Генерация большого количества потенциальных клиентов — это одно, а определение того, какие из них с наибольшей вероятностью превратятся в покупателей, — совсем другое. Дело в качестве, а не в количестве
Именно здесь на помощь приходит система подсчёта лидов. Давайте разберёмся, что такое подсчёт лидов и как его можно эффективно рассчитать.
Что такое подсчёт лидов?
Коротко говоря, подсчёт лидов заключается в оценке качества ваших потенциальных клиентов, чтобы определить, какие лиды стоит разрабатывать, а какие — нет. Обычно этот процесс работает по балльной системе.
Вы присваиваете потенциальным клиентам баллы в соответствии с различными характеристиками. Более конкретно, вы можете оценивать лидов на основе неявных и явных данных.
Явные данные — это фактическая информация, которую ваши лиды подтвердили по телефону или заполнив форму. С другой стороны, неявные данные основаны на информации, которой вы уже располагаете, например, на истории покупок.
Затем вы можете разбить оба набора данных на демографические и поведенческие данные. Демографические данные относятся к размеру компании ваших потенциальных клиентов, географической информации или отрасли, в то время как поведенческие данные фокусируются на информации, основанной на действиях ваших потенциальных клиентов, таких как отправка форм.
Каковы преимущества подсчёта лидов?
Во-первых, подсчёт лидов делает процесс продаж более эффективным. Определив квалифицированных и неквалифицированных лидов, вы больше не будете тратить время на холодные звонки или персонализацию коммерческих электронных писем для лидов, которые, скорее всего, не принесут никакой ценности вашему бизнесу.
Исключив из процесса плохие лиды, вы, вероятно, сможете увеличить конверсию с меньшим количеством торговых представителей.
Следовательно, подсчёт лидов помогает вам сэкономить время и деньги. Он также помогает сосредоточить ваши усилия по продажам на лидах с высокой стоимостью для достижения лучших результатов.
Кроме того, система подсчёта лидов помогает вам улучшить свою маркетинговую стратегию. Вы сможете определить, какие маркетинговые каналы приносят наиболее ценные лиды, что позволит вам определить, в какие каналы стоит инвестировать, а какие — нет.
Более того, подсчёт лидов улучшит процесс привлечения клиентов, поскольку позволит вам точно определить, на каком этапе цикла продаж находятся ваши потенциальные клиенты.
Вы можете использовать эту информацию для отправки контента, ориентированного на лидов на каждом этапе цикла продаж. Следовательно, вы сможете наладить более значимые отношения и быстрее заключать сделки.
Наконец, оценка лидов поможет вам объединить отделы продаж и маркетинга. Как упоминалось ранее, для системы подсчёта лидов требуются данные. Эта информация помогает маркетологам понять, какие типы потенциальных клиентов с наибольшей вероятностью совершат конверсию, и разработать целевые кампании для их привлечения. Отдел маркетинга может передавать готовые к продаже лиды команде продаж и помогать им заключать больше сделок.
Как вручную оценить лиды
Коэффициент конверсии лида в клиента
Коэффициент конверсии лида в клиента представляет собой процент квалифицированных лидов компании, которые привели к продаже. Чтобы рассчитать этот показатель, разделите количество квалифицированных потенциальных клиентов, которые привели к конверсии, на общее количество квалифицированных лидов.
Почему этот показатель важен? По сути, он служит ориентиром для вашей команды продаж. Он позволяет вам оценить эффективность вашей воронки продаж и помогает вам сопоставить несколько маркетинговых каналов друг с другом, чтобы определить, какие из них наиболее эффективны для привлечения высококачественных лидов.
Выберите правильные атрибуты для вашей модели
Атрибуты — это основа вашей модели подсчёта лидов. Они помогают вам определить и выявить характеристики потенциальных клиентов, готовых к продажам, и дают вам представление о том, как повысить качество лидов.
Сначала определите потенциальных клиентов, которые приносят наибольшую ценность вашему бизнесу.
Затем возьмите ваши наборы неявных и явных данных и найдите сходства между вашими ценными потенциальными клиентами, изучив демографические и поведенческие данные. После изучения данных определите характеристики, которые определяют высококачественных потенциальных клиентов, и присвойте им соответствующие атрибуты.
Определите коэффициент закрытия для всех атрибутов
Далее необходимо определить, какой атрибут более ценен, чем другой. Сначала вам нужно рассчитать коэффициент закрытия для каждого атрибута. Более конкретно, определите, сколько потенциальных клиентов превращаются в клиентов в зависимости от их поведения или демографических данных.
Например, вы можете рассчитать коэффициент закрытия людей, которые подписались на вашу рассылку, следят за вами в социальных сетях, или определить коэффициент закрытия потенциальных клиентов из разных регионов или ниш.
Назначьте значения в баллах
После определения коэффициентов закрытия для каждого атрибута вам необходимо сравнить их и расставить приоритеты.
Например, недавняя статистика в Instagram показывает, что маркетологи оценивают маркетинг влияния как свой самый быстрорастущий канал привлечения клиентов. Таким образом, вы можете обнаружить, что больше потенциальных клиентов из маркетинговых кампаний влияния превращаются в клиентов, чем потенциальных клиентов, которые подписались на вашу рассылку.
В этом случае первый атрибут более ценен. Повторите процесс для каждого конкретного атрибута, чтобы определить характеристики, которые точно отражают качество лида.
Кроме того, сравните коэффициенты закрытия ваших атрибутов с вашим общим коэффициентом закрытия. Это послужит ориентиром при назначении баллов для ваших атрибутов.
Например, если коэффициент закрытия для подписки на рассылку новостей составляет 15%, тогда как ваш общий коэффициент закрытия составляет один процент, вы можете присвоить каждому лиду, который зарегистрировался в вашей рассылке, 15 баллов.
Также рекомендуется установить минимальный порог баллов, чтобы упростить разграничение квалифицированных и неквалифицированных потенциальных клиентов. Например, лиды с оценкой ниже 50/100 баллов могут быть не стоят того, чтобы их разрабатывать.
Другие виды подсчёта лидов
Помимо ручного подхода, существуют и другие методы подсчёта лидов. В частности, это прогностический подсчёт лидов и подсчёт лидов с помощью логистической регрессии.
Прогностический подсчёт лидов может быть вашим лучшим выбором, если вы хотите сэкономить время. Этот метод использует машинное обучение для обработки данных о потенциальных клиентах, чтобы найти общие точки между конвертируемыми и неконвертируемыми лидами, и ранжирует каждого потенциального клиента на основе вероятности его конверсии.
Прогностический подсчёт лидов устраняет необходимость вручную просеивать данные для выявления ценных атрибутов и минимизирует риск человеческих ошибок.
Кроме того, поскольку системы прогностического подсчёта лидов используют технологию машинного обучения, вам не нужно будет оптимизировать стратегию последующих действий вручную.
С другой стороны, основная сила систем подсчёта лидов с помощью логистической регрессии заключается в их точности, поскольку она учитывает, как все атрибуты клиента взаимодействуют друг с другом.
Это метод интеллектуального анализа данных, который использует Microsoft Excel. Он работает путём построения формулы в электронной таблице, которая покажет вероятность превращения потенциального клиента в клиента.
Заключение
В целом, подсчёт лидов имеет решающее значение для выявления ценных потенциальных клиентов и понимания того, как вы можете снизить стоимость за лид.
Начните с определения вашего коэффициента конверсии лида. После этого выберите правильные атрибуты в зависимости от информации о вашем клиенте, рассчитайте коэффициент закрытия для каждого атрибута и отсортируйте их по важности.