Jak ustalić model lead scoringu? Punktacja leadów krok po kroku

Model lead scoringu warto zacząć od określenia, jakie cechy mają wartościowi klienci i jakie zachowania rzeczywiście świadczą o rosnącej gotowości do zakupu. Następnie trzeba nadać tym sygnałom odpowiednie wagi, uwzględnić punkty ujemne, ustalić roboczy próg kwalifikacji i sprawdzić model na rzeczywistych leadach. Nie istnieje jedna uniwