Tahmine Dayalı Potansiyel Müşteri Puanlaması Nedir? Yapay Zeka Sizi Daha Fazla İnsani Pazarlamaya Hazırlıyor

Pazarlamacıların geleceği anlatmak için kristal bir küreye ihtiyaç duyduğu bir dönemdi. Act-On AI Predictive Lead Score gibi tahmine dayalı müşteri adayı puanlama modellerinin ortaya çıkışıyla artık bir müşteri adayının dönüşüm hunisindeki ilerleyişinin sonucunu tahmin etmek biraz daha kolaylaşıyor.

Geleneksel müşteri adayı puanlaması hâlâ yerini koruyor ancak müşteri adayı puanlamanızı yapay zeka ve makine öğrenimi ile güçlendirmek ve hassaslaştırmak, yüksek potansiyelli potansiyel müşterileri belirlemeyi her zamankinden daha kolay hale getirmeyi vaat ediyor. Act-On'un kendi Yapay Zeka Tahminli Potansiyel Müşteri Puanı da dahil olmak üzere tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlaması dünyasının derinliklerine dalalım. Tanımı, tahmine dayalı puanlama ile manuel puanlama arasındaki farkları ele alacağız ve bazı potansiyel kullanım örneklerini ortaya koyacağız.

Tahmini kurşun puanlaması nedir?

Bu son teknoloji metodoloji, potansiyel müşterilere, müşteriye dönüşme olasılıklarına göre puanlar atamak için gelişmiş makine öğrenimi ve veri analizi tekniklerinden yararlanır. Büyük ölçüde iş unvanı, sektör ve şirket büyüklüğü gibi önceden belirlenmiş kriterlere dayanan manuel müşteri adayı puanlamasının kısıtlamalarının ötesine geçer. Bunun yerine, yapay zeka tabanlı potansiyel müşteri puanlaması; geçmiş müşteri davranışı, katılım kalıpları ve demografik bilgiler dahil olmak üzere çok sayıda veri noktasını inceler ve olumlu sonuçlara göre sürekli olarak güncellenir. Bu yaklaşım, pazarlamacılara, çabalarını dönüşüm olasılığı daha yüksek olan potansiyel müşterilere odaklayarak bilinçli kararlar alma gücü verir.

Örneğin, yeni Act-On AI Tahminli Potansiyel Müşteri Puanı özelliği, bir ilgili kişinin satışa dönüşme olasılığını tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli kullanıyor. Günlük olarak güncellenen puan, sisteme yeni temas davranışları geldikçe zamanla değişir.

Manuel müşteri adayı puanlaması ile yapay zeka tahminine dayalı müşteri adayı puanlaması arasındaki fark nedir?

Geleneksel müşteri adayı puanlaması büyük ölçüde önceden tanımlanmış kriterlere ve manuel değerlendirmeye dayanır. Temel düzeyde müşteri adayı önceliklendirmesi sağlasa da, yapay zekanın tahmine dayalı müşteri adayı puanlamasının makine öğreniminin gücü aracılığıyla yakalayabileceği karmaşık kalıpları ve davranışsal nüansları genellikle gözden kaçırır. Kısacası daha subjektif.

Yapay zeka tahminli müşteri adayı puanlama modelleri, çok miktarda veriyi analiz ederek müşteri davranışındaki gizli kalıpları belirleyebilir. Act-On AI Predictive Lead Score ile belirli davranışları olumlu sonuçlarla ilişkilendirmek için eğitimli makine öğrenimi modellerini kullanıyoruz ve her ilgili kişi için günlük olarak yeni bir puan oluşturuyoruz. ML eğilim modellerimizi, olası satışların kapalı-kazanılmış veya kapalı-kayıpla sonuçlanma olasılığını artıran kalıpları belirlemek için tasarladık.

