Apa itu Penilaian Prospek Prediktif? AI Mempersiapkan Anda untuk Pemasaran yang Lebih Manusiawi

Saatnya, pemasar membutuhkan bola kristal untuk meramalkan masa depan. Kini, dengan munculnya model penilaian prospek prediktif seperti Skor Prospek Prediktif AI Act-On, memprediksi hasil kemajuan prospek melalui corong Anda menjadi sedikit lebih mudah.

Penskoran prospek tradisional masih memiliki tempatnya, namun memperkuat dan menyempurnakan penskoran prospek Anda dengan AI dan pembelajaran mesin akan mempermudah Anda dalam mengidentifikasi prospek berpotensi besar. Mari selami lebih dalam dunia penilaian prospek prediktif, termasuk Skor Prospek Prediktif AI milik Act-On. Kami akan membahas definisinya, perbedaan antara penilaian prediktif dan manual, dan memaparkan beberapa kasus penggunaan potensial.

Apa yang dimaksud dengan penilaian prospek prediktif?

Metodologi mutakhir ini memanfaatkan pembelajaran mesin canggih dan teknik analisis data untuk memberikan skor pada prospek berdasarkan kemungkinan mereka berkonversi menjadi pelanggan. Hal ini melampaui batasan penilaian prospek manual, yang sangat bergantung pada kriteria yang telah ditentukan seperti jabatan, industri, dan ukuran perusahaan. Sebaliknya, penilaian prospek berbasis AI menggali banyak titik data, termasuk riwayat perilaku prospek, pola keterlibatan, dan informasi demografis, dan terus diperbarui berdasarkan hasil positif. Pendekatan ini memberdayakan pemasar untuk membuat keputusan yang tepat, memfokuskan upaya mereka pada prospek yang menunjukkan kemungkinan konversi lebih tinggi.

Misalnya, fitur Skor Prospek Prediktif AI Act-On yang baru menggunakan model pembelajaran mesin untuk memprediksi seberapa besar kemungkinan kontak berkonversi menjadi penjualan. Skor tersebut, diperbarui setiap hari, berubah seiring waktu seiring dengan masuknya perilaku kontak baru ke dalam sistem.

Apa perbedaan antara penilaian prospek manual dan penilaian prospek prediktif AI?

Penilaian prospek tradisional sangat bergantung pada kriteria yang telah ditentukan sebelumnya dan evaluasi manual. Meskipun dapat memberikan tingkat prioritas prospek yang dasar, hal ini sering kali mengabaikan pola kompleks dan nuansa perilaku yang dapat ditangkap oleh penilaian prospek prediktif AI melalui kekuatan pembelajaran mesin. Singkatnya, ini lebih subjektif.

Dengan menganalisis data dalam jumlah besar, model penilaian prospek prediktif AI dapat mengidentifikasi pola tersembunyi dalam perilaku pelanggan. Dengan Skor Prospek Prediktif AI Act-On, kami menggunakan model pembelajaran mesin terlatih untuk menghubungkan perilaku tertentu dengan hasil positif, sehingga menghasilkan skor baru setiap hari untuk setiap kontak. Kami telah merancang model kecenderungan ML untuk mengidentifikasi pola yang membuat prospek cenderung berakhir dengan kemenangan atau kekalahan.

Terlebih lagi, metode ini beradaptasi dan berkembang seiring berjalannya waktu, terus menyempurnakan prediksinya berdasarkan data baru, sedangkan model penilaian prospek saat ini harus diperbarui secara manual. Penilaian prospek AI memberikan pandangan yang lebih obyektif tentang kemungkinan prospek untuk berkonversi.

Namun jujur ​​saja: kami tidak ingin sepenuhnya objektif atau subjektif. Pemasaran adalah seni, bukan ilmu. Seringkali, menggabungkan dan menyeimbangkan penilaian prospek manual dan prediktif adalah jalan terbaik bagi organisasi pemasaran yang canggih (seperti yang akan kita bahas lebih lanjut di blog).

Kasus penggunaan penilaian prospek prediktif AI

Penting untuk diingat bahwa, untuk saat ini, model penilaian prospek prediktif merupakan pelengkap untuk sistem penilaian prospek manual Anda saat ini, bukan pengganti penuh. Setiap bisnis memiliki kriteria penilaian unik yang harus dipertimbangkan saat menilai prospek.

Jadi, bacalah daftar kasus penggunaan skor prospek prediktif kami. Mereka dapat membantu Anda mendapatkan hasil maksimal dari penilaian prediktif AI secara umum, dan Skor Prospek Prediktif AI Act-On secara khusus.

