Lead Scoring Nedir?

Sayılarla ne demek?

Her potansiyel müşteri aynı değerde değildir. Bir rehber indirip bir daha hiç dönmeyen kişi ile fiyat sayfasını üç kez ziyaret edip karşılaştırma tablosunu inceleyen kişi, satın almaya çok farklı mesafelerdedir. Aday puanlama bu farkı görünür kılar.

Puanlama, özellikle satış ekibinin sınırlı zamanını doğru kişilere yönlendirmek için kullanılır. B2B e-ticaret, toptan satış, yüksek tutarlı ürünler ya da danışmanlık gerektiren hizmetlerde, satış temsilcisinin her adayı araması mümkün değildir. Puan, kimin önce aranacağını belirler.

Puanın iki bileşeni vardır: ilgi (davranışlar) ve uyum (adayın kim olduğu). İlgi puanı ne kadar istekli olduğunu, uyum puanı ise ideal müşteri profiline ne kadar benzediğini ölçer. Uyum tarafı genelde aday derecelendirme olarak ayrıca ele alınır.

Örnek bir puan tablosu

Son iki satır sık unutulan eksi puanlar. Puanın zamanla azalmaması, altı ay önce ilgilenmiş ama artık ilgisini kaybetmiş kişilerin hala yüksek puanla listenin başında durmasına yol açıyor.

Puanlama sistemi kurarken

1. Satışa dönen adaylara bakın. Hangi davranışları ortak?
2. Puanları bu davranışlara göre verin. Sezgi yerine veri.
3. Zamanla azalma ekleyin. Eski ilgi solsun.
4. Eşik belirleyin. Hangi puanda satışa aktarılır?
5. Satış ekibiyle düzenli kalibre edin. Puan gerçeği yansıtıyor mu?

Uygulamada ne oluyor?

En sık hata, puanların sezgiyle belirlenmesi. E-posta açmaya yüksek puan veriliyor; oysa satışa dönen adaylarla dönmeyenler arasında e-posta açma açısından fark yok, fark fiyat sayfası ziyaretinde.

İkinci gözlem, puanın zamanla azalmaması. Bir yıl önce çok ilgili olan aday hala en yüksek puanlı listede; satış ekibi artık ilgilenmeyen kişileri arıyor.

Üçüncüsü, satış ekibinin puana güvenmemesi. Puan yüksek adaylar arandığında çoğu hazır çıkmıyor ve ekip sistemi görmezden gelmeye başlıyor; düzenli geri bildirimle puanlama kalibre edilmeli.

Dördüncüsü, ilgi ile uyumun karıştırılması. Çok ilgili ama hedef müşteri profiline uymayan bir aday — örneğin çok küçük bir işletme — yüksek puan alıyor; iki boyut ayrı ölçülmeli.

Beşincisi, açılma verisine puan verilmesi. Otomatik açılmalar nedeniyle herkes bu puanı alıyor ve sistem şişiyor; tıklama ve site davranışı daha güvenilir.

Altıncısı, eşiğin çok düşük tutulması. Satışa aktarım eşiği düşük olduğunda satış ekibi hazır olmayan adaylarla dolup taşıyor ve gerçekten hazır olanlar sıraya giriyor.

Yedincisi, rakiplerin ve iş arayanların puan alması. Kariyer sayfasını ya da teknik belgeleri inceleyen kişiler müşteri adayı değil; bu davranışlar eksi puan ya da hariç tutma gerektiriyor.

Sekizincisi, e-ticarette puanlamanın gereksiz karmaşık kurulması. Bireysel müşterilere düşük tutarlı ürün satan bir mağazada ayrıntılı aday puanlamasına gerek yok; bu yöntem daha çok yüksek tutarlı ve B2B satışlarda değer yaratıyor.

Dokuzuncusu, puanın otomasyonlara bağlanmaması. Puan belirli bir eşiği geçtiğinde satış ekibine görev açmak ya da farklı bir besleme akışına geçirmek, puanı bir eylem aracına dönüştürüyor.

Onuncusu, puanlama modelinin hiç güncellenmemesi. Ürün, fiyat ya da hedef kitle değiştiğinde satışa götüren davranışlar da değişiyor; model yılda birkaç kez gözden geçirilmeli.

On birincisi, puanın müşteriye görünen iletişimi etkilememesi. Yüksek puanlı adaya daha kişisel, düşük puanlıya daha eğitici içerik göndermek, besleme sürecini isabetli kılıyor.

On ikincisi, sonuçların ölçülmemesi. Puan aralıklarına göre satışa dönüş oranı raporlandığında, puanlamanın gerçekten ayırt edici olup olmadığı netleşiyor.

Neyi göstermez?

Aday puanı, kişinin satın alma bütçesini ya da karar yetkisini göstermez. Yalnızca ilgi sinyallerinin toplamıdır.

Sıkça sorulan sorular

E-ticarette gerekli mi?

Daha çok yüksek tutarlı, B2B ya da danışmanlık gerektiren satışlarda.

Puanlar nasıl belirlenmeli?

Satışa dönen adayların ortak davranışlarına bakarak.

Puan zamanla azalmalı mı?

Evet; eski ilgi güncel bir sinyal değildir.

Bu kavramın bütün resim içindeki yerini Retention Pazarlama Rehberi içinde ayrıntılı anlattım.