Pazarlama nitelikli müşteri adayı (MQL), firmaografik özellikleri ve bir markayla etkileşim geçmişi, gelecekte müşteri olma olasılığının yüksek olduğunu gösteren bir müşteri adayıdır.

Teknoloji şirketlerinde, satış ve pazarlama ekipleri, bir müşteri adayını MQL olarak belirleme kriterlerini belirlemek için birlikte çalışır. Kriterler belirlendikten sonra, pazarlama ekipleri müşteri adayları oluşturmaktan, bu müşteri adaylarını kanallar arası etkileşim yoluyla MQL'lere dönüştürmekten ve MQL'leri satışa aktarmaktan sorumludur bölüm.

Birçok yazılım pazarlama/satış ekibi, bir müşteri adayının pazarlama departmanı tarafından ne zaman MQL olarak belirlenmesi ve satış departmanına teslim edilmesi gerektiğini belirlemek için bir tür müşteri adayı puanlaması kullanır.

Potansiyel müşteri puanlaması, teknoloji şirketleri tarafından potansiyel bir müşterinin ödeme yapan bir müşteriye dönüşme olasılığını tahmin etmek için kullanılan bir tekniktir.

Potansiyel Müşteri Puanlama Sistemi Geliştirme

Yazılım ve teknoloji şirketleri, ideal bir müşteri profili (ICP) geliştirmek ve müşteri profiliyle etkileşimin nasıl yapıldığını anlamak için mevcut müşterilerinden gelen firmaografik ve geçmiş davranışsal verileri kullanabilir. Müşteri yolculuğundaki çeşitli temas noktaları, satış olasılığını etkiler.

Bu bilgiyle donanmış olan şirket, yerleşik ICP'lere ne kadar iyi uyduklarına ve müşteriyle etkileşim geçmişlerine bağlı olarak her bir müşteri adayına puan veren bir müşteri adayı puanlama sistemi kurabilir Tarihsel olarak satış sonuçlarıyla ilişkili temas noktaları.

Örneğin SnapApp'in müşteri adayı puanlama sistemi, bir müşteri adayının satın almaya hazır olup olmadığını tahmin etmek için beş pazarlama kanalındaki davranışsal göstergelerden yararlandı. Bu sistem, gelir sonuçlarıyla daha güçlü bir şekilde ilişkili davranışlara daha fazla ağırlık verdi ve hatta potansiyel müşterinin potansiyel müşteri puanını düşüren olumsuz davranışsal göstergeleri de içeriyordu.

Potansiyel Müşteri Puanlaması Neden Önemlidir?

Müşteri adayı puanlaması, pazarlama ekiplerinin Nitelikli Müşteri Adayları dönüşüm sağlama olasılığı en yüksek olan ve müşteri yolculuğundaki bir sonraki aşamaya hazır olan - genellikle satış ekibinin bir üyesiyle yapılan bir konuşma.

Potansiyel müşteri puanlaması, genel olarak önemli olan iki sonuçla sonuçlanır. SaaS Taşımacılık Büyüme Başarısı: Kalite ve Verimlilik.

En umut verici müşteri adaylarını belirleyerek Pazarlama hunisi ve bunları MQL'ler olarak belirleyen pazarlamacılar, iletişim ve takip için satış ekibine yalnızca en yüksek kaliteli müşteri adaylarının iletilmesini sağlar.

Sonuç olarak, satış ekibi çok daha verimli bir şekilde çalışabilir. Satış ekibi, düşük kaliteli müşteri adayı yığınlarını gözden geçirmek yerine, yalnızca pazarlama ekibi tarafından incelenen ve bunu yapma olasılığı en yüksek olan yüksek kaliteli MQL'lerle etkileşime odaklanmaya odaklanabilir dönüştürmek.

Satış ekibinin en yüksek verimlilikte çalışması ve nitelikli MQL'lere zaman ve kaynak ayırması ile SaaS şirketleri satış döngüsünü kısaltabilir, gelir üretimini hızlandırabilir ve erişim sağlayabilir rakiplerinden daha hızlı bir şekilde karlı.

Pazarlama ve satış ekipleri, müşteri adayı puanlama sistemleri oluşturmak ve MQL'ler için yeterlilik kriterlerini belirlemek için birlikte çalışır - ancak bu tam olarak neleri içerir?

Bir MQL'yi tanımlama kriterleri tipik olarak iki kategoriye ayrılır: firmografik kriterler ve davranışsal kriterler.

Firmografik Kriterler

Bir müşteri adayı puanlama sistemi, firmaografik özelliklerinin satış organizasyonunun ideal müşteri profiline ne kadar yakın olduğuna bağlı olarak bir müşteri adayına puan atamak için oluşturulabilir. Firmografik kriterler aşağıdaki gibi şeyleri içerir:

• Hedef pazar veya sektör sektörü
• Firma büyüklüğü (çalışan sayısı, müşteri sayısı veya yıllık gelir)
• Coğrafi konum
• Olgunluk düzeyi
• Teknolojiyi uygulamaya hazır olma

Davranışsal Kriterler

Bir müşteri adayı puanlama sistemi, bir müşterinin davranış geçmişine ve müşteri yolculuğu boyunca katılımına dayalı olarak da puanlar atayabilir. Gelişmiş müşteri adayı puanlama sistemleri, satış sonuçlarıyla daha güçlü bir şekilde ilişkili olan belirli web sayfaları veya içerik varlıklarıyla etkileşim kurmak için daha fazla puan verebilir.

