Süper Şarjlı Satışlar için SaaS Müşteri Adayı Puanlamasına Yönelik Uzman Kılavuzu
Yayınlanan: 2022-01-31SaaS işinizi büyütme söz konusu olduğunda, olası satış yaratma savaşın yalnızca yarısıdır. Bu potansiyel müşterilerin hala dönüştürülmesi gerekiyor.
Ücretsiz denemelerden veya demo isteklerinden gelen potansiyel müşterileriniz varsa, bir şeyi doğru yapıyorsunuz demektir, ancak bu potansiyel müşterilerin kalitesini satış ekibinize etkili bir şekilde nasıl iletebilir ve en iyi fırsatların dönüştürülmesini nasıl sağlayabilirsiniz?
Potansiyel müşteri puanlamasının devreye girdiği yer burasıdır. Potansiyel müşterilerinizi analiz edebileceğiniz, sıralayabileceğiniz ve satış ekibinize potansiyel müşterileri dönüştürmek için ihtiyaç duydukları araçları verebileceğiniz bir dizi kural ve süreç oluşturarak, avantajlardan hızla yararlanabilirsiniz.
Müşteri adayı puanlamaya aşina değilseniz, bu kılavuz bilmeniz gereken tüm bilgilerle sizi donatacaktır.
Aradığınızı hemen bulmanıza yardımcı olmak için, ilgili bölümlerin bağlantılarını burada ele alacağız:
Kurşun puanlama nedir?
SaaS işletmeleri için olası satış puanlaması neden önemlidir?
Alıcıya dönüşecek müşterileri belirleyin
Bilgilendirilmiş satış ekipleri
Geleneksel ve tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması
SaaS lider puanlama faktörleri nelerdir?
SaaS müşteri adayı puanlama modeli nasıl oluşturulur?
Kurşun puanlama nedir?
İşletmeniz gelen müşteri adayları aldığında, bunları müşterilere dönüştürme olasılığınıza bağlı olarak bunlardan hangilerine öncelik vermeniz gerektiğini belirlemeniz gerekir. Potansiyel müşteri puanlaması, müşteri adaylarını değerlendirme, bir dizi faktöre dayalı olarak onlara değer atama ve dönüşüm olasılıklarına göre sıralama sürecidir.
Potansiyel müşteri puanlaması, SaaS araçlarınızın satışını artırmak ve pazarlama ile satış ekipleriniz arasında bir köprü oluşturmak için hayati bir pazarlama stratejisi görevi görür. Pazarlamacılar, satışa yansıtılmak üzere olası satışlar üretir, ancak bu potansiyel müşteriler puanlanmazsa, satışlar düşük kaliteli olası satışlar için zaman kaybına neden olabilir.
SaaS işletmeleri için olası satış puanlaması neden önemlidir?
Müşteri adayı puanlama, satış hunisinin önemli bir parçasıdır ve bu, SaaS şirketleri için bir istisna değildir. Onlara şunları sağlar:
Alıcıya dönüşecek müşterileri belirleyin
SaaS endüstrisinde, en kaliteli müşteri adaylarınız, demo talep eden, sorgu gönderen veya ücretsiz denemeler veya ücretsiz bir hesap için kaydolan potansiyel müşteriler olacaktır, çünkü bu tüketiciler zaten hizmetinizle ilgilendiklerini ifade etmişlerdir. Müşteri adayı puanlaması, satış ekiplerinin bu müşterileri belirlemesine ve onlara öncelik vermesine olanak tanır.
Web siteniz, sosyal medya, müşteri desteği gibi çok sayıda temas noktasıyla temasa geçen potansiyel müşterileri yüksek oranda değerlendirdiğinizden emin olun. Ücretsiz deneme sürümündeki müşterilerin, satış ve pazarlama ekiplerinizle daha fazla iletişim kurduklarında dönüşüm gerçekleştirme olasılığı çok daha yüksektir.
Bir Danışmanlık Rezerve Edin
Bilgilendirilmiş satış ve pazarlama ekipleri
Müşteri adayı puanlaması, müşteri adaylarını yalnızca dönüşüm sağlama olasılıklarına göre sıralamaz. Potansiyel müşterileri uygun şekilde hedefleyebilmeleri için satış ve pazarlama ekiplerine pek çok yararlı bilgi sağlar.
Müşteri adayı puanlamasında toplanan ve dahil edilen bilgiler, müşterinin ekibi ve hesap büyüklüğünden, ürünü kullanım sıklığından ve ihtiyaçlarından oluşabilir. Bu sadece satış ekibinin en iyi fırsatları belirlemesine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda onlara o müşteriye uygun fiyatlandırma planları ve teklifler sağlamak için gereken bilgileri de verir.
Potansiyel müşteri puanlaması, her SaaS işletmesinin uygulaması gereken birçok pazarlama stratejisinden yalnızca biridir. Kendinizi daha değerli SaaS pazarlama stratejileriyle donatmak için e-kitabımızı buradan indirebilirsiniz .
