
CRM'inizde çalışmayan bir potansiyel müşteri puanlama modeliniz mi var?
Acı gerçek şu ki, potansiyel müşteri puanlama sisteminiz şu anki haliyle muhtemelen bozuk. İş ünvanlarına, insanların web sitenizi ziyaret etme veya e-postalarınızı açma sayısına göre puan veriyorsunuz, ancak satış ekibiniz bu sözde "sıcak potansiyel müşterilere" gittiğinde, bu kişilerin çoğu ilgilenmiyor bile. Tanıdık geliyor mu?
Sorun şu ki, geleneksel potansiyel müşteri puanlama sistemleri alıcıların basit, doğrusal bir yolculuğa çıktığı varsayımına dayanıyor. Gerçek şu ki, günümüzün alıcıları çok daha karmaşık.
Bir alıcının bir çözüme ihtiyacı olduğunda, karar çoğu zaman çoktan verilmiş olur.
Siz daha isimlerini telaffuz edemeden onlar ödevlerini yapıyorlar; yorumları okuyorlar, rakipleri ölçüyorlar, sektör bloglarını araştırıyorlar.
Etkileşimleri tutarsızdır; bir hafta çok fazla içerik izlerken, diğer hafta hiç içerik izlemeyebilirler.
E-postalarınıza yanıt vermeyebilirler, ancak ürününüzle sık sık etkileşime girerler; bu, statik puanlama modellerinde gözden kaçan açık bir niyet işaretidir.
Hala statik puanlamaya güveniyorsanız, değerli fırsatları kaçırıyor olabilirsiniz.
İşte tam bu noktada Dinamik Potansiyel Müşteri Puanlaması devreye giriyor; alıcıların yaptıklarına ve niyet sinyallerine göre potansiyel müşterileri önceliklendiren, daha yenilikçi ve gerçek zamanlı bir yaklaşım.
Bu kılavuz, CRM'nizde dinamik bir potansiyel müşteri puanlama modeli oluşturma konusunda size bazı fikirler verecektir. Daha sonra, yapay zeka, davranışsal veriler ve otomasyon kullanarak satış ekibinizin zamanını dönüşüm olasılığı en yüksek potansiyel müşterilere harcadığından emin olabilirsiniz.
Başlamaya hazır mısınız? Hadi başlayalım. 🚀
Özellik | Statik Potansiyel Puanlaması | Dinamik Potansiyel Puanlaması |
---|---|---|
Veri Kaynakları | Demografi, firmografi, geçmiş eylemler | Gerçek zamanlı etkileşim, davranış kalıpları, yapay zeka içgörüleri |
Güncellemeler | Manuel, periyodik | Sürekli, otomatik |
Niyet Sinyalleri | Tıklamalar, form doldurmalar | Ürün kullanımı, zamana duyarlı eylemler, pazardaki sinyaller |
Satış Uyumlaştırması | Genellikle yanlış hizalanmış | Öngörücü ve alakalı |
Statik modeller sabit puan atamaları yapar (yani, "bir e-postanın açılması için 10 puan"), dinamik puanlama ise gerçek alıcı davranışına göre gerçek zamanlı olarak güncellenir ve daha alakalı ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlar.
Dinamik bir puanlama modeli oluştururken odaklanmanız gereken üç ana veri türü vardır:
Uygunluk Puanı (Kimlerdir)
Sanayi
Şirket büyüklüğü
İş unvanı
Şirket Geliri
👉 CRM Kurulum İpucu: CRM'inizde şirket verileri eksikse, boşlukları belirleyin ve bunları doldurmak için zenginleştirme araçlarını kullanın. Ardından, bu verileri kişilere taşımak için iş akışları oluşturun ve ICP'nize (İdeal Müşteri Profili) göre temel puanlar ve segmentler oluşturun.
