Che cos'è il lead scoring?
Il lead scoring è il processo di misurazione della probabilità che un lead si converta in un cliente pagante. Il punteggio dipende dal loro comportamento su più punti di contatto e dalle informazioni raccolte durante il processo di generazione dei lead.
Il punteggio del lead è tipicamente misurato su una scala da uno a dieci o cento – il metodo varia da azienda ad azienda. Molte organizzazioni utilizzano software di lead scoring per assistere nella determinazione di questa metrica.
Tracciare il comportamento dei potenziali clienti consente alle aziende di identificare quali sono passati a lead qualificati per le vendite e quali no. Aiuta i venditori a guidare i clienti lungo il percorso di acquisto.
Tipi di lead scoring
Diversi attributi contribuiscono ai punteggi dei lead. Questi potrebbero essere iscrizioni email, visite al sito web o visite alla pagina dei prezzi, ma rientrano principalmente nelle due categorie seguenti:
- Lead scoring esplicito riceve dati direttamente dai lead. Di solito include informazioni demografiche e firmografiche.
- Lead scoring implicito valuta il comportamento del lead su più punti di contatto, come notifiche push o accessi.
Vantaggi del lead scoring
I punteggi dei lead aiutano le organizzazioni a classificare i loro potenziali clienti e decidere chi porterà entrate. È uno strumento essenziale nel ciclo di acquisto B2B. Alcuni dei vantaggi più comuni offerti dal lead scoring sono:
- Costi di marketing ridotti. Le organizzazioni possono ridurre i costi di marketing e acquisizione implementando un buon lead scoring. Aiuta a identificare ed eliminare strategie che portano solo lead di bassa qualità.
- Tassi di conversione migliorati. I rappresentanti che applicano il lead scoring al loro lavoro possono coltivare lead con una maggiore probabilità di conversione. Questo cambiamento di focus incoraggia i venditori a essere più efficienti.
- Allineamento migliore tra vendite e marketing. Il lead scoring aiuta i team di vendite e marketing ad allinearsi sugli standard di qualità e su come vengono calcolati durante il percorso del cliente. Questo mantiene la metodologia di scoring coerente tra i dipartimenti, permettendo a vendite e marketing di unire le forze per garantire più conversioni.
- Entrate più elevate. Il lead scoring può portare a più entrate poiché le aziende si concentrano su lead di alta qualità.
Elementi operativi del lead scoring
I team di vendite e marketing devono lavorare insieme per coltivare i clienti perché ogni potenziale lead è vitale. Implementare tattiche per organizzare i contatti e identificare i potenziali clienti ideali è essenziale. Di seguito sono riportati alcuni degli altri elementi operativi comuni coinvolti nel lead scoring:
- Soglia del punteggio del lead è il valore del punto che identifica un cliente come pronto per le vendite.
- Punteggio negativo deduce punti da un punteggio del lead in risposta ad azioni che suggeriscono una mancanza di interesse per il prodotto o l'azienda.
- Degradazione del punteggio aiuta a gestire i lead che rimangono stagnanti e richiedono un'attenzione extra in termini di marketing.
- Raffinamento periodico avviene quando i team apportano modifiche in tempo reale basate sui risultati per soddisfare le crescenti esigenze del pubblico target.
Come assegnare un punteggio ai lead
I punteggi dei lead si basano spesso su informazioni come dati comportamentali o demografici. Mentre le organizzazioni possono calcolare i punteggi dei lead a seconda delle loro esigenze, le aziende spesso seguono alcuni passaggi standard per arrivare ai calcoli dei punteggi dei lead.
- Identificare il tasso di conversione dei clienti. Il primo passo è trovare il tasso di conversione da lead a cliente, cioè il numero di lead che diventeranno clienti. Dividere il numero di clienti acquisiti per il numero di lead nello stesso periodo.
- Scegliere gli attributi. Gli attributi potrebbero essere aziende di una certa dimensione, dipendenti di un particolare settore o utenti con una prova gratuita. Utilizzare modelli di lead scoring come informazioni demografiche, comportamento online, informazioni aziendali, coinvolgimento sociale o coinvolgimento email. Comunicare con il personale di vendita per identificare quali dati sono l'indicatore più prezioso o vitale delle vendite future.
- Calcolare il tasso di chiusura. Determinare la proporzione di persone per ciascun attributo, quindi calcolare la percentuale di clienti con ciascuna caratteristica.
- Confrontare i tassi di chiusura. Confrontare i tassi di chiusura per ciascun attributo con il tasso di chiusura complessivo. Questo passaggio è cruciale perché potrebbe esserci una grande differenza nei tassi di chiusura complessivi rispetto ai tassi di chiusura per attributi individuali. Ad esempio, supponiamo che il tasso di chiusura per una persona che richiede una prova gratuita sia quattro volte maggiore del tasso di chiusura complessivo. In tal caso, l'organizzazione può assegnare punti extra ai clienti con quell'attributo specifico.
Lead scoring vs. qualificazione dei lead
Alcuni potrebbero confondere il lead scoring con la qualificazione dei lead, ma i due hanno differenze importanti.
Il lead scoring è una tecnica utilizzata dalle organizzazioni per determinare quanto è probabile che i lead si convertano in clienti paganti. Comporta l'assegnazione di un valore di punto specifico ai lead. Più alti sono i punteggi, maggiori sono le possibilità di conversioni.
Il lead scoring aiuta i team di vendite e marketing a dare priorità alle esigenze. Il punteggio di un contatto è una combinazione di dati demografici e comportamentali.
La qualificazione dei lead identifica se un lead si adatta al profilo del cliente ideale (ICP). Determina se i lead hanno un'alta probabilità di diventare clienti e, in tal caso, se hanno un'alta probabilità di essere clienti di successo a lungo termine.
Taglia attraverso il disordine dei lead nei database che si sono fatti strada in qualche modo. Ad esempio, gli studenti che consumano attivamente contenuti da un sito web non necessariamente si qualificano come lead poiché non inviano richieste di consulenza dalla pagina.
Scopri di più su come il software di intelligenza conversazionale utilizza l'analisi per assegnare punteggi e qualificare i lead in tempo reale.
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
