Predictive Lead Scoring

Hva er predictive lead scoring?

Predictive lead scoring er en datadrevet metode som hjelper deg å finne ut hvilke potensielle kunder som er mest kjøpsklare. I stedet for å vurdere leads manuelt, lar du maskinlæring analysere historiske salgsdata og atferd. Algoritmer ser etter mønstre i hvem som faktisk har blitt kunde tidligere – for eksempel hvilken bransje de er i, hvordan de har brukt nettsiden din, hvilke e-poster de har åpnet og mye mer. Alle disse datapunktene trekkes inn for å regne ut en poengsum for hver lead. Jo høyere score, jo større sjanse for at nettopp denne personen blir kunde.

Slik kommer du i gang – og hva oppnår du?

For å lykkes må du samle inn nok pålitelig data og sørge for at CRM-systemet ditt snakker sammen med markedsføring og salg. HubSpot og andre moderne CRM-systemer tilbyr ofte ferdige løsninger for predictive lead scoring. Du får en dynamisk prioritering som oppdateres etter hvert som leads viser ny atferd. Det gir salgsteamet en ferdig rangert liste over hvem de bør kontakte først. Resultatet? Mindre tid på leads som aldri kjøper, kortere salgsprosesser og høyere konverteringsgrad. Husk at modellen blir bedre jo mer data du samler, og bør justeres jevnlig for å fange opp endringer i markedet. Prøv å bruke predictive lead scoring på neste kampanje – du vil raskt se effekten i pipeline.

Eksempel

Tenk deg et norsk softwareselskap som har mange leads, men få selgere. De kobler sammen CRM, nettsideanalyse og e-postdata i HubSpot, og lar systemet automatisk score hver lead basert på tidligere kjøpshistorikk og digital atferd. Selgerne ser nå en enkel liste med de beste leadene først, og følger opp disse før andre. Etter tre måneder ser de at andelen leads som blir kunde har økt, samtidig som salgsprosessen går én uke raskere enn før.