Müşteri Adayı Puanlaması: Tanımı ve Bir Müşteri Adayı Puanı Nasıl Hesaplanır

Yüksek miktarda potansiyel müşteri oluşturmak bir şeydir, hangi potansiyel müşterilerin müşteriye dönüşme olasılığının en yüksek olduğunu belirlemek başka bir şeydir. Başka bir deyişle, her şey nicelikten çok nitelikle ilgilidir.

Müşteri adayı puanlaması burada devreye girer. Müşteri adayı puanlamasının ne olduğuna ve bunu nasıl etkili bir şekilde hesaplayabileceğinize bir göz atalım.

Lider Puanlama Nedir?

Kısacası, müşteri adayı puanlaması, hangi potansiyel müşterilerin takip etmeye değer olduğunu ve hangilerinin olmadığını belirlemek için potansiyel müşterilerinizin kalitesini ölçmeyi içerir. Genellikle bu süreç nokta tabanlı bir sistem üzerinde çalışır.

Çeşitli niteliklere göre potansiyel müşterilere puanlar atarsınız. Daha spesifik olarak, örtülü ve açık verilere dayalı olarak müşteri adaylarını puanlayabilirsiniz.

Açık bilgiler, potansiyel müşterilerinizin bir telefon görüşmesi veya bir form doldurarak onayladığı gerçek verileri ifade eder. Öte yandan, örtük veriler, satın alma geçmişi gibi halihazırda sahip olduğunuz bilgilere dayanmaktadır.

Daha sonra her iki veri kümesini demografik ve davranışsal verilere ayırabilirsiniz. Demografik veriler, potansiyel müşterilerinizin şirket büyüklüğüne, coğrafi bilgilerine veya sektörüne atıfta bulunurken, davranışsal veriler, form gönderimleri gibi potansiyel müşterilerinizin gerçekleştirdiği eylemlere dayalı bilgilere odaklanır.

Kurşun Puanlamanın Faydaları Nelerdir?

Yeni başlayanlar için müşteri adayı puanlaması satış sürecini daha verimli hale getirir. Nitelikli ve niteliksiz müşteri adaylarını belirleyerek, işinize muhtemelen herhangi bir değer getirmeyecek müşteri adaylarına soğuk arama yapmak veya satış e-postalarını kişiselleştirmek için artık zaman harcamanıza gerek kalmayacak.

Denklemden kötü müşteri adayları alarak, daha az satış temsilcisiyle büyük olasılıkla dönüşümleri artırabilirsiniz.

Sonuç olarak, müşteri adayı puanlaması zamandan ve paradan tasarruf etmenize yardımcı olur. Ayrıca, daha iyi sonuçlar için satış çabalarınızı yüksek değerli müşteri adaylarına kaydırmanıza yardımcı olur.

Ayrıca, bir müşteri adayı puanlama sistemi, pazarlama stratejinizi geliştirmenize yardımcı olur. Hangi pazarlama kanallarının en değerli müşteri adaylarını getirdiğini belirleyeceksiniz, böylece hangi kanalların yatırım yapmaya değer olduğunu ve hangilerinin olmadığını belirlemenize izin vereceksiniz.

Ayrıca, müşteri adayı puanlaması, satış döngüsünde potansiyel müşterilerin nerede konumlandığını belirlemenize izin verdiği için, yetiştirme sürecini iyileştirecektir.

Bu bilgileri, her satış döngüsü aşamasında müşteri adaylarına ayrılmış içerik göndermek için kullanabilirsiniz. Sonuç olarak, daha anlamlı ilişkiler oluşturabilir ve anlaşmaları daha hızlı tamamlayabilirsiniz.

Son olarak, olası satışları değerlendirmek, satış ve pazarlama ekiplerinizi aynı sayfada tutmanıza yardımcı olacaktır. Daha önce de belirtildiği gibi, bir müşteri adayı puanlama sistemine sahip olmak veri gerektirir.

Bu bilgi, pazarlamacıların ne tür potansiyel müşterilerin dönüşüm sağlama olasılığının daha yüksek olduğunu ve onları çekmek için hedefli kampanyaların nasıl oluşturulacağını anlamalarına yardımcı olur. Pazarlama departmanı daha sonra satışa hazır müşteri adaylarını satış ekibine devredebilir ve daha fazla satış üretmelerine yardımcı olabilir.

Müşteri Adaylarını Manuel Olarak Puanlama

Müşteri Adayından Müşteriye Dönüşüm Oranı

Potansiyel müşteriden müşteriye dönüşüm oranı, şirketin satışla sonuçlanan nitelikli müşteri adaylarının yüzdesini temsil eder. Bu metriği hesaplamak için, dönüşüm oluşturan nitelikli potansiyel müşteri sayısını toplam nitelikli olası satış sayısına bölün.

Bu metrik neden önemlidir? Esasen satış ekibinizin kriteri olarak hareket eder. Satış huninizin performansını değerlendirmenize olanak tanır ve yüksek kaliteli potansiyel müşteriler oluşturmada hangilerinin en etkili olduğunu belirlemek için birden fazla pazarlama kanalını birbirine karşı yığmanıza yardımcı olur.