Dahası, yöntem zamanla uyum sağlar ve gelişir, tahminlerini yeni verilere dayalı olarak sürekli olarak geliştirir, oysa mevcut öncü puanlama modellerinin manuel olarak güncellenmesi gerekir. Yapay zeka potansiyel müşteri puanlaması, potansiyel müşterinin dönüşüm olasılığına ilişkin daha objektif bir görünüm sağlar.

Ancak dürüst olalım: Tamamen nesnel veya öznel olmak istemiyoruz. Pazarlama bir bilim değil, bir sanattır. Çoğunlukla, hem manuel hem de tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlamasını birleştirmek ve dengelemek, gelişmiş pazarlama organizasyonları için en iyi yoldur (blogda daha ayrıntılı olarak tartışacağımız gibi).

Yapay zeka tahmini müşteri adayı puanlama kullanım senaryoları

Şimdilik tahmine dayalı müşteri adayı puanlama modellerinin, mevcut manuel müşteri adayı puanlama sistemlerinizin tam bir alternatifi değil, tamamlayıcısı olduğunu akılda tutmak önemlidir. Her işletmenin potansiyel müşterileri puanlarken dikkate alınması gereken benzersiz puanlama kriterleri vardır.

Bu nedenle tahmini müşteri adayı puanı kullanım örnekleri listemizi okuyun. Genel olarak AI tahmine dayalı puanlamadan ve özel olarak Act-On AI Tahmine Dayalı Potansiyel Müşteri Puanından en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olabilirler.

