Kæmper du med at identificere de kundeemner, der med størst sandsynlighed vil konvertere til kunder? Er du træt af at spilde tid og ressourcer på kundeemner, der aldrig ser ud til at udvikle sig mod et salg?
Ja?
Så er det tid til at komme i gang med lead scoring i din virksomhed.
Og bare rolig. Selvom lead scoring kan virke komplekst, kan du med denne guide og den rigtige proces hurtigt få et godt resultat.
I denne komplette guide lærer du alt, du har brug for at vide om lead scoring, og hvordan du laver en lead scoring-model, der er skræddersyet til lige præcis din virksomhed – inklusiv hvad det er, hvordan du høster frugterne af det og en proces for lead scoring i tre lette trin.
Lad os så komme i gang!
Hvad er lead scoring?
Hvilken data skal jeg bruge til lead scoring?
Hvorfor har jeg brug for lead scoring i min B2B-virksomhed?
Tre store fordele ved lead scoring
Hvordan udvikler jeg en lead scoring model?
Implementér din lead scoring matrix
Brug lead scoring til at prioritere de varme leads
Lead scoring definitionLead scoring er en populær metode, der bruges af marketing- og salgsafdelinger til at afgøre, hvor stor sandsynlighed der er for, at et lead bliver til en kunde. Processen indebærer at tildele en samlet score (ofte på en skala fra 1 og 100) til en kunde ud fra en række objektive kriterier.
|
Leadscoren er altså et udtryk for dit leads sandsynlighed for at købe. Jo højere score, jo større sandsynlighed.
Leadscoren er summen af scoren fra et antal forskellige attributter (eller egenskaber) ved lead’et, der hver især tildeles en individuel værdi. Det kan f.eks. være en specifik jobtitel, der giver et lead 10 point mens en anden og mindre interessant jobtitel kun giver 5. Det kan også være geografi, hvor et lead fra ét land får 15 point, mens et lead fra et andet land, der har mindre tilbøjelighed til at købe fra jer, kun får 10 point.
Desuden inddeles skalaen ofte i nogle intervaller, så du ender med nogle få kategorier af leads, der er cirka lige varme. På den måde kan du f.eks. have en kategori af leads, der er klar til at bliver overdraget til salg (fordi de har en specifik score), mens en anden kategori skal blive hos marketing, indtil de er mere modne (og har fået flere point).
Hvilke specifikke attributter, der er relevante at bruge i jeres tilfælde, afhænger rigtig meget af den måde, I markedsfører og sælger jeres produkter og services på.
Det lyder måske forvirrende. Men heldigvis er der nogle ret enkle systemer, der gør det relativt let at kortlægge, hvilke attributter, der er relevante at bruge i jeres lead scoring-model, og hvor mange point de hver især skal udløse.
Din lead scoring-model er ikke bedre end den data, du fodrer den med. Lad os derfor se på de to overordnede kategorier af attributter, du har til rådighed, når du bygger modellen: “explicit data” og “implicit data”.
- er data, du har fra leadet direkte. Enten fordi leadet har oplyst det i en formular, eller fordi du har høstet data fra f.eks. LinkedIn eller en database.
Eksempler på explicit data er:
For at få glæde af explicit data, har du brug for et CRM- eller marketing automation-værktøj, der kan lagre data i en database. Det kan f.eks. være HubSpot, der har glimrende lead scoring-funktioner.
Især fordi HubSpot også kan generere de formularer, du har brug for, hvis du skal indhente data direkte fra leads – f.eks. når de skal downloade et content offer.
- er data, som er afledt af leadets adfærd – f.eks. om vedkommende aktivt researcher på din virksomhed eller interagerer med dit indhold.
Eksempler på implicit data er:
For at få glæde af implicit data har du brug for et system, der kan spore et leads adfærd online. Igen er HubSpot et godt bud, men der findes også mange andre værktøjer.
Både implicitte og eksplicitte attributter kan bruges til at tildele point i din lead scoring-model. Og i de fleste tilfælde bør du inkludere attributter fra begge kategorier.
Endelig skal det nævnes, at du med fordel kan definere attributter, der giver negative point - både hvad angår de explicite og implicitte attributter.
Negative point i lead scoring-modellen er især gode, hvis din hjemmeside f.eks. henvender sig til andre målgrupper end potentielle kunder – f.eks. journalister eller kandidater til ledige stillinger. De er begge vigtige interessenter men næppe nogen, du får solgt en god løning til.
Hos Brand Movers har vi f.eks. mange studerende, som downloader vores e-bøger. Det er vi glade for – men der går nogle år, før de sidder i marketingafdelinger og er potentielle kunder. Derfor tildeler vi studerende en negativ score.
Når du går i gang med content marketing og leadgenerering, vil du hurtigt opdage, at dit indhold tiltrække en bred vifte af mennesker. Både dem, du meget gerne vil i kontakt med, og dem du helst vil undgå. Og det gælder uanset, hvor målrettet og skræddersyet dit indhold er.
Du vil næsten med garanti tiltrække både studerende, konkurrenter, robotter og falske profiler – selvfølgelig udover en masse kontakter, der kunne blive dine potentielle kunder.
Derfor har du brug for et system, der kan hjælpe dig med at fremhæve de leads, der har størst sandsynlighed for at blive til gode kunder og fjerne fokus fra alle de andre.
Desuden vil sælgerne elske dig for kun at komme med varme leads, så de ikke skal spilde tid på irrelevante leads, der alligevel aldrig bliver til omsætning.