Modeliniz için Doğru Nitelikleri Seçin

Nitelikler, müşteri adayı puanlama modelinizin bel kemiğidir. Satışa hazır potansiyel müşterilerin özelliklerini tanımlamanıza ve tanımlamanıza yardımcı olurlar ve size olası satış kalitesini nasıl iyileştireceğiniz konusunda bir fikir verirler.

İşte burada daha önce bahsettiğimiz veriler devreye giriyor. İlk olarak, işinize en fazla değeri getiren potansiyel müşterileri belirleyin.

İkinci olarak, örtük ve açık veri kümelerinizi alın ve demografik ve davranışsal verileri inceleyerek yüksek değerli potansiyel müşterileriniz arasındaki benzerlikleri bulun. Verileri gözden geçirdikten sonra, yüksek kaliteli beklentileri tanımlayan özellikleri belirleyin ve nitelikleri buna göre atayın.

Tüm Nitelikler için Kapatma Oranını Belirleyin

Sırada, hangi özelliğin diğerinden daha değerli olduğunu belirleme zamanı. Bunu yapmak için önce her bir özelliğin kapanış oranını hesaplamanız gerekir. Daha spesifik olarak, davranışlarına veya demografik özelliklerine bağlı olarak kaç potansiyel müşterinin müşteriye dönüştüğünü belirleyin.

Örneğin, bülteninize kaydolan, sizi sosyal medyada takip eden veya çeşitli bölge veya nişlerdeki potansiyel yakın oranlarını belirleyebilirsiniz.

Puan Değerleri Ata

Her bir özellik için kapanış oranlarını belirledikten sonra, bunları karşılaştırmanız ve diğerine göre önceliklendirmeniz gerekir.

Örneğin, son Instagram istatistikleri, pazarlamacıların etkileyici pazarlamayı en hızlı genişleyen müşteri edinme kanalı olarak derecelendirdiğini gösteriyor. Böylece, etkileyici kampanyalardan daha fazla potansiyel müşterinin, bülteninize kaydolan potansiyel müşterilerden daha fazla müşteriye dönüştüğünü öğrenebilirsiniz.

Bu durumda, önceki nitelik daha değerlidir. Müşteri adayı kalitesini doğru bir şekilde yansıtan özellikleri tanımlamak için her bir belirli özellik için işlemi tekrarlayın.

Ayrıca, özelliklerinizin kapanış oranlarını genel kapanış oranınızla karşılaştırın. Bu, nitelikleriniz için puanlar atarken bir referans noktası görevi görecektir.

Örneğin, haber bülteni kayıtlarının kapanış oranı %15 iken, genel kapanış oranınız yüzde bir ise, bülteninize kaydolan her müşteri adayına 15 puan atayabilirsiniz.

Nitelikli ve niteliksiz potansiyel müşteriler arasındaki çizgiyi daha kolay çizmek için minimum puan eşiğinin belirlenmesi de önerilir. Örneğin, puanı 50/100 puanın altında olan potansiyel müşteriler takip etmeye değmeyebilir.

Diğer Müşteri Adayı Puanlama Türleri

Manuel yaklaşımın yanı sıra, müşteri adaylarını puanlamanın başka yöntemleri de vardır. Daha spesifik olarak, tahmine dayalı ve lojistik regresyon, puanlamaya öncülük eder.

Zaman kazanmak istiyorsanız, tahmine dayalı olası satış puanlaması en iyi seçeneğiniz olabilir. Bu yöntem, dönüşüm sağlayan müşteri adayları ile dönüştürmeyen müşteri adayları arasındaki ortak noktaları bulmak için potansiyel müşteri verilerini gözden geçirmek için makine öğrenimini kullanır ve her bir müşteri adayını dönüştürme olasılıklarına göre sıralar.

Tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması, değerli özellikleri belirlemek için verileri manuel olarak gözden geçirme ihtiyacını ortadan kaldırır ve insan hatası riskini en aza indirir.

Ayrıca, tahmine dayalı müşteri adayı puanlama sistemleri makine öğrenimi teknolojisini kullandığından, takip stratejinizi manuel olarak optimize etmeniz gerekmez.

Öte yandan, lojistik regresyon kurşun puanlama sistemlerinin temel gücü, tüm müşteri özelliklerinin birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini göz önünde bulundurduğu için doğruluklarında yatmaktadır.

Bu, Microsoft Excel kullanan bir veri madenciliği tekniğidir. E-tabloda, olası bir müşteriyi müşteriye dönüştürme olasılığını ortaya çıkaracak bir formül oluşturarak çalışır.

Çözüm

Genel olarak, müşteri adayı puanlaması, yüksek değerli potansiyel müşterileri belirlemek ve olası satış başına maliyetinizi nasıl düşürebileceğiniz konusunda size bir fikir vermek için çok önemlidir.

Müşteri adayı dönüşümünüzü geç belirleyerek başlayın. Ardından müşteri bilgilerinize göre doğru özellikleri seçin, her bir özelliğin yakınlık oranını hesaplayın ve önem derecesine göre sıralayın.