Что такое прогнозируемая оценка лидов? ИИ настраивает вас на более человечный маркетинг

Было время, и маркетологам понадобился хрустальный шар, чтобы предсказывать будущее. Теперь, с появлением моделей прогнозной оценки потенциальных клиентов, таких как Act-On AI Predictive Lead Score, становится немного проще предсказать результат продвижения потенциального клиента по воронке продаж.

Традиционная оценка потенциальных клиентов по-прежнему имеет свое место, но усиление и совершенствование вашей оценки потенциальных клиентов с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения обещает упростить, чем когда-либо, выявление перспективных потенциальных клиентов. Давайте углубимся в мир прогнозируемой оценки потенциальных клиентов, в том числе в собственную систему прогнозирования потенциальных клиентов с помощью искусственного интеллекта Act-On. Мы рассмотрим определение, различия между прогнозной и ручной оценкой, а также изложим некоторые возможные варианты использования.

Что такое прогнозируемая оценка лидов?

Эта передовая методология использует передовые методы машинного обучения и анализа данных для присвоения оценок лидам на основе вероятности их превращения в клиентов. Это выходит за рамки ограничений ручной оценки потенциальных клиентов, которая в значительной степени зависит от заранее определенных критериев, таких как должность, отрасль и размер компании. Вместо этого система оценки потенциальных клиентов на основе искусственного интеллекта анализирует множество точек данных, включая историческое поведение потенциальных клиентов, модели взаимодействия и демографическую информацию, и постоянно обновляется на основе положительных результатов. Этот подход дает маркетологам возможность принимать обоснованные решения, концентрируя свои усилия на потенциальных клиентах, которые демонстрируют более высокую вероятность конверсии.

Например, новая функция прогнозирования потенциальных клиентов Act-On AI использует модель машинного обучения, чтобы предсказать, насколько вероятно, что контакт превратится в продажу. Оценка, обновляемая ежедневно, меняется со временем по мере появления в системе новых моделей поведения при контакте.

В чем разница между подсчетом потенциальных клиентов вручную и прогнозным подсчетом потенциальных клиентов с помощью искусственного интеллекта?

Традиционная оценка потенциальных клиентов во многом зависит от заранее определенных критериев и ручной оценки. Хотя он может обеспечить базовый уровень приоритезации потенциальных клиентов, он часто упускает из виду сложные закономерности и поведенческие нюансы, которые ИИ может уловить с помощью машинного обучения. Короче говоря, это более субъективно.

Анализируя огромные объемы данных, модели прогнозирования потенциальных клиентов с помощью искусственного интеллекта могут выявить скрытые закономерности в поведении клиентов. В системе Act-On AI Predictive Lead Score мы используем обученные модели машинного обучения, чтобы соотнести конкретное поведение с положительными результатами, ежедневно генерируя новую оценку для каждого контакта. Мы разработали наши модели склонности к МО, чтобы выявить закономерности, из-за которых потенциальные клиенты могут в конечном итоге оказаться закрытыми или проигранными.

Более того, метод со временем адаптируется и совершенствуется, постоянно уточняя прогнозы на основе новых данных, тогда как текущие модели оценки потенциальных клиентов необходимо обновлять вручную. Оценка лидов с помощью ИИ обеспечивает более объективное представление о вероятности конверсии лида.

Но давайте будем честными: мы не хотим быть полностью объективными или субъективными. Маркетинг – это искусство, а не наука. Часто сочетание и балансирование ручного и прогнозного подсчета потенциальных клиентов является лучшим путем для продвинутых маркетинговых организаций (о чем мы поговорим дальше в блоге).

Сценарии использования ИИ для прогнозирования потенциальных клиентов

Важно помнить, что на данный момент модели прогнозирования потенциальных клиентов являются дополнением к вашим текущим ручным системам оценки потенциальных клиентов, а не полной заменой. У каждого бизнеса есть уникальные критерии оценки, которые следует учитывать при оценке потенциальных клиентов.

Итак, ознакомьтесь с нашим списком вариантов использования прогнозной оценки потенциальных клиентов. Они могут помочь вам получить максимальную отдачу от прогнозной оценки ИИ в целом и в частности от прогнозирующей оценки лидерства с помощью ИИ.