Davranışsal kriterler aşağıdaki gibi şeyleri içerebilir:

• Şirket web sitesine yapılan ziyaret sayısı
• Web sitesinde geçirilen süre
• E-posta etkileşimi (abonelik durumu, açılma oranı vb.)
• Sosyal medya katılımı
• Şirket web sitesinde bir teklifi kullanma (kapılı varlığı indirme, ücretsiz denemeyi kabul etme vb.)
• Kişisel bilgilerin şirket web sitesinde sunulması
• Şirket web sitesinde iletişim talebi gönderme

Pazarlama teknolojisi, SaaS şirketlerine web sitesi ziyaretçilerinin ve potansiyel müşterilerinin davranışlarını yüzlerce boyutta izleme yeteneği verir, ancak bu aşağıdakilere bağlıdır: Pazarlama Operasyonları verileri inceleyen ve hangi davranışsal ve firmografik metriklerin satış ve gelir sonuçlarıyla en iyi şekilde ilişkili olduğunu belirleyen profesyoneller.

MQL'ler ve Satış Nitelikli Müşteri Adayları (SQL'ler) iki değerli türdür Nitelikli Müşteri Adayları B2B SaaS şirketleri için, ancak farkı biliyor musunuz?

MQL'ler, genellikle firmaografik verilerine ve katılım geçmişlerine dayalı olarak müşteri adayı puanlama sisteminde belirli bir eşiği karşıladıktan sonra pazarlama ekibi tarafından nitelendirilir. MQL'ler satış ekibine, genellikle Satış Geliştirme Temsilcisi (SDR) rolündeki bir kişiye iletilir ve bu kişi, satış sürecinde ilerlemeye hazır olup olmadıklarını değerlendirmek için müşteri adayıyla iletişime geçer.

SQL, genellikle bir SDR olan satış ekibinin bir üyesi tarafından satış sürecinde ilerlemeye hazır olduğu incelenen bir müşteri adayıdır. Bir SDR'nin satış/pazarlama sürecindeki rolü, MQL'leri doğrudan onlarla iletişime geçerek ve nitelikli sorular sorarak SQL'lere dönüştürmektir.

Bir SQL'i nitelendirmek için ortak bir çerçeve BANT olarak bilinir:

• Bütçe – Müşteri adayının çözümü satın almak için yeterli bütçesi var mı?
• Otorite – Müşteri adayının satın alma kararını verme yetkisi var mı?
• İhtiyaçlar – Müşteri adayının çözüm için gerçek bir iş ihtiyacı var mı?
• Zaman çizelgesi – Müşteri adayı ne zaman çözümü satın almak/uygulamak istiyor?

Bir MQL, BANT kriterlerini karşıladığında, satış ekibinin bir üyesi tarafından SQL olarak atanabilir. Bir sonraki adım, bir satış temsilcisinin veya hesap yöneticisinin satışı tamamlamaya çalışacağı bir ürün demosu planlamak olabilir.

MQL, satış ekibi için yüksek kaliteli bir müşteri adayıdır, ancak müşteri adayının ödeme yapan bir müşteriye dönüştürülmesinden önce hala birkaç adım vardır.

Bir MQL'nin değeri üç faktöre dayalı olarak hesaplanabilir:

1. Satış ekibinin MQL → SQL Dönüşüm Oranı
2. Satış ekibinin SQL → Satış Dönüşüm Oranı
3. SaaS şirketinin genel Müşterisi Yaşam Boyu Değer (CLV/LTV) Metrik.

LTV'si 20.000 ABD Doları, SQL dönüşüm oranı %40 ve MQL dönüşüm oranı %25 olan bir SaaS işletmesi için bir MQL'nin değeri şu şekilde hesaplanabilir: (20.000 ABD Doları)(0.40)(0.10) = 800 ABD Doları

MQL'ler oluşturmak satış/pazarlama sürecinde gerekli bir adım olsa da, asla pazarlama ekiplerinin tek odak noktası veya pazarlama başarısının ölçüldüğü bir metrik haline gelmemelidir.

Bizim Müşteri Oluşturma metodoloji teknoloji müşterilerimiz için SQL'ler oluşturmaya ve müşterilere ödeme yapmaya odaklanır, çünkü sonuçta faturaları ödeyen MQL'ler değil, müşterilerdir.

Pazarlama çabalarınızın gelir elde etmeye başlamasını istiyorsanız, nasıl rekabet avantajı elde edebileceğinizi öğrenmek için bugün bizimle bir görüşme yapın Müşteri Yaratma ile.