Potansiyel müşteri puanlaması, aşağıdakiler tarafından kullanılan bir sistemdir: B2B SaaS satış/pazarlama Müşteri adaylarına puan atandığı ve müşteriye dönüşme olasılığının yüksek olduğunu gösteren faktörlerin varlığına dayalı olarak bir puan değerlendirildiği ekipler.

Müşteri adayı puanlaması, potansiyel bir müşterinin müşteri adayı olarak nitelendirilip nitelendirilemeyeceğini belirlemek için objektif bir araç oluşturur. pazarlama nitelikli müşteri adayı (MQL) veya satış nitelikli müşteri adayı (SQL). Müşteri adayı puanlaması, bir müşteri adayının satışa hazır olup olmadığını değerlendirmek ve iletmek için ortak bir çerçeve oluşturarak satış verimliliğini artırır ve geliştirir Satış ve pazarlama arasındaki uyum. 

Müşteri adayı puanlamasının nihai amacı, bir müşteri adayının kalitesini dönüşüm olasılığı açısından değerlendirmek için tutarlı bir sisteme sahip olmaktır.

Müşteri adayı puanlama metodolojisi yaygın olsa da, her şirket, önceki deneyimlerine ve bir potansiyel müşterinin müşteriye dönüşme olasılığını artıran faktörler hakkındaki bilgisine dayanarak kendi benzersiz müşteri adayı puanlama modelini oluşturur.

Müşteri adayı puanlama modelleri son derece basitten son derece karmaşığa kadar değişebilir. Çok SaaS Taşımacılık Şirketler, potansiyel müşterilerin firmaografik özelliklerine, karar verici kişiliklerine, çevrimiçi davranışlarına, katılım geçmişlerine ve diğer faktörlere dayalı olarak 0 ile 100 arasında bir puan kazandığı bir müşteri adayı puanlama modeli kullanır. Puan ne kadar yüksek olursa, potansiyel müşterinin müşteriye dönüşme olasılığı o kadar yüksek olur.

Bir müşteri adayı puanlama sistemi geliştirirken, işiniz hangi belirli özelliklerin veya davranışların potansiyel müşterilerinizden puan eklemeye veya çıkarmaya neden olması gerektiğini tanımlamaktır.

Web sitenizde bir demo talep eden bir potansiyel müşteri, normalde potansiyel müşteri puanlarında büyük bir artış elde eder, bu da satın alma niyetinin ve dönüşüm olasılığının yüksek olduğunu gösterir. Öte yandan, "Kariyer" sayfanızı ziyaret eden bir potansiyel müşteri, ürününüzü satın almaya çalışmak yerine bir iş arıyor olabileceğinden, muhtemelen puanlarını düşürmelidir. Size uyan potansiyel müşteriler için daha fazla puan atamak da normaldir. İdeal Müşteri Profili (ICP).

Müşteri adayı puanlaması, ActiveCampaign veya Salesforce Engage gibi pazarlama yazılımlarının yardımıyla otomatikleştirilebilir. Şirketiniz müşteri adayı puanlama modelini tanımladıktan sonra, bu araçlar potansiyel müşterilerin web sitenizle nasıl etkileşim kurduğunu otomatik olarak izler, CRM'nizdeki potansiyel müşteri puanlarını günceller ve bir potansiyel müşteri MQL olarak kalifiye olmak için yeterli puan kazandığında size uyarılar gönderir.

Aşağıda, müşteri adayı puanlamasının kolayca tanımlanabilir birkaç faydası bulunmaktadır.

Pazarlama ve Satış Arasındaki Uyum

Bir müşteri adayı puanlama sistemi uygulamak, aşağıdakilere ilişkin ortak bir anlayış geliştirmeyi gerektirdiğinden, pazarlama ve satış ekibiniz arasında doğal olarak uyum sağlar:

• Yüksek kaliteli müşteri adaylarının özellikleri ve davranışları,
• Bir potansiyel müşterinin MQL olarak belirlenmesi gerektiğinde ve
• Bir MQL'nin SQL olarak nitelendirilmesi gerektiğinde.

Bu ortak anlayış, Müşteri adayı kalifikasyonu süreç ve satış döngüsünde ilerleyen müşterilerin gerçekten satışa hazır olmasını sağlar.

Artan Satış Verimliliği

Müşteri adayı puanlaması, hesap yöneticilerinizin satış hattınızdaki en nitelikli potansiyel müşterilerle tutarlı bir şekilde ilgilenmesini sağlayarak satış ekibinizin verimliliğini artırır. Bu sadece daha yüksek müşteriye yol açmakla kalmaz dönüşüm oranları, Ayrıca, daha yüksek kazanç ve daha az çalışan devir hızı ile daha mutlu bir satış gücüne sahip olacaksınız.

Optimize Edilmiş Müşteri Yolculuğu

Müşteri adayı puanlaması, müşteri yolculuğunu optimize etmede de rol oynar ve potansiyel müşterilerinizin satış/pazarlama hunisinde yalnızca gerçekten hazır ve bir satış görüşmesine açık olduklarında ilerlemesini sağlar.

Bir potansiyel müşterinin satın alma niyetini, web sitenizle olan etkileşimleri yoluyla doğru bir şekilde ölçebildiğinizde ve Pazarlama kanalları, ne zaman satın almaya hazır olacaklarını tahmin edebilir ve onları bir müşteriye dönüştürmek için mükemmel zamanda satışlarla bağlantı kurabilirsiniz.

Bir müşteri adayı puanlaması oluşturmak, bu sorunun cevabını tanımlama sürecidir:

Hangi müşteri özellikleri ve davranışları, potansiyel müşterinin müşteri olma olasılığı ile pozitif/negatif bir korelasyon gösteriyor?

Nasıl başlayacağınız aşağıda açıklanmıştır:

1. Dönüşüm Oranınızı Karşılaştırın – Potansiyel müşteri puanlamasının arkasındaki fikir, dönüşüm oranının yüksek olacağı potansiyel müşterileri belirlemektir. Bunu objektif bir şekilde ölçmek için, mevcut müşteri dönüşüm oranınızı (yeni müşteri sayısının MQL/SQL sayısına bölünmesi) hesaplamanız ve bunu bir karşılaştırma ölçütü olarak kullanmanız gerekir.
2. Değerli özellikleri ve davranışları belirleyin – Artık dönüşüm oranınızı karşılaştırdığınıza göre, modelinize hangi özelliklerin veya davranışların dahil edilmesi gerektiğini seçmenin zamanı geldi. Buradaki amaç, bir potansiyel müşterinin müşteriye dönüşme olasılığını artırabilecek eylemler veya özellikler önermektir, örneğin:

• Potansiyel müşteri web sitenizde bir demo talep etti,
• Potansiyel müşteri, son üç potansiyel müşteri yetiştirme e-postanızı açtı,
• Potansiyel müşterinin 50'den fazla, ancak 1.000'den az çalışanı vb. var.

Bu adımda, ideal müşteri profilinize ve en önemli pazarlama temas noktalarınızdan gelen etkileşim verilerine başvurmak isteyeceksiniz.

1. Korelasyonları arayın – Son adımda, esasen hangi davranışların bir potansiyel müşterinin potansiyel müşteri puanına eklenmesi veya çıkarılması gerektiğini tahmin ettiniz. Bu adımda, önceki adımda önerdiğiniz özellikleri/özellikleri veya davranışları sergileyen müşteriler için kapanış oranlarını hesaplayacaksınız. Bunu yaparken, bu faktörlerin her birinin satış sonuçları üzerindeki toplam etkisini objektif olarak ölçebileceksiniz.
2. Yüksek etki faktörleri için puan atayın – Korelasyonları hesapladıktan sonra, hangi firmaografik değişkenlerin veya katılım davranışlarının müşteri dönüşüm oranı üzerinde en büyük etkiye sahip olduğunu bilmelisiniz. Sisteminiz, yüksek amaçlı davranışlar (örneğin, bir ürün demosu talep etmek) için büyük miktarda puan atarken, düşük amaçlı veya olumsuz amaçlı davranışlar (örneğin, e-posta listenizden çıkma) için puan düşmelidir.

Sıfırdan kendi müşteri adayı puanlama modelinizi oluşturmaya hevesli değilseniz, satış/pazarlama verilerinizi analiz edecek ve SaaS şirketiniz için tahmine dayalı bir müşteri adayı puanlama sisteminin geliştirilmesini otomatikleştirecek yazılım programları vardır.

Şirketiniz pazarda ilgi gördükçe, müşteri adayı puanlaması, pazarlama/satış sürecinizin verimliliğini en üst düzeye çıkarmada önemli bir rol oynar, böylece hızla ölçeklenebilir ve gelirinizi artırabilirsiniz.

Direktifin bir parçası olarak kurum içi geliştirilen Müşteri Oluşturma metodolojisinde, Toplam Adreslenebilir Pazarı (TAM) haritalamak ve B2B SaaS müşterilerimiz için en değerli müşterileri belirlemek için 1. taraf verilerini kullanıyoruz.

Pazarlama çabalarımızı yalnızca yüksek değerli potansiyel müşterilere yönlendirerek, reklam harcamalarını agresif bir şekilde ölçeklendirirken ortalama sözleşme değeri, deneme dönüşüm oranı ve müşteri yaşam boyu değeri (LTV).

Daha fazlasını öğrenmeye hazır mısınız?

Giriş görüşmesi rezervasyonu yapın ekibimizin bir üyesiyle veya Direktif Topluluğuna Katılın ve SaaS pazarlama topluluğumuzdan özel içeriğe, içgörülere ve ücretsiz tavsiyelere erişim elde edin.