Скоринг лидов: как эффективно работать с лидами и повышать конверсии в продажу

Когда мы только начинали эксперименты с inbound воронками, мы быстро поняли, что одной из ключевых фичей для нас станет скоринг лидов. Этот инструмент позволяет делать сегментацию точнее и быстрее, чтобы повышает эффективность продаж.

Поэтому вместе с Вадимом Смирновым, product менеджером Dashly, решили рассказать об этом подробнее.

Скоринг лидов — это процесс оценки потенциальных клиентов по выбранным критериям для определения их готовности к покупке и вероятности успешной сделки. Из ключевых преимущества скоринга:

1 Приоритезация и экономия ресурсов

Скоринг выделяет лидов с высоким потенциалом, что позволяет командам сосредотачиваться на наиболее перспективных клиентах, экономя время и усилия.

Скоринг также помогает растить более целевой трафик в каналах привлечения. Вы можете масштабировать трафик с помощью lookalike аудиторий, опираясь на характеристики наиболее целевых лидов.

2 Сегментация и персонализация

Скоринг позволяет разделять поток лидов на группы и повышает эффективность продаж за счет фокуса на наиболее целевых заявках.

Например, наша практика показала, что лидов группы А (наиболее готовых к покупке) не нужно догревать специальными предложениями и скидками. А вот менее решительные лиды группы Б уже нуждаются в большем внимании продаж.

3 Синхрон маркетинга и продаж

Прозрачные и понятные критерии оценки лидов помогают налаживать взаимодействие и строить более слаженную работу между командами.

Обе команды также имеют единое понимание того, какие лиды считаются качественными для передачи от маркетинга к продажам, а также оценивать качество канала, не дожидаясь завершения цикла сделки.

Pardot скоринг (используется у Salesforce) опирается на поведенческие признаки. Вы назначаете баллы за определенные действия (Pardot assets). И если заполнение формы для вас более ценно, чем посещение страницы прайсинга, то вы назначаете больше баллов форме. И так, чем больше баллов набирает пользователь, тем более вовлеченным он считается. Самых горячих и передают в продажи.

Предиктивный скоринг отлавливает сигналы на уровне устройства, скорости перемещения по страницам и тд. Это скоринг, основанный на больших данных: люди, которые вели себя определенным образом на определенных страницах скорее всего с такой-то конверсией купят.

Здесь вы с помощью машинного обучения анализируете огромные объемы данных и выявляете скрытые шаблоны поведения. Этот метод позволяет предсказать, какие лиды имеют высокие шансы на успешную сделку, даже если на первый взгляд их действия не выделяются.

Скоринг на основе сильных вопросов – мы в dashly используем именно такой, сутевой скоринг:). Получая ответы на вопросы, мы собираем данные о том, какую конверсию показывают разные группы лидов, давшие те или иные ответы.

Например:

И наша задача — на основе ответов в нашем квизе найти группы, значительно отличающиеся по конверсии в продажу. И затем построить работу в маркетинге и сейлз на основе этих групп. Грубо говоря, разделить лидов на три приоритета: группа А — самые горячие, группа Б — средние, группа С — холодные.

Чтобы выделить группы пользователей и сильные вопросы, есть два способа:

Чем хорош скоринг на основе ответов: для его реализации не требуется какое-то сложное технологическое решение, и он более точный, потому что мы получаем характеристику лида от него самого, а не гадаем, отталкиваясь от поведения.

На мой взгляд, лучше те данные, которые легче интерпретировать. Да, это вопросы в лоб, но они дают хорошее предсказание конверсии без каких-то сложных вычислений.

Основой качественного скоринга служит соответствие ICP. Для B2B компании такими критериями могут быть:

Если вы четко определилили свой ICP, то настроить качественный скоринг становится намного проще.

В Dashly разработка системы скоринга начинается с определения сильных вопросов. Сильный вопрос — тот, который показывает значимую разницу в конверсии в продажу по разным вариантам ответа. Важно понять, какие признаки или действия лидов наиболее соотносятся с успешными сделками в вашей компании.

Чтобы определить сильный вопрос, лучше в первую очередь обратиться к продажам, потому что они главный источник знаний о лидах. Эти люди на передовой и, как правило, лучше всего знают потребности клиента.

У них невольно копится эта база скоринговых вопросов.

Именно продажи подсказали неочевидный сильный вопрос в одном из пилотов: “В какие игры играет ваш ребенок?”. Сейлзы сказали, что пользователи, которые отвечают, что их ребенок играет в Minecraft или Roblox, конвертятся лучше.

Либо для B2B это вопросы из BANT (Budget, Authority, Need, Timing) подходу к оценки лидов. Да, такие вопросы можно задать прямо в квизе и сделать быструю квалификацию лидов.

Второе способ узнать больше о лидах — маркетинговые опросники, исследования и и тд. Хотя в нашей практике это не так распространено.

Третье — мозговые штурмы. Взять профиль клиента и понять, кто они, зачем к нам обращаются. Но все же советуем не выдумывать из головы :)

Но на самом деле, вопросы должны быть простыми и прямолинейными. Даже вопросы про деньги. Да, для многих тема достаточно болезненная. В одном из наших пилотов 30% пользователей отваливались от нашего квиза именно на вопросе про деньги.

Раньше мы пытались как-то выкручиваться. Задавали вопросы типа “Как часто вам приходится принимать решения по найму?”.

Но мы убедились, что самые простые формулировки работают лучше всего. И да, многие отвалятся на вопросе про заработок. Но те, кто на него ответят, дадут нам четкий сигнал о своей готовности купить.

Далее на основе исторических данных о закрытых сделках, мы присваиваем баллы в зависимости от предикта конверсии по сильным вопросам. Чем больше вероятность покупки — тем выше балл.

Через итерацию сбора и анализа данных, собираем сильные вопросы и ответы, предсказывающие ABCD сегменты (тиры) лидов.

Последний этап — это тестирование и корректировка системы скоринга. Запускаем, анализируем, как оценки коррелируют с реальными конверсиями, и вносим коррективы.

Недостаточное количество данных. При сборе ответов должна быть стат значимость. Мы не можем построить скоринговую систему на десятках ответов. Разница между конверсиями групп должна быть значимой, чтобы не спутать закономерность со случайностью.

Со временем данные могут меняться. Разница между группами может меняться и это нужно учитывать, периодически пересматривая точность скоринговой модели. Лучше это делать с какой-то регулярностью.

С одним из клиентов мы раз в пару недель смотрим, не поменялись ли расклады, чтобы понять, что модель продолжает работать. Также могут быть внешние сигналы для пересмотра модели, например, вы изменили продукт или сменили каналы привлечения.

Выдумывание вопросов. Уже упоминал, что просто брейнштормить вопросы для квалификации не стоит. Лучше полагаться на фактуру продаж и собственные знания о пользователях.

Чтобы избежать этих ловушек:

В Dashly скоринг — одна из важных фичей, которая позволяет персонализировать коммуникацию и удваивать конверсию клиентов в продажу у приоритетной группы лидов, по сравнению с контрольной.

Dashly сейчас работает как growth команда в пилотах. К тому же с большим дисконтом. Если вы развиваете продукт на зарубежном рынке и ваша задача — удвоить результаты вашей inbound воронки, пишите в тг @dmitrii_ive за подробностями.