1. Prioritaskan prospek untuk investasi penjualan dan pemasaran : Penilaian prospek prediktif merevolusi penentuan prioritas prospek dengan memungkinkan Anda memfokuskan upaya pada prospek dengan potensi konversi tertinggi. Hal ini memastikan tim penjualan dan pemasaran Anda menginvestasikan waktu dan sumber daya mereka di tempat yang paling mungkin memberikan hasil, sehingga menghasilkan manajemen prospek yang lebih efisien dan meningkatkan tingkat konversi.
2. Bangun segmen untuk setiap tahapan corong untuk dibagi dan ditaklukkan : Gunakan penilaian prospek prediktif untuk membantu mengelompokkan prospek Anda berdasarkan kemungkinan mereka untuk berkonversi. Urutkan ke dalam corong atas, tengah, dan bawah berdasarkan nilai skor prospek prediktif. Tempat Anda menarik garis akan bervariasi berdasarkan bisnis spesifik Anda, namun misalnya, skor 0-30 untuk corong bagian atas, 31-65 untuk corong tengah, dan lebih dari 65 untuk corong terbawah. Kemudian, kembangkan setiap segmen dengan konten yang berbeda, dan dorong mitra Anda di tim penjualan untuk memprioritaskan prospek BOFU tersebut.
3. Rencanakan untuk mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien : Mengalokasikan sumber daya pemasaran secara efektif sangat penting untuk kesuksesan, dan skor prediktif membantu Anda melakukan hal tersebut. Dengan mengarahkan upaya Anda pada prospek dengan skor prediktif lebih tinggi, Anda dapat memaksimalkan anggaran dan sumber daya Anda.
4. Gunakan pembelajaran prediktif untuk menyelaraskan dengan penjualan : Kolaborasi yang efektif antara tim pemasaran dan penjualan dapat menjadi pembeda antara bekerja dengan kecepatan tinggi dan menunda-nunda. Penilaian prospek yang prediktif memfasilitasi penyelarasan lintas fungsi dan membangun kepercayaan. Serahkan prospek dengan skor tinggi ke tim penjualan dari model prediktif Anda. Berikutnya adalah bagian yang penting: dengarkan masukan mereka tentang kinerja prospek ini dibandingkan dengan prospek menarik dari model skor prospek tradisional Anda. Masukan tersebut dapat membantu Anda menyempurnakan penilaian manual dan menentukan penerapan terbaik untuk prospek dengan skor AI, serta meningkatkan penerimaan MQL di antara mitra penjualan.
5. Kirimkan konten untuk posisi prospek di saluran penjualan : Perangkat lunak penskoran prospek prediktif memberdayakan Anda untuk mengirimkan konten yang sesuai dengan kebutuhan dan permasalahan masing-masing prospek. Misalnya, prospek dengan skor tinggi dapat menerima konten yang secara langsung menjelaskan keunggulan produk Anda dibandingkan pesaing, sementara prospek dengan skor lebih rendah dapat dikembangkan dengan sumber daya pendidikan yang mencakup topik yang lebih luas. Bonus: Gunakan pembuatan konten AI generatif, seperti Act-On AI Create bersama dengan skor prediktif untuk menyempurnakan konten lebih jauh.
6. Rancang strategi keterlibatan kembali yang baru : Tidak semua prospek langsung berkonversi. Di sinilah keterlibatan kembali berperan. Penilaian prospek AI membantu mengidentifikasi prospek yang layak untuk dilibatkan kembali. Dengan menganalisis data historis dan pola perilaku, Anda dapat menentukan prospek yang mungkin pernah menunjukkan minat di masa lalu tetapi memerlukan pemeliharaan tambahan agar mendekati konversi.
7. Tingkatkan permainan segmentasi Anda ke tingkat berikutnya : Segmentasi yang efektif sangat penting untuk komunikasi yang ditargetkan, dan penilaian prospek prediktif menawarkan dimensi baru pada data Anda. Kategorikan prospek Anda berdasarkan seberapa baik skornya dalam model prediktif Anda, lalu coba uji kampanye terhadap segmen tradisional Anda seperti “prospek menarik” atau “prospek hangat”. Apakah versi prediktif berperforma lebih baik? Bagaimana Anda dapat menyesuaikan penilaian prospek manual Anda?
8. Memanfaatkan data untuk memperbarui dan meningkatkan profil pelanggan ideal : Menganalisis atribut prospek dengan skor tinggi dapat membantu Anda menyempurnakan profil pelanggan ideal untuk tim penjualan Anda. Cari tren apa pun yang mulai muncul pada prospek yang memiliki skor tinggi pada skor prospek otomatis Anda yang mungkin belum pernah muncul sebelumnya pada prospek yang dinilai secara manual. Skor Prospek Prediktif Act-On kemudian dimasukkan kembali ke platform CRM Anda untuk memperkaya pemahaman Anda. Gunakan wawasan tersebut untuk menyesuaikan pendekatan Anda terhadap ICP Anda.
9. Tambahkan dimensi pada pelacakan ROI pemasaran : Penilaian prospek prediktif menawarkan cara nyata untuk melacak keberhasilan inisiatif pemasaran Anda. Dengan memantau tingkat konversi prospek dengan skor tinggi, Anda dapat menilai laba atas investasi (ROI) untuk berbagai kampanye dan strategi. Coba bandingkan ROI untuk prospek antara skor prospek manual tradisional dan skor prediktif.
10. Bangun hubungan jangka panjang dengan prospek Anda : Perangkat lunak skor prospek prediktif bukan hanya tentang konversi langsung; ini tentang membangun hubungan yang langgeng. Mungkin Anda mengidentifikasi sekelompok prospek yang mendapat skor bagus dalam skor prediktif Anda, namun tidak terlalu bagus menurut skor manual Anda. Peliharalah petunjuk ini dan perhatikan perilaku mereka dengan cermat. Jika mereka mulai berkonversi, Anda tahu bahwa Anda berada di jalur yang benar. Jika tidak, Anda dapat memupuknya secara lebih perlahan seiring berjalannya waktu untuk membangun keterlibatan dan minat.

