Lead scoring

Vad är lead scoring?

Lead scoring är en metod som används inom marknadsföring och försäljning för att bedöma och prioritera potentiella kunder (leads) baserat på deras sannolika intresse och köpbenägenhet. Syftet med lead scoring är att identifiera de mest kvalificerade och lovande leadsen för att optimera marknadsförings- och säljinsatserna och maximera konverteringen av leads till kunder.

Vid lead scoring tilldelas varje lead en poäng baserat på olika kriterier och beteenden som indikerar intresse och köpavsikt. Dessa kriterier kan inkludera demografiska data, interaktioner på webbplatsen, öppnings- och klickfrekvens i e-postmeddelanden, nedladdningar av innehåll, sociala medier-engagemang och andra relevanta aktiviteter. Genom att tilldela poäng baserat på dessa kriterier kan man rangordna leadsen efter deras relativa kvalitet och prioritera de som anses vara mest troliga att konvertera till betalande kunder.

Lead scoring kan genomföras med hjälp av marketing automation system och kundrelationssystem (CRM). Resultaten kan sedan användas för att anpassa marknadsförings- och säljaktiviteter. Exempelvis kan leadsen med högst poäng skickas vidare till säljavdelningen för personlig uppföljning, medan de med lägre poäng kan fortsätta att bearbetas med automatiserade marknadsföringskampanjer.

Genom att använda lead scoring kan företag effektivisera sin försäljningsprocess och fokusera sina resurser på de mest lovande och kvalificerade leadsen. Det hjälper också till att öka samarbetet mellan marknad och försäljning genom att ge båda avdelningarna en tydligare förståelse för vilka leads som bör prioriteras och vilka som kräver ytterligare bearbetning för att konvertera till kunder.

Hur kan en lead scoring modell se ut?

En lead scoring-modell kan se olika ut beroende på företagets behov och de specifika kriterier som bedöms vara relevanta för att bedöma ett leads kvalitet och köpbenägenhet. Här är några vanliga komponenter och steg som kan ingå i en lead scoring-modell:

Identifiering av relevanta kriterier: Först och främst måste du identifiera de faktorer och beteenden som anses vara viktiga för att bedöma leadsens kvalitet. Det kan inkludera demografiska data (exempelvis bransch, företagsstorlek), beteenden (exempelvis webbplatsbesök, nedladdningar av innehåll), interaktioner (exempelvis e-postöppningar, klick) och andra engagemangsindikatorer (exempelvis sociala medier, webinar-deltagande). Dessa kriterier bör vara relevanta för ditt företags produkter eller tjänster och köpprocessen.

Vägning och poängsättning: Varje kriterium tilldelas en viktning baserat på dess betydelse för att indikera ett högkvalitativ lead. Till exempel kan nedladdningar av företagets demo-rapport vara mer betydelsefullt än att besöka startsidan på webbplatsen. Ett poängsystem används för att tilldela poäng till varje kriterium baserat på dess relevans och betydelse. Poängen kan vara absoluta eller relativa, beroende på hur viktiga kriterierna är i förhållande till varandra.

Skala och tröskelvärden: En skala fastställs för att definiera olika nivåer av lead-kvalitet. Till exempel kan skalan vara 1-100, där högre poäng indikerar en högre kvalitet på leadet. Ett tröskelvärde definieras för att bestämma när en lead anses vara tillräckligt kvalificerad för att överföras till säljavdelningen eller för ytterligare bearbetning.

Datamodellering och algoritmer: Beroende på datamängden och komplexiteten i din lead scoring-modell kan du använda olika algoritmer för att analysera och beräkna leadpoängen. De större och marknadsledande systemleverantörerna erbjuder en lösning med AI där scoringmodellen baseras på tidigare leads som konverterats till kunder. AI:t uppdateras även kontinuerligt och håller sig därmed alltid aktuell med vad för kriterier som just nu är mest betydelsefulla. 

Validering och justering: Efter att modellen har skapats (om den är statisk och inte AI) är det viktigt att validera dess prestanda genom att använda historiska data och jämföra de tilldelade poängen med faktiska konverteringsresultat. Modellen kan justeras baserat på resultatet av valideringen för att förbättra dess effektivitet och träffsäkerhet.

Vilka fallgropar finns med lead scoring?

Även om lead scoring kan vara en kraftfull metod för att prioritera leads och optimera marknadsförings- och säljinsatser, finns det några potentiella fallgropar att vara medveten om:

Subjektiva bedömningar: Om kriterierna och vikterna som används i lead scoring-modellen är subjektiva eller inte tillräckligt baserade på data och fakta, kan bedömningen av leadsens kvalitet bli snedvriden. Det är viktigt att ha en tydlig och objektiv process för att fastställa relevanta kriterier och vikta dem på ett korrekt sätt.

Ofullständig eller felaktig data: Om lead scoring-modellen baseras på bristfällig eller felaktig data kan det leda till felaktiga bedömningar av leadsens kvalitet. Det är viktigt att ha korrekta och uppdaterade datakällor samt att regelbundet rensa och uppdatera data för att undvika att basera bedömningar på felaktig information.

Statisk modell: En statisk lead scoring-modell kan vara begränsad i sin förmåga att anpassa sig till förändrade marknadsförutsättningar och köpbeteenden. Kundbeteenden och preferenser kan förändras över tid, och det är viktigt att regelbundet utvärdera och justera lead scoring-modellen för att säkerställa att den fortfarande är effektiv och aktuell.

Ignorera kvalitativ data: Lead scoring tenderar ofta att fokusera på kvantitativa data som klick och nedladdningar, men det kan vara viktigt att också inkludera kvalitativ data för att få en mer holistisk bedömning av leadsens intresse och engagemang. Till exempel kan feedback från säljteamet eller andra interaktioner som inte kan mätas kvantitativt ge värdefull insikt.

Försumma mänsklig bedömning: Lead scoring bör vara en kombination av automatiserade algoritmer och mänskliga bedömningar. Att helt förlita sig på en automatiserad modell kan leda till att viktiga signaler och sammanhang förbises. Mänsklig insikt och bedömning kan tillföra en djupare förståelse och kan komplettera de automatiska bedömningarna.

Det är viktigt att vara medveten om dessa fallgropar och kontinuerligt övervaka och förbättra lead scoring-modellen för att säkerställa dess effektivitet och tillförlitlighet.

Exempel på verktyg som du kan använda lead scoring i:

Salesforce: Salesforce är en av de mest kända CRM-plattformarna och erbjuder inbyggda funktioner för lead scoring. Du kan skapa anpassade fält, poängsättningsregler och automatiserade arbetsflöden för att bedöma och rangordna leads baserat på deras aktiviteter och egenskaper. Salesforce erbjuder även en lösning för att scora leads med AI, kallad Einstein Lead Scoring. 

HubSpot: HubSpot är en omfattande marknadsförings- och försäljningsplattform som innehåller verktyg för lead scoring. Du kan använda HubSpots lead scoring-funktioner för att tilldela poäng till leads baserat på beteenden, interaktioner och egenskaper, samt skapa segmentering och automatiserade arbetsflöden baserat på poängresultaten.

Marketo: Marketo är en annan ledande plattform inom marknadsföring och automation som erbjuder lead scoring-funktioner. Med Marketo kan du definiera poängsättningsregler och bedöma leads baserat på deras engagemang och beteenden, och sedan använda resultaten för att prioritera leads och anpassa marknadsföringskampanjer.

SharpSpring: SharpSpring är en omfattande marknadsföringsautomation och CRM-plattform som inkluderar lead scoring-funktioner. Du kan ställa in poängvärden och regler för att bedöma leads baserat på interaktioner, beteenden och andra relevanta faktorer. Resultaten kan användas för att generera automatiserade säljuppföljningar och prioritera leads.

Dessa är bara några exempel på system och verktyg som erbjuder lead scoring-funktioner. Det finns också andra CRM- och marknadsföringsautomationssystem som kan vara anpassade för att passa dina specifika behov och verksamhetens krav.