppspelningsprocent snarare än tid. Till exempel, om en person tittar på en minut av en video på en minut, ska han inte få samma poäng som en person som tittar på 10 procent av en tiominuters video.

• Antalet visade sidor antar att ju fler sidor en person laddar ner under ett besök, desto mer engagerad är han. När du får totalt antal sidor, se till att du poängsätter personer endast baserat på sidor som hjälper dig att identifiera dem som försäljningsklara.

De bästa möjligheterna med marknadsföringsautomation kontobaserad poängsättning

En kommitté, snarare än en enda person, fattar många av de organisatoriska köpbesluten. När leads identifieras med en marknadsföringsautomationslösning kan de också kopplas till ett konto.

Kontobaserad poängsättning är ett sätt att identifiera grupper av potentiella kunder relaterade till samma köpbeslut under samma konto. Att poängsätta leads baserat på en redovisning av flera köpare ger en mycket tydligare bild av ett företags säljberedskap och kan enkelt användas som ett verktyg för att hjälpa dig att identifiera de allra bästa försäljningsmöjligheterna.

Att förstå kontobaserad poängsättning är en särskilt stor fördel med marknadsföringsautomatisering för företag till företag med komplexa försäljningscykler.

Hur man agerar på leadscores för marknadsföringsautomatisering

Du kommer inte att få ut det fulla värdet av poäng om du inte använder din poängmodell för att rekommendera åtgärder baserat på poängen. Här är de vanligaste åtgärderna du kan vidta baserat på din modell för potentiella kunder:

• Lead-kvalificering: Att använda lead-poäng som datapunkter för lead-kvalificering är den vanligaste användningen av poängsättning. För att kvalificera potentiella kunder baserat på en poäng, måste du ha en automatiseringsregel för att övervaka potentiella kunder och leta efter de potentiella kunderna som matchar specifika kriterier.

• Segmentering: En kraftfull användning av segmentering är att sortera din databas efter lägsta lead-poäng. När du har det här segmentet kan du ge segmentet en speciell kampanj med målet att driva på fler åtgärder. Eller sortera din databas för att hitta de potentiella kunderna med de högsta poängen och ge dem alla en personlig interaktion på Twitter.

• Lead nurturing: Leads som visar inaktivitet har poäng som inte ökar under en tidsperiod. Använd leadscores för att identifiera kalla leads baserat på inaktivitet så att du kan placera dem på ett lead-vårdande spår.

• Rapportering: Poäng kan hjälpa dig att identifiera var en lead är i köpprocessen. Titta på din databas och spåra procentandelen av dina potentiella kunder i varje köpsteg genom att tilldela en poäng till varje steg. På så sätt kan du identifiera mycket exakt hur många leads som kommer att konvertera till nästa steg.

Hur man poängsätter leads för marknadsföringsautomatisering över tid

Poängmodeller är inte effektiva om du ställer in dem en gång och sedan glömmer bort dem. Du måste ägna kontinuerlig uppmärksamhet åt din poängmodell om du vill att din poängmodell ska ge dig relevant information över tid. När du ställer in din poängmodell, tänk på följande:

• Poäng är ett ständigt pågående arbete . Du måste börja med en grundläggande poängmodell och vara noggrann med att granska den och uppdatera din poängmodell över tiden.

• Poäng kan gå upp och ner . En ökning av poängen hjälper dig att mäta säljfärdiga åtgärder, och en minskning av poängen hjälper dig att spåra bristande engagemang över en tidsperiod. Kom ihåg att ha dessa användningsområden i åtanke när du ställer in din poängmodell.

• Poängen är relativa till tiden. Poäng spelar bara roll när de skapas. Till exempel, en person som fick en hög poäng förra året är inte lika sannolikt att vara redo för försäljning i år. Poängen kommer i rätt tid och bör återspegla tiden för inaktivitet i mer avancerade poängmodeller.