1. Satış ve pazarlama yatırımı için potansiyel müşterileri önceliklendirin : Tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlaması, çabalarınızı en yüksek dönüşüm potansiyeline sahip potansiyel müşterilere odaklamanıza olanak tanıyarak potansiyel müşteri önceliklendirmesinde devrim yaratır. Bu, satış ve pazarlama ekiplerinizin zamanlarını ve kaynaklarını sonuç verme olasılıklarının en yüksek olduğu yere yatırmasını sağlar, böylece daha verimli potansiyel müşteri yönetimi ve dönüşüm oranları artar.
2. Her dönüşüm hunisi aşaması için bölmek ve fethetmek için segmentler oluşturun : Potansiyel müşterilerinizi dönüşüm olasılıklarına göre segmentlere ayırmanıza yardımcı olmak için tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlamasını kullanın. Tahmini potansiyel müşteri puanı değerlerine göre bunları dönüşüm hunisinin üst, orta ve alt kısmına göre sıralayın. Çizgiyi nerede çizeceğiniz, spesifik işinize göre değişecektir; örneğin, dönüşüm hunisinin üst kısmı için 0-30, dönüşüm hunisinin ortası için 31-65 ve dönüşüm hunisinin alt kısmı için 65'in üzerindeki puanlar. Ardından, her segmenti farklı içerikle besleyin ve satış ekibindeki ortaklarınızı bu BOFU potansiyel müşterilerine öncelik vermeye teşvik edin.
3. Kaynakları daha verimli bir şekilde tahsis etmeyi planlayın : Pazarlama kaynaklarını etkili bir şekilde tahsis etmek başarı için çok önemlidir ve tahmine dayalı puanlar tam da bunu yapmanıza yardımcı olur. Çabalarınızı daha yüksek tahmin puanına sahip potansiyel müşterilere yönlendirerek bütçenizden ve kaynaklarınızdan en iyi şekilde yararlanabilirsiniz.
4. Satışlarla uyumlu hale getirmek için tahmine dayalı öğrenmeleri kullanın : Pazarlama ve satış ekipleri arasındaki etkili işbirliği, en yüksek hızda mırıldanmak ile omuzda oyalanmak arasındaki fark anlamına gelebilir. Tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması, işlevler arası uyumu kolaylaştırır ve güven oluşturur. Tahmine dayalı modelinizden yüksek puan alan potansiyel müşterileri satış ekiplerine aktarın. Bundan sonra işin önemli kısmı geliyor: Bu potansiyel müşterilerin, geleneksel potansiyel müşteri puanı modelinizdeki sıcak potansiyel müşterilerle karşılaştırıldığında nasıl performans gösterdiğine ilişkin geri bildirimlerini dinleyin. Bu geri bildirim, manuel puanlamanızda ince ayarlar yapmanıza, AI puanlı potansiyel müşterileriniz için en iyi uygulamayı belirlemenize ve satış ortakları arasında MQL'lerin kabulünü artırmanıza yardımcı olabilir.
5. Müşteri adayının satış hunisindeki konumu için içerik sunun : Tahmine dayalı müşteri adayı puanlama yazılımı, bireysel müşteri adayının ihtiyaçlarına ve sorunlu noktalarına uygun içerik sunmanızı sağlar. Örneğin, yüksek puan alan potansiyel müşteriler, ürününüzün rakiplerine göre avantajlarına doğrudan değinen içerik alabilir; düşük puan alan potansiyel müşteriler ise daha geniş konuları kapsayan eğitim kaynaklarıyla desteklenebilir. Bonus: İçeriği daha da iyileştirmek için tahmine dayalı puanla birlikte Act-On AI Create gibi üretken AI içerik oluşturmayı kullanın.
6. Yeni yeniden etkileşim stratejileri geliştirin : Her müşteri adayı hemen dönüşmez. Yeniden etkileşimin devreye girdiği yer burasıdır. Yapay zeka müşteri adayı puanlaması, yeniden etkileşime girmeye değer müşteri adaylarının belirlenmesine yardımcı olur. Geçmiş verileri ve davranış kalıplarını analiz ederek, geçmişte ilgi göstermiş olabilecek ancak dönüşüme yaklaşmak için ek bakıma ihtiyaç duyan potansiyel müşterileri tespit edebilirsiniz.
7. Segmentasyon oyununuzu bir sonraki seviyeye taşıyın : Etkili segmentasyon, hedeflenen iletişim için çok önemlidir ve tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması, verilerinize tamamen yeni bir boyut sunar. Potansiyel müşterilerinizi tahmin modelinizde ne kadar iyi puan aldıklarına göre kategorilere ayırın ve ardından kampanyalarınızı "etkili potansiyel müşteriler" veya "sıcak potansiyel müşteriler" gibi geleneksel segmentlerinize göre test etmeyi deneyin. Tahmine dayalı sürüm daha iyi performans gösteriyor mu? Manuel müşteri adayı puanlamanızı buna göre nasıl ayarlayabilirsiniz?
8. İdeal müşteri profillerini güncellemek ve geliştirmek için verilerden yararlanın : Yüksek puan alan potansiyel müşterilerin özelliklerini analiz etmek, satış ekibiniz için ideal müşteri profillerini hassaslaştırmanıza yardımcı olabilir. Daha önce manuel olarak puanlanan potansiyel müşterilerinizde görünmemiş olabilecek, otomatik potansiyel müşteri puanınızda yüksek puan alan potansiyel müşterilerde görünmeye başlayan trendleri arayın. Act-On Predictive Lead Score daha sonra anlayışınızı zenginleştirmek için CRM platformunuza geri beslenir. ICP'nize yaklaşımınızı ayarlamak için bu bilgileri kullanın.
9. Pazarlama ROI takibine boyut katın : Tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlaması, pazarlama girişimlerinizin başarısını takip etmek için somut bir yol sunar. Yüksek puan alan potansiyel müşterilerin dönüşüm oranlarını izleyerek, farklı kampanya ve stratejiler için yatırım getirisini (ROI) değerlendirebilirsiniz. Potansiyel müşterilerin yatırım getirisini, geleneksel manuel müşteri adayı puanınız ile tahmini puanınız arasında karşılaştırmayı deneyin.
10. Potansiyel müşterilerinizle uzun vadeli ilişkiler kurun : Tahmine dayalı potansiyel müşteri puanı yazılımı yalnızca anında dönüşümlerle ilgili değildir; kalıcı ilişkiler kurmakla ilgilidir. Belki tahmin puanınızda iyi puan alan ancak manuel puanınıza göre o kadar iyi olmayan bir müşteri adayı grubu belirliyorsunuzdur. Bu potansiyel müşterileri besleyin ve davranışlarını dikkatle izleyin. Eğer dönüşüme başlarlarsa doğru yolda olduğunuzu bilirsiniz. Eğer yapmazlarsa, etkileşim ve ilgi oluşturmak için onları zamanla daha yavaş bir şekilde besleyebilirsiniz.

Yukarıdaki kullanım durumlarının tümü, pazarlama işlevlerinize boyut ve zeka katar. Bunları uygularken bir adım geri atın: öğrendiklerinizi pazarlama stratejisine yönelik genel yaklaşımınıza uygulayın. Yüksek puan alan potansiyel müşteriler, başarılı dönüşümlere katkıda bulunan nitelikler ve davranışlar hakkında değerli bilgiler sunar. Bu bilgileri analiz ederek genel pazarlama stratejinizi hedef kitlenizin ihtiyaç ve tercihlerine daha iyi uyum sağlayacak şekilde geliştirebilirsiniz.

Manuel mi yoksa tahmini puan mı? Cevap her ikisi de

Manuel müşteri adayı puanlamasının son derece öznel bir süreç olduğunu unutmayın. Pek çok en iyi tahminleri ve farklı kriterlere bağlı puan atamalarını içerir. Bu noktaların nasıl atandığına ve neden bağlı olarak, eylem ile sonuçlar arasındaki korelasyonun izlenmesi zor ve biraz da keyfi olabilir. Act-On AI Predictive Lead Score gibi çözümler, kullanıcı davranışının daha objektif bir ölçüsüdür.

Gerçekten bilgili bir pazarlamacı, hem manuel hem de tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlamasının en iyi unsurlarını birleştirecektir. Manuel puanlama düzgün bir şekilde ayarlanırsa, her iki puanlama türü de alıcı davranışına ilişkin iyi bir yönlendirici gösterge sağlar. Her ikisini birleştirmek, belirli bir işletmenin karmaşık ve benzersiz satış hunisinin, içeriğinin ve olası satın alma davranışlarının en eksiksiz temsilini sağlayabilir.

Manuel bir potansiyel müşteri puanı ayarladıysanız ve "ayarla ve unut" yaklaşımını kullandıysanız, düşük değerli potansiyel müşteriler için zaman ve enerji harcıyor olabilirsiniz. Tahmine dayalı puanı karışıma eklemek, puanlama sisteminizin disiplinini ve titizliğini artırabilir.

Pazarlamanın geleceği şimdi günümüzde mevcut

Act-On AI Predictive Lead Score gibi çözümler, potansiyel müşterileri belirleme, önceliklendirme ve pazarlama yaklaşımımızda bir paradigma değişimini temsil ediyor. Yapay zeka ve makine öğrenimini pazarlama sanatıyla birleştirerek, potansiyel müşterilerde daha derin bir yankı uyandıran kişiselleştirilmiş ve etkili kampanyalar hazırlayabiliriz.

Yapay zeka ve makine öğrenimi hakkında daha fazlasını mı merak ediyorsunuz?

• En yeni özelliğimiz olan Act-On AI Tahmine Dayalı Potansiyel Müşteri Puanı hakkında bilgi edinin.
  
• Yapay zeka ve pazarlama otomasyonunun el ele çalışmasının faydaları ve bu devrimin bizi yakın gelecekte nereye götüreceği hakkında daha fazla bilgi edinin.
  
• Bu fırsatlardan en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğinizi gösteren örneklerle, yapay zeka lider puanlamasının pazarlama ekipleri için avantajlarını anlayın.
  
• Act-On'un mevcut ve gelecek tüm yapay zeka pazarlama araçları paketi hakkında bilgi edinin.