Nu, hvor vi forstår, hvad lead scoring er, og hvorfor det er en uundværlig del af ethvert B2B marketing-setup, kan vi se mindst fire store fordele:
I afsnittet om implicit og explicit data så vi på, hvor du kan lede efter data, som kan bruges i din lead scoring model.
Og mens det er godt at have data med fra begge kategorier, siger de i sig selv ikke noget om, hvordan du skal strukturere din model for at få det største udbytte.
Her har du i stedet brug for en såkaldt lead scoring matrix.
Matrixen består af fire forskellige kategorier af data, der hver især afdækker en vigtig vinkel på dit lead og det tilbøjelighed til at ville købe noget fra din virksomhed. Desuden gør matrixen det muligt også at prioritere de leads, der ikke bare er varme men også er gode fits for netop din virksomhed.
De fire kategorier er:
Kategorien Ideal Client Profile eller bare ICP bruger du til at sikre, at leads med en høj score nu også er de leads, I gerne vil i dialog med. Fælles for attributter i denne kategori er, at de alle siger noget om, hvor oplagt et match en given virksomhed er for jer.
En oplagt kilde til data om Ideal Client Profile er explicitte data, som du enten har indhentet ved at få leadet til at udfylde en formular eller hentet ind fra en virksomhedsdatabase.
Hvis I ikke allerede har lavet en Ideal Client Profile, er dette måske anledningen til at gøre det. For sådan en profil er guld værd i mange tilfælde – fx når I annoncerer og skal opsætte målgrupper til paid media.
Attributter i denne kategori inkluderer f.eks.:
Mens kategorien Ideal Client Profile bruges til at sikre, at du prioriterer virksomheder, der matcher din forretning godt, bruges demografi-kategorien til at sikre, at du også har med de rigtige personer at gøre.
I de fleste virksomheders tilfælde er der f.eks. nogle specifikke jobtitler, der er særligt interessante, ligesom geografi, anciennitet, rolle osv. også ofte er vigtigt.
Igen er en oplagt kilde til data om demografi explicit data.
Attributter i denne kategori inkluderer f.eks.:
For de fleste B2B-virksomheder er timing altafgørende.
Hvis I vil sælge noget, skal I ikke bare være relevante i jeres markedsføring. I skal også være relevante på det helt rigtige tidspunkt.
For B2B-virksomheder kan beslutningsprocessen om køb eller ikke køb for potentielle kunder være flere år. Og derfor er det så vigtigt at tilrettelægge sin lead scoring-model, så den sørger for at give point til de leads, hvor timingen pludselig er den rette.
Det gør I ved at arbejde med kategorien intent.
Intent handler om at finde datapunkter, der siger noget om et leads intention bag en given interaktion med din virksomhed – og især de interaktioner, der tyder på en intention, som peger i retning af, at leadet er ved at være klar til at gå i dialog med en af jeres sælgere.
Mens de to første kategorier skulle fyldes med explicit data, skal du lede blandt de implicitte datapunkter for at få intent på plads, da det handler om et leads adfærd.
Attributter i denne kategori inkluderer f.eks.:
Menneskelige relationer er baseret på tillid. Det gælder også de relationer, der skal til for, at en virksomhed kan sælge en vare eller service til en anden.
For at opbygge tillid til leads på en skalerbar måde, har du brug for indhold, der engagerer og uddanner dine potentielle kunder. Især hvis du gerne vil sælge et produkt, der er komplekst og tager lang tid at købe.
Data om engagement finder du blandt de implicitte data. Atributter i denne kategori inkluderer f.eks.:
For at implementere din lead scoring matrix, skal du udvælge de specifikke attributter fra hver af de ovenstående kategorier, der er relevante for jeres virksomhed og angive et antal positive eller negative point for hver attribut.
Du kan med fordel dokumentere din matrix i et regneark for at holde styr på alle tallene.
| Pro-tip: Lead scoring er en iterative proces, hvor nøglen til succes er fintuning af matrixen, efterhånden som du bliver klogere. Lad derfor være med at bruge for lang tid på at overveje, om en attribut skal give f.eks. 10 eller 15 point. Det er også for tidligt at sige noget om, hvordan intervallerne i din lead scoring skal sættes op. For det er først med erfaring fra dit eget unikke setup, at du kan vide, om varme leads f.eks. har 60 eller 70 point i lead scoringen. |
Når din matrix er klar, har du brug for marketing-teknologi for at blive færdig med implementeringen.
For hvis dit setup skal være skalerbart (og det skal det), skal software hjælpe dig med de processer, der muliggør tildelingen af en individuel score til hvert lead.
Softwaren skal blandt andet kunne:
Der findes mange forskellige værktøjer på markedet. Hos Brand Movers er vi partnere på marketing automation og CRM-værktøjet HubSpot, der som sagt også har glimrende lead scoring-funktioner.
Der er ikke meget idé i at investere tid og penge i at generere leads, hvis du ikke har en metode til at finde frem til lige netop de leads, der både er gode fits for jeres sælgere – og varme nok til at gå i dialog med dem.
Når lead scoring er sat rigtigt op, er det et af de allerbedste værktøjer til at skabe integration mellem marketing- og salgsafdelinger gennem et feedback loop, hvor viden bliver delt frem og tilbage, så alle løbende bliver meget skarpere på, hvor det kommercielle potentiale ligger.
Der er ingen kommentarer endnu.
Vær den første til at kommentere.