Semua kasus penggunaan di atas menambah dimensi dan kecerdasan pada fungsi pemasaran Anda. Saat Anda menerapkannya, ambil langkah mundur: terapkan apa yang telah Anda pelajari ke dalam keseluruhan pendekatan strategi pemasaran Anda. Prospek dengan skor tinggi menawarkan wawasan berharga tentang atribut dan perilaku yang berkontribusi terhadap keberhasilan konversi. Dengan menganalisis wawasan ini, Anda dapat menyempurnakan keseluruhan strategi pemasaran agar lebih selaras dengan kebutuhan dan preferensi audiens target Anda.

Skor manual atau prediksi? Jawabannya adalah keduanya

Ingatlah bahwa penilaian prospek secara manual adalah proses yang sangat subjektif. Ini melibatkan banyak tebakan terbaik dan penetapan poin yang dikaitkan dengan kriteria berbeda. Bergantung pada bagaimana poin-poin tersebut ditetapkan, dan alasannya, korelasi antara tindakan dan hasil mungkin sulit dilacak, dan agak sewenang-wenang. Solusi seperti Act-On AI Predictive Lead Score adalah ukuran perilaku pengguna yang lebih obyektif.

Pemasar yang benar-benar canggih akan menggabungkan elemen terbaik dari penilaian prospek manual dan prediktif. Jika penilaian manual diatur dengan benar, kedua jenis penilaian tersebut memberikan indikasi arah yang baik tentang perilaku pembeli. Menggabungkan keduanya dapat memberikan gambaran paling lengkap tentang saluran penjualan, konten, dan perilaku pembelian calon pelanggan yang kompleks dan unik dari suatu bisnis.

Jika Anda telah menyiapkan skor prospek manual dan menggunakan pendekatan “atur dan lupakan”, Anda mungkin menghabiskan waktu dan energi untuk prospek bernilai rendah. Menambahkan skor prediktif ke dalam campuran dapat meningkatkan disiplin dan ketelitian sistem penilaian Anda.

Masa depan pemasaran, kini tersedia di masa sekarang

Solusi seperti Act-On AI Predictive Lead Score mewakili perubahan paradigma dalam cara kami melakukan pendekatan dalam mengidentifikasi, memprioritaskan, dan memasarkan prospek. Dengan menggabungkan AI dan pembelajaran mesin dengan seni pemasaran, kami dapat merancang kampanye yang dipersonalisasi dan efektif yang dapat menjangkau prospek secara lebih mendalam.

Tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang AI dan pembelajaran mesin?

• Pelajari tentang fitur terbaru kami, Skor Prospek Prediktif AI Act-On.
  
• Pelajari lebih lanjut tentang manfaat AI dan otomatisasi pemasaran yang bekerja sama, dan ke mana revolusi ini akan membawa kita dalam waktu dekat.
  
• Pahami manfaat penilaian prospek AI untuk tim pemasaran, dengan contoh cara memanfaatkan peluang ini semaksimal mungkin.
  
• Baca tentang rangkaian lengkap alat pemasaran AI Act-On, saat ini dan yang akan datang.