تسجيل النقاط الرئيسية: التعريف وكيفية حساب نقاط العميل المتوقع

إن توليد عدد كبير من العملاء المحتملين شيء بينما تحديد العملاء المحتملين الذين من المرجح أن يتحولوا إلى عملاء شيء آخر. بعبارة أخرى ، يتعلق الأمر بالجودة أكثر من الكمية.

وهنا يأتي دور تسجيل النقاط الرئيسية. دعنا نلقي نظرة على ماهية تسجيل النقاط الرئيسية وكيف يمكنك حسابها بشكل فعال.

ما هو تسجيل النقاط الرئيسية؟

باختصار ، يتضمن تقييم العملاء المحتملين قياس جودة العملاء المحتملين لتحديد العملاء المتوقعين الذين يستحقون المتابعة وأيهم لا يستحقون ذلك. عادة ، تعمل هذه العملية على نظام قائم على النقاط.

تقوم بتعيين نقاط العملاء المحتملين وفقًا لسمات مختلفة. وبشكل أكثر تحديدًا ، يمكنك تسجيل نقاط العملاء المحتملين بناءً على بيانات ضمنية وصريحة.

تشير المعلومات الصريحة إلى البيانات الواقعية التي أكدها عملاؤك المحتملون من خلال مكالمة هاتفية أو من خلال ملء نموذج. من ناحية أخرى ، تستند البيانات الضمنية إلى المعلومات التي تمتلكها بالفعل ، مثل سجل الشراء.

يمكنك بعد ذلك تقسيم مجموعتي البيانات إلى بيانات ديموغرافية وسلوكية. تشير البيانات الديموغرافية إلى حجم شركة العملاء المتوقعين أو المعلومات الجغرافية أو الصناعة ، بينما تركز البيانات السلوكية على المعلومات بناءً على الإجراءات التي اتخذها عملاؤك المحتملون ، مثل عمليات إرسال النماذج.

ما هي فوائد تسجيل النقاط الرئيسية؟

بالنسبة للمبتدئين ، يجعل تسجيل النقاط الرئيسية عملية البيع أكثر كفاءة. من خلال تحديد العملاء المحتملين المؤهلين وغير المؤهلين ، لن تحتاج بعد الآن إلى قضاء بعض الوقت في الاتصال البارد أو تخصيص رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بالمبيعات للعملاء المحتملين الذين من المحتمل ألا يجلبوا أي قيمة لعملك.

من خلال إخراج العملاء المحتملين السيئين من المعادلة ، من المحتمل أن تكون قادرًا على زيادة التحويلات مع عدد أقل من مندوبي المبيعات.

وبالتالي ، يساعدك تسجيل النقاط على توفير الوقت والمال. كما أنه يساعد في تحويل جهود مبيعاتك إلى عملاء محتملين ذوي قيمة عالية لتحقيق نتائج أفضل.

بالإضافة إلى ذلك ، يساعدك نظام تسجيل النقاط على تحسين استراتيجية التسويق الخاصة بك. ستتمكن من تحديد القنوات التسويقية التي تجلب العملاء المتوقعين الأكثر قيمة ، مما يتيح لك تحديد القنوات التي تستحق الاستثمار فيها وأيها لا يستحق ذلك.

علاوة على ذلك ، سيؤدي تسجيل النقاط الرئيسية إلى تحسين عملية الرعاية ، حيث يتيح لك تحديد مكان تواجد العملاء المحتملين في دورة المبيعات.

يمكنك استخدام هذه المعلومات لإرسال محتوى مخصص للعملاء المحتملين خلال كل مرحلة من مراحل دورة المبيعات. وبالتالي ، يمكنك إنشاء علاقات أكثر جدوى وإغلاق الصفقات بشكل أسرع.

أخيرًا ، سيساعدك تقييم العملاء المحتملين في الحصول على فرق المبيعات والتسويق في نفس الصفحة. كما ذكرنا سابقًا ، يتطلب وجود نظام تسجيل نقاط رئيسية بيانات.

تساعد هذه المعلومات جهات التسويق في فهم نوع العملاء المحتملين الذين من المرجح أن يقوموا بالتحويل وكيفية إنشاء حملات مستهدفة لجذبهم. يمكن لقسم التسويق بعد ذلك تسليم العملاء المحتملين الجاهزين للمبيعات إلى فريق المبيعات ومساعدتهم على تحقيق المزيد من المبيعات.

كيفية تسجيل العملاء المحتملين يدويًا

معدل التحويل من العميل إلى العميل

يمثل معدل تحويل العميل المتوقع إلى العميل النسبة المئوية للعملاء المتوقعين المؤهلين للشركة الذين نتج عنهم عملية بيع. لحساب هذا المقياس ، اقسم عدد العملاء المحتملين المؤهلين الذين أنتجوا التحويلات على العدد الإجمالي للعملاء المحتملين المؤهلين.

لماذا هذا المقياس مهم؟ يعمل بشكل أساسي كمعيار لفريق المبيعات الخاص بك. يسمح لك بتقييم أداء قمع المبيعات الخاص بك ويساعدك على تكديس عدة قنوات تسويقية ضد بعضها البعض لتحديد القنوات الأكثر فعالية في توليد عملاء محتملين عاليين الجودة.

اختر السمات المناسبة لنموذجك

السمات هي العمود الفقري لنموذج نقاط العميل المتوقع. إنها تساعدك على تحديد وتحديد خصائص العملاء المحتملين الجاهزين للمبيعات وتعطيك فكرة عن كيفية تحسين جودة العملاء المحتملين.