Geleneksel ve tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması
Geleneksel ve tahmini müşteri adayı puanlaması, müşteri adaylarını tanımlamak ve sıralamak için verileri kullanır. Öyleyse, geleneksel ve tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması arasındaki farkın ne olduğunu ve bunun bir önemi var mı diye merak ediyor olabilirsiniz.
Geleneksel müşteri adayı puanlaması, pazarlamacıların kendilerine sunulan verileri kullanarak manuel olarak müşteri adayı puanlaması yapmasıdır. SaaS müşteri adayı puanlama modelleri genellikle aşağıdaki verileri kullanır:
- Açık veriler, bir müşteri e-posta, demo veya ücretsiz deneme için kaydolduğunda formlar aracılığıyla sizinle paylaşılan verilerdir.Bu, adları, e-posta adresleri ve şirket adları gibi kişisel bilgileri içerir.
- Örtük veriler, sağlanan açık verileri kullanarak keşfedebileceğiniz verilerdir.Arama motorlarını veya istihbarat platformlarını kullanarak bir şirketin adını veya e-posta adresini kullanarak bir şirketin büyüklüğünü, sektörünü, çalışan sayısını, konumunu, web sitesi adresini ve sosyal medya hesaplarını öğrenebilirsiniz. Bazı SaaS işletmeleri, müşteriler ücretsiz deneme için kaydolduğunda bu bilgileri ister.
- Davranışsal veriler, potansiyel bir müşterinin ürününüzle nasıl etkileşime girdiğine bağlı olarak toplanır.Örneğin, ücretsiz deneme için kaydoldularsa, ne sıklıkta oturum açtıklarını, yazılımı ne kadar süreyle kullandıklarını ve hesabı kaç kişinin kullandığını analiz edebilirsiniz.
Pazarlamacılar, müşteri adayı puanlama faktörlerine dayalı olarak müşteri adayı puanlamak için bu verileri toplar ve analiz eder (aşağıda daha fazlası için).
Bu veriler, SaaS işletmeleri için sağlam bir içerik stratejisi geliştirmek gibi diğer pazarlama çabalarına katkıda bulunacağından, müşteri adayı puanlamasının ötesinde de değerlidir . Pazarlamacıların, ürünün nasıl kullanıldığına ilişkin toplanan bilgilerden, kimin ücretsiz denemeleri ve demoları tercih ettiğine ve ne tür içeriğe değer vereceklerine bağlı olarak hedef kitlelerini belirlemelerine yardımcı olur.
Geleneksel ve tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması arasındaki temel fark, insanların ne ölçüde dahil olduğudur. Geleneksel müşteri adayı puanlamasından farklı olarak tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması, verileri toplamak, müşteri adaylarını düzenlemek ve analiz etmek, onlara puanlar atamak ve sıralamak için yapay zekayı ve makine öğrenimini kullanır.
Tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlaması, dönüşüm gerçekleştiren veya gerçekleştirmeyen önceki müşterilerin verileri gibi diğer bilgileri de kullanabilir. Tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması, geçmiş müşteri adaylarına dayalı olarak başarılı müşteri adayı dönüşümlerine yol açan faktörleri belirleyerek doğru sonuçlar verir.
Peki, SaaS işiniz için hangisi en iyisidir, geleneksel mi yoksa tahmine dayalı lider puanlama mı? İşte dikkate alınması gereken artılar ve eksiler.
Geleneksel Kurşun Puanlaması | Tahmini öncül puanlama |
Artıları | |
Kontrol.Geleneksel lider puanlama ile topladığınız veriler, müşteri adayı puanlama faktörleriniz ve bunları satış ekiplerinize nasıl sunacağınız üzerinde tam kontrole sahipsiniz. Bu, işletmeniz değiştikçe müşteri adayı puanlama modelinizi sürekli olarak iyileştirebileceğiniz ve güncelleyebileceğiniz anlamına gelir. EntegrasyonGeleneksel müşteri adayı puanlamasını kullanan pazarlamacılar, modellerini ve sonuçlarını satış ekiplerinin müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) platformuyla kolayca entegre edebilir. | Zaman tasarrufu.Pazarlamacılarınızın örtük ve davranışsal verileri toplamak ve potansiyel müşterileri organize etmek, analiz etmek ve sıralamak için zaman harcamasına gerek yoktur. Kurşun puanlama yazılımı sizin için her şeyi yapar. Kesin.Tahmine dayalı müşteri adayı puanlaması, geleneksel müşteri adayı puanlamasından çok daha fazla veri toplayarak müşteri adaylarınız hakkında en doğru verileri sağlar ve bunları akıllıca sıralayabilir. |
Eksileri | |
Zaman tükeniyor.Verileri toplamak, düzenlemek ve analiz etmek ve potansiyel müşteri puanlama faktörlerine göre sıralamak zaman ve çaba gerektirir ve pazarlamacılarınızı müşteri adayları oluşturmaya ve dönüştürmeye odaklanmaktan uzaklaştırabilir. Büyük resim yok.SaaS endüstrisinde geçmiş verileri toplamak ve müşteri adaylarını karşılaştırmak, pazarlamacılar için çok büyük bir görevdir ve genellikle geleneksel müşteri adayı puanlamasına dahil edilmez, bu da müşteri adaylarını sıralarken büyük resmi kaçırabilecekleri anlamına gelir. | Geriye dönük.Tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlaması, geçmiş verilere odaklanır, bu nedenle işletmeniz ilerledikçe ve değiştikçe doğru istihbarat sağlamayabilir. Daha az kontrol.Tahmine dayalı bir müşteri adayı puanlama aracını kendiniz oluşturmazsanız, toplanan veriler, bunları sıralamak için kullanılan faktörler ve sonuçların nasıl sunulduğu üzerinde kontrol ve esneklikten ödün vermiş olursunuz. |
SaaS lider puanlama faktörleri nelerdir?