Etkileşim Puanı (Sizinle Nasıl Etkileşim Kurdukları)
Web sitenize yapılan ziyaretler (örneğin ürün veya fiyatlandırma sayfaları = yüksek niyet)
İçerik indirmeleri
Webinar katılımı
E-posta etkileşimleri
Sosyal medya etkileşimi
👉 CRM Kurulum Stratejisi: Etkileşimi takip etmek ve puanları dinamik olarak otomatik güncellemek için HubSpot, Marketo, Pardot vb. gibi bir pazarlama otomasyon aracı kullanın.
Niyet Puanı (Satın Almaya Ne Kadar Hazırlar)
Ürüne katılım (özellikle SaaS şirketleri için)
Sık web sitesi ziyaretleri
Rakip karşılaştırmaları (G2 veya Capterra'daki aktivite vb.)
Satış materyalleriyle yüksek etkileşim (vaka çalışmaları, yatırım getirisi hesaplayıcıları, vb.)
Ürününüzle uyumlu daha fazla web araması
👉 CRM Kurulum Hilesi: HubSpot Breeze, 6sense, Bombora veya diğerleri gibi niyet verisi çözümlerini CRM'inize bağlayın.
Seçenek 1: HubSpot
3. Taraf Veri Zenginleştirme: Kendi kanallarınızın dışında alıcı niyetini izlemek için ZoomInfo, HubSpot Breeze, Bombora vb. kullanın.
Puanlama Modelleri Oluşturun – Uygunluk, Katılım ve Niyet puanlarının her birinin kendi modeli olmalıdır.
Satış Uyarıları: Bir potansiyel müşterinin puanı belirli bir eşiği aştığında SDR'leri otomatik olarak uyarın.
Seçenek 2: Salesforce
Öncü puanlar neredeyse hiç statik kalmaz ve zamanla azalır. Modelinizin etkililiğini korumak için:
Potansiyel müşteri puanlama modeliniz satış ekibinizin iş akışıyla kusursuz bir şekilde çalışmalıdır. İşte nasıl:
Potansiyel müşteri puanlama modeliniz satış ekibinizin ihtiyaç duyduğu sonuçları sağlamada başarısız oluyorsa, muhtemelen günümüz alıcıları için çok katıdır.
Günümüzün alıcıları doğrusal bir yol izlemiyorlar — kendi başlarına araştırma yapıyorlar, ani hareketlere katılıyorlar ve hızlı karar veriyorlar. Geleneksel puanlama modelleri bu tür bir aktiviteyle baş edemiyor.
Dinamik, niyet tabanlı potansiyel müşteri puanlamasını seçin, böylece satış ekibiniz yalnızca dönüşüm olasılığı en yüksek olanlara odaklanır. Beceriksiz potansiyel müşteri puanlamasının ötesine geçer ve bunun yerine gerçek zamanlı etkileşim ve davranış sinyalleri alanına girer.
Peki nereden başlamalısınız?
Mevcut modelinizi değerlendirin: Ne işe yarıyor, ne yaramıyor?
🔝 Hedef niyet sinyalleri: Net hazırlık sinyalleri olan alıcılara bakın.
✅ Puanlarınızı güncel tutun: CRM'inizi en son bilgilerle güncel tutun.
✅ Her zaman yineleyin: Satış ekibinizden gelen geri bildirimlerle modeli iyileştirin.
Değişim elbette bir gecede gerçekleşmeyecek, ancak küçük ayarlamalar bile hem dönüşümleri hem de satış hattı hızını önemli ölçüde etkileyebilir. Bu nedenle iyi uygulanmış bir potansiyel müşteri puanlama modeli sizin için işe yarayabilir, aleyhinize değil.
Potansiyel müşteri puanlamasına bir göz atmanın ve bunu işiniz için daha akıllı bir şekilde çalıştırmanın zamanı geldi.
Bu sorulardan bazılarını yanıtlamayı denemek ister misiniz? Şablonun bağlantısı