هذا هو المكان الذي تأتي فيه البيانات التي ذكرناها سابقًا. أولاً ، حدد التوقعات التي تحقق أكبر قيمة لعملك.

ثانيًا ، خذ مجموعات بياناتك الضمنية والصريحة وابحث عن أوجه التشابه بين العملاء المحتملين ذوي القيمة العالية من خلال فحص البيانات الديموغرافية والسلوكية. عند مراجعة البيانات ، حدد الخصائص التي تحدد الآفاق عالية الجودة وقم بتعيين السمات وفقًا لذلك.

تحديد معدل الإغلاق لجميع السمات

بعد ذلك ، حان الوقت لتحديد السمة الأكثر قيمة من الأخرى. ستحتاج أولاً إلى حساب معدل الإغلاق لكل سمة للقيام بذلك. بشكل أكثر تحديدًا ، حدد عدد العملاء المحتملين الذين يتحولون إلى عملاء اعتمادًا على سلوكهم أو التركيبة السكانية.

على سبيل المثال ، يمكنك حساب معدل الإغلاق للأشخاص الذين اشتركوا في رسالتك الإخبارية ، أو يتابعونك على وسائل التواصل الاجتماعي ، أو تحديد معدل إغلاق العملاء المحتملين داخل مناطق أو مجالات مختلفة.

قم بتعيين قيم النقاط

عند تحديد معدلات الإغلاق لكل سمة ، ستحتاج إلى مقارنتها وإعطاء الأولوية لأحدها على الآخر.

على سبيل المثال ، تُظهر إحصائيات Instagram الأخيرة أن المسوقين يصنفون التسويق المؤثر على أنه القناة الأسرع توسعاً في اكتساب العملاء. لذلك قد تكتشف أن المزيد من العملاء المحتملين من حملات المؤثرين يتحولون إلى عملاء أكثر من العملاء المحتملين الذين اشتركوا في رسالتك الإخبارية.

في هذه الحالة ، تكون السمة السابقة أكثر قيمة. كرر العملية لكل سمة محددة لتحديد الخصائص التي تعكس بدقة جودة العميل المتوقع.

علاوة على ذلك ، قارن معدلات إغلاق سماتك بمعدل الإغلاق الإجمالي. سيعمل هذا كنقطة مرجعية عند تعيين الدرجات لسماتك.

على سبيل المثال ، إذا كان للاشتراكات في الرسائل الإخبارية معدل إغلاق يبلغ 15٪ ، في حين أن معدل الإغلاق الإجمالي الخاص بك هو واحد بالمائة ، فيمكنك تعيين 15 نقطة لكل عميل متوقع يسجل في رسالتك الإخبارية.

يوصى أيضًا بتحديد حد أدنى من النقاط لتسهيل رسم الخط الفاصل بين العملاء المحتملين المؤهلين وغير المؤهلين. على سبيل المثال ، قد لا يكون العملاء المتوقعون الذين حصلوا على نقاط أقل من 50/100 نقطة جديرة بالمتابعة.

أنواع أخرى من نقاط الرصاص

بصرف النظر عن النهج اليدوي ، هناك أيضًا طرق أخرى لتسجيل العملاء المتوقعين. وبشكل أكثر تحديدًا ، يؤدي الانحدار التنبئي واللوجستي إلى تسجيل النتائج.

قد يكون تسجيل نقاط الرصاص التنبؤية هو أفضل رهان لك إذا كنت تبحث عن توفير الوقت. تستخدم هذه الطريقة التعلم الآلي لتصفح بيانات العملاء المحتملين للعثور على نقاط مشتركة بين العملاء المتوقعين الذين يقومون بالتحويل والعملاء المحتملين الذين لا يفعلون ذلك ، وتصنيف كل عميل محتمل بناءً على احتمالية التحويل.

يؤدي تسجيل نقاط الرصاص التنبؤية إلى التخلص من الحاجة إلى غربلة البيانات يدويًا لتحديد السمات القيمة وتقليل مخاطر الأخطاء البشرية.

علاوة على ذلك ، نظرًا لأن أنظمة تسجيل نقاط الرصاص التنبؤية تستخدم تقنية التعلم الآلي ، فلن تحتاج إلى تحسين استراتيجية المتابعة يدويًا.

من ناحية أخرى ، تكمن القوة الرئيسية لأنظمة تسجيل نقاط الانحدار اللوجستي في دقتها ، حيث إنها تنظر في كيفية تفاعل جميع سمات العملاء مع بعضها البعض.

هذه تقنية لاستخراج البيانات تستخدم Microsoft Excel. إنه يعمل عن طريق بناء صيغة في جدول البيانات والتي ستكشف عن احتمال تحويل العميل المحتمل إلى عميل.

استنتاج

بشكل عام ، يعد تسجيل نقاط العميل المتوقع أمرًا ضروريًا لتحديد العملاء المحتملين ذوي القيمة العالية ومنحك نظرة ثاقبة حول كيفية خفض التكلفة لكل عميل محتمل.

ابدأ بتحديد الفترة التي ستؤدي فيها إلى التحويل متأخرًا. بعد ذلك ، اختر السمات الصحيحة بناءً على معلومات عميلك ، واحسب معدل الإغلاق لكل سمة ، وفرزها بناءً على أهميتها.