Kendi potansiyel müşteri puanlama modelinizi oluşturuyorsanız, müşteri adaylarınızı sıralamak için hangi faktörleri kullanacağınızı düşünmeniz gerekir. Müşteri adayı puanlama faktörleri, her müşteri adayının puanı için kriterlerdir ve bir müşteri adayının ne kadar yüksek önceliğe sahip olduğunu belirler.
SaaS pazarlama ekibinizin dahil etmek isteyebileceği bazı faktörler şunlardır :
- Müşteri uyumu.Yazılımınız bu müşterinin ihtiyaçlarına ne kadar uygun? Şirket B2B mi yoksa B2C mi ve yazılımınız hangisi için daha uygun? Potansiyel müşteriler için bir sorunu çözebilirseniz, bunların yüksek kaliteli müşteri adayı olarak puanlanması daha olasıdır.
- fırsat boyutu.Müşteri adayı puanlaması, pazarlama ve satış ekiplerinin, çok sayıda yazılım gereksinimi olan bir şirkete yüksek değerli bir satış gibi en büyük fırsatların nerede olduğunu belirlemesine yardımcı olur, böylece bunlara öncelik verilebilir.
- Bütçe.Potansiyel müşteri bütçesini puanlamaya dahil etmek, satış ekibinizi müşterinin ne kadar harcamak istediğine dair önemli bilgilerle donatabileceğiniz anlamına gelir. Bu, satış ekibinin onları uygun fiyatlandırma planlarıyla hedefleyebileceği anlamına gelir.
- Etkileşim düzeyi.Etkileşim düzeyleri gibi davranışsal veriler, pazarlamacıların ve satış ekiplerinin, bir müşterinin yazılım demosunu ne sıklıkta kullandıkları ve e-posta açma ve tıklama oranları gibi bilgilere dayalı olarak dönüşüm gerçekleştirme olasılığını belirlemesine yardımcı olacaktır.
- Karar verici ile iletişim.Pazarlamacılar, ücretsiz deneme veya demo için kaydolan kişinin şirketlerinde karar mercii olup olmadığını öğrenmek için örtülü verileri kullanabilir. Değilse, müşteri adayı puanlama modelinde o kadar üst sıralarda yer alamayabilirler.
SaaS müşteri adayı puanlama modeli nasıl oluşturulur?
Bir SaaS lider puanlama modeli oluşturmak, hangi verilere sahip olduğunuzu, hangi verilere ihtiyacınız olduğunu ve hangi faktörlerin işiniz için özellikle önemli olduğunu bilmenizi gerektirir. Faktörlerinizin neler olduğunu belirleyin ve buna göre puan verin.
Bir SaaS müşteri adayı puanlama modeli şöyle görünebilir:
| Karakteristik | Kurşun Girişi | Gol |
| Şirket Rolü | C düzeyinde yönetici | 15 |
Proje Müdürü | 10 | |
| Müdür | 10 | |
| asistan | 0 | |
Departman | BT | 15 |
| finans | 10 | |
| Pazarlama | 0 | |
| çalışan sayısı | 1000+ | 5 |
| 500-999 | 15 | |
100-499 | 10 | |
| 50-99 | 5 | |
1-50 | 0 |
Her potansiyel müşteri için ayırdığınız puan, işletmenizin ideal müşteri profiline ve şirketinizin kullandığı standart satış sürecine bağlı olacaktır. Skoru yönlendirmek için herkese uyan tek bir yaklaşım yoktur. Bunun yerine, modeliniz için uygun kuralları, derecelendirmeyi ve puanları oluşturmak üzere satış ve pazarlama süreçlerinizi analiz etmeniz gerekecektir.
Pazarlama ekibinizin SaaS SEO aracılığıyla satışları nasıl artırabileceği ve stratejilerini nasıl iyileştirebileceği konusunda daha fazla tavsiye mi istiyorsunuz?
Nick Brown, bir SaaS SEO ajansı olan hızlandırma ajansının kurucusu ve CEO'sudur. Nick birkaç başarılı çevrimiçi işletme kurdu, Forbes için yazdı, bir kitap yayınladı ve Birleşik Krallık'taki bir ajanstan hızla büyüyerek şu anda ABD, APAC ve EMEA'da faaliyet gösteren ve 160 kişiyi istihdam eden bir şirkete dönüştü. Ayrıca bir keresinde bir dağ gorili tarafından suçlandı.