1. Расставьте приоритеты для потенциальных клиентов для инвестиций в продажи и маркетинг . Прогнозируемая оценка потенциальных клиентов революционизирует расстановку приоритетов потенциальных клиентов, позволяя вам сосредоточить свои усилия на потенциальных клиентах с самым высоким потенциалом конверсии. Это гарантирует, что ваши отделы продаж и маркетинга будут вкладывать свое время и ресурсы туда, где они с наибольшей вероятностью принесут результаты, что приведет к более эффективному управлению потенциальными клиентами и увеличению коэффициентов конверсии.
2. Создавайте сегменты для каждого этапа воронки, чтобы разделять и властвовать . Используйте прогнозную оценку потенциальных клиентов, чтобы сегментировать потенциальных клиентов на основе вероятности их конверсии. Отсортируйте их по верхним, средним и нижним частям воронки на основе прогнозируемых значений оценки потенциальных клиентов. То, где вы проводите линию, будет зависеть от вашего конкретного бизнеса, но, например, оценки от 0 до 30 для верхней части воронки, от 31 до 65 для середины воронки и более 65 для нижней части воронки. Затем наполните каждый сегмент различным контентом и предложите своим партнерам из отдела продаж расставить приоритеты для этих BOFU-потенциальных клиентов.
3. Планируйте более эффективное распределение ресурсов . Эффективное распределение маркетинговых ресурсов имеет решающее значение для успеха, и прогнозные оценки помогут вам в этом. Направляя свои усилия на потенциальных клиентов с более высокими показателями прогнозирования, вы сможете максимально эффективно использовать свой бюджет и ресурсы.
4. Используйте прогнозное обучение для согласования с продажами . Эффективное сотрудничество между отделами маркетинга и продаж может означать разницу между продвижением на максимальной скорости и остановкой на плече. Прогнозируемая оценка потенциальных клиентов облегчает межфункциональную согласованность и укрепляет доверие. Передавайте высокопоставленные лиды командам продаж из вашей прогнозной модели. Далее следует важная часть: выслушайте их отзывы о том, как эти лиды работали по сравнению с «горячими» лидами из вашей традиционной модели оценки лидов. Эта обратная связь может помочь вам точно настроить оценку вручную и определить лучшее приложение для потенциальных клиентов, оцененных с помощью ИИ, а также улучшить признание MQL среди партнеров по продажам.
5. Предоставляйте контент для позиции лида в воронке продаж . Программное обеспечение для прогнозирующей оценки потенциальных клиентов позволяет вам доставлять контент, который соответствует потребностям и болевым точкам отдельного лида. Например, потенциальные клиенты с высокой оценкой могут получать контент, который напрямую говорит о преимуществах вашего продукта перед конкурентами, в то время как лиды с более низкой оценкой могут поощряться с помощью образовательных ресурсов, охватывающих более широкие темы. Бонус: используйте генеративную генерацию контента с помощью ИИ, например Act-On AI Create, в сочетании с прогнозирующей оценкой, чтобы еще больше улучшить контент.
6. Разработайте новые стратегии повторного вовлечения . Не каждый лид конвертируется сразу. Вот тут-то и возникает повторное вовлечение. Оценка потенциальных клиентов с помощью ИИ помогает выявить потенциальных клиентов, которых стоит повторно привлечь. Анализируя исторические данные и модели поведения, вы можете выявить потенциальных клиентов, которые, возможно, проявляли интерес в прошлом, но требуют дополнительной поддержки, чтобы приблизиться к конверсии.
7. Поднимите свою игру по сегментации на новый уровень : эффективная сегментация имеет решающее значение для целевой коммуникации, а прогнозируемая оценка потенциальных клиентов открывает совершенно новое измерение ваших данных. Классифицируйте своих потенциальных клиентов в зависимости от того, насколько хорошо они оцениваются в вашей прогнозной модели, а затем попробуйте протестировать кампании на основе традиционных сегментов, таких как «горячие лиды» ​​или «теплые лиды». Прогнозирующая версия работает лучше? Как можно соответствующим образом скорректировать оценку потенциальных клиентов вручную?
8. Используйте данные для обновления и улучшения идеальных профилей клиентов . Анализ характеристик наиболее успешных потенциальных клиентов может помочь вам уточнить идеальные профили клиентов для вашего отдела продаж. Ищите любые тенденции, которые начинают проявляться в потенциальных клиентах, получивших высокие оценки в вашей автоматической оценке потенциальных клиентов, которые ранее могли не проявляться в ваших потенциальных клиентах, оцененных вручную. Затем прогнозируемая оценка лидов Act-On передается обратно в вашу платформу CRM, чтобы обогатить ваше понимание. Используйте эти идеи, чтобы скорректировать свой подход к ПМС.
9. Добавьте масштабности в отслеживание рентабельности инвестиций в маркетинг . Прогнозируемая оценка потенциальных клиентов предлагает реальный способ отслеживать успех ваших маркетинговых инициатив. Отслеживая коэффициенты конверсии потенциальных клиентов, вы можете оценить окупаемость инвестиций (ROI) для различных кампаний и стратегий. Попробуйте сравнить рентабельность инвестиций для потенциальных клиентов между традиционной оценкой потенциальных клиентов, полученной вручную, и прогнозируемой оценкой.
10. Выстраивайте долгосрочные отношения со своими потенциальными клиентами . Программное обеспечение для прогнозирования потенциальных клиентов — это не только мгновенная конверсия; речь идет о построении прочных отношений. Возможно, вы определите группу потенциальных клиентов, которая имеет хорошие оценки в вашей прогнозной оценке, но не так хорошо в соответствии с вашей ручной оценкой. Развивайте этих потенциальных клиентов и внимательно наблюдайте за их поведением. Если они начнут конвертироваться, значит, вы на правильном пути. Если они этого не делают, вы можете постепенно воспитывать их, чтобы повысить вовлеченность и интерес.

Все вышеперечисленные варианты использования добавляют масштабности и интеллекта вашим маркетинговым функциям. При их реализации сделайте шаг назад: примените то, что вы узнали, к своему общему подходу к маркетинговой стратегии. Лиды с высокой оценкой дают ценную информацию об атрибутах и ​​поведении, которые способствуют успешным конверсиям. Анализируя эту информацию, вы можете усовершенствовать свою общую маркетинговую стратегию, чтобы она лучше соответствовала потребностям и предпочтениям вашей целевой аудитории.

Ручная или прогнозируемая оценка? Ответ: оба

Имейте в виду, что оценка потенциальных клиентов вручную — это очень субъективный процесс. Он включает в себя множество лучших предположений и присвоение очков, привязанных к различным критериям. В зависимости от того, как и почему распределяются эти баллы, корреляцию между действиями и результатами может быть трудно отследить, и она может быть несколько произвольной. Такие решения, как Act-On AI Predictive Lead Score, являются более объективным показателем поведения пользователей.

По-настоящему опытный маркетолог сочетает в себе лучшие элементы как ручного, так и прогнозируемого подсчета потенциальных клиентов. Если скоринг вручную настроен правильно, оба типа скоринга дают хорошее представление о поведении покупателей. Сочетание того и другого может дать наиболее полное представление о сложной и уникальной воронке продаж, контенте и покупательском поведении конкретного бизнеса.

Если вы настроили оценку потенциальных клиентов вручную и использовали подход «установил и забыл», возможно, вы тратите время и энергию на малоценные лиды. Добавление прогнозируемой оценки к этому может улучшить дисциплину и строгость вашей системы оценки.

Будущее маркетинга, доступное уже в настоящем

Такие решения, как Act-On AI Predictive Lead Score, представляют собой сдвиг парадигмы в нашем подходе к выявлению, расстановке приоритетов и маркетингу потенциальных клиентов. Объединив искусственный интеллект и машинное обучение с искусством маркетинга, мы можем создавать персонализированные и эффективные кампании, которые найдут отклик у потенциальных клиентов на более глубоком уровне.

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте и машинном обучении?

• Узнайте о нашей новейшей функции — прогнозной оценке потенциальных клиентов Act-On AI.
  
• Узнайте больше о преимуществах совместной работы искусственного интеллекта и автоматизации маркетинга и о том, куда нас приведет эта революция в ближайшем будущем.
  
• Узнайте о преимуществах оценки потенциальных клиентов с помощью ИИ для маркетинговых команд, приведя примеры того, как максимально эффективно использовать эти возможности.
  
• Прочтите о полном наборе маркетинговых инструментов искусственного интеллекта от Act-On, текущих и будущих.