潜在客户转化从信号开始 – 使用适合度评分,否则将失去业务!

Bank data will gives you up to date and fresh database. You will get phone number or whatsapp or telegram data here.
Post Reply
shukla1330
Posts: 42
Joined: Sat Dec 14, 2024 4:16 am

潜在客户转化从信号开始 – 使用适合度评分,否则将失去业务!

Post by shukla1330 »

博客首页 B2B / 客户数据平台 / 进入市场 / 预测 / 销售 /


作者:Alex Breya
识别最佳潜在客户对于任何公司的成功都至关重要,因为它有助于将资源和精力集中在最有可能成为客户的潜在客户身上。在营销方面,我们的资源有限(员工、资金、时间)——我们很少能够“随心所欲地”进行销售和营销。在客户准备好之前向错误的人推销会耗费时间和金钱,最终会损害您在他们真正准备好使用您的产品时成功联系他们的能力。要么第一次就一针见血,要么您将陷入困境或完全错失机会。潜在客户识别过程可能因行业、公司规模和目标市场而异,但以下是大多数公司使用的一些常见策略:

由 ICP(理想客户档案)定义
加权和/或预测潜在客户评分
购买行为/参与度
来源及渠道分析
CRM 数据
发现和资格认定流程
销售团队的反馈
客户反馈
数据分析与机器学习
持续改进
通过结合这些方法,公司可以优化潜在客户识别流程,并将精 南非電話打來 力集中在最有可能成为有价值客户的潜在客户身上。虽然所有这些因素都很重要,但如果缺少其中任何一个,其余因素带来的价值都将微乎其微,甚至毫无价值。

Image

无论如何,您都必须从定义理想客户档案(ICP) 开始。公司首先要创建理想客户的详细档案。这些档案通常包括人口统计信息、购买行为、痛点和偏好。通过了解谁是最佳客户,公司可以瞄准类似的潜在客户。创建 ICP 的更高级方法可以是查看所有已转化的客户或潜在客户并了解他们共同的属性。

确定 ICP 并发现总潜在市场 (TAM) 后,就该决定要寻找哪些潜在客户了。要确定销售和营销工作的重点,您需要一种方法来根据潜在客户购买您的产品或服务的倾向对TAM进行评分。在考虑购买行为、CRM 数据、反馈、发现流程、渠道分析和持续改进之前,您需要一个起点。如果从买方行为开始,您可能会花费数月时间追踪表现出意向的潜在客户,结果却发现他们的公司实际上根本没有能力购买您的产品。简而言之,除非您知道他们来自一家可能购买您产品的公司,否则买方行为毫无帮助。购买倾向或预测潜在客户评分是消除潜在客户优先级猜测的最佳方法之一。

那么什么是潜在客户评分?潜在客户评分是一种根据潜在客户的特征和与公司的互动为每位潜在客户分配数值的系统。积极行动(例如网站访问、电子邮件互动和内容下载)可提高潜在客户评分。分数越高,潜在客户被视为“热门”或“合格”的可能性就越大。高级潜在客户评分不仅考虑行为或行动,还会为匹配度高的公司提供“额外加分”。

公司匹配度得分表明一家公司是否适合成为您的客户,是否值得销售人员关注。该得分是根据匹配度数据计算得出的,这些匹配度数据是构成公司企业概况的详细信息(例如行业、国家/地区和员工人数)。

匹配度得分,也称为购买倾向得分,在公司层面上是一个数字表示,表示潜在客户与公司的理想客户资料 (ICP) 的匹配程度。它可以帮助企业根据预定义的标准评估潜在客户的适用性,以及潜在客户与其最佳客户特征的匹配程度。

匹配度得分是通过查看过去几年的所有积极成果来确定的。这通常与已转化为收入的潜在客户有关。机器学习模型是在考虑这些积极成果的共同属性的所有各种因素后开发的。用于计算匹配度得分的具体标准可能因公司而异,但共同因素包括:

人口统计:这包括潜在客户的位置、公司规模、行业和职位等数据。如果潜在客户的属性与公司的目标人群相匹配,则会获得更高的匹配分数。
企业概况:对于 B2B 公司而言,企业概况起着至关重要的作用。有关潜在客户公司的信息(例如收入、员工人数和业务结构)有助于评估匹配度。
参与度(个人层面):个人与您公司的营销材料、网站和内容的互动程度通常是一个重要因素。
行为数据 - 意图(公司级):跟踪潜在客户的在线行为,例如他们访问的页面、下载的内容以及他们在网站上花费的时间,可以深入了解他们的兴趣以及与公司产品的一致性。
技术图表数据:对于与技术相关的产品或服务,有关潜在客户当前技术堆栈和软件使用情况的技术图表数据可能很重要。
推荐来源:潜在客户的来源可以表明其与公司目标受众的契合程度。例如,来自特定营销活动或推荐的潜在客户可能更适合。
数据分析和机器学习:在某些情况下,使用高级数据分析和机器学习算法来评估历史数据和模式以确定拟合分数。
考虑这些因素和购买信号后,将使用评分系统计算匹配分数,该系统根据每个信号的重要性或“提升度”(基于触发特定信号而发生的转化几率百分比变化的数字表示)为其分配权重。然后汇总数据,并为潜在客户分配匹配分数。匹配分数可帮助销售和营销团队确定潜在客户的优先顺序,将精力集中在匹配分数较高且更有可能成为有价值客户的潜在客户身上。

很多时候,公司仅根据企业统计数据来确定匹配度,这比完全不考虑匹配度要好得多,但是,通过将技术统计数据(网络技术和安装基础技术)纳入方程式,他们可以显著提高匹配度评分的成功率。在软件或技术公司中,最好的客户数据平台(CDP) 和匹配度提供商通常会生成一个将技术统计数据考虑在内的匹配度评分,以提供最准确的倾向评分。

值得注意的是,虽然匹配度评分是确定合适的公司的重要工具,但它通常是更广泛的潜在客户评分系统的一部分,该系统还可能包括意向评分(寻找合适的公司)、角色评分(寻找合适的人)和参与度评分(寻找合适的人)。这些分数结合起来,可以更全面地了解潜在客户购买您的产品或服务的潜力和可能性。

简而言之,确定可成交业务的优先级最重要的一步是第一步——确定整个潜在市场 (TAM) 的匹配分数!不要跳过这一步,否则您将浪费大量的时间、金钱和精力去追逐那些从一开始就注定是失败的潜在客户。有关使用评分模型优化潜在客户优先级的更多信息,请查看收入雷达指南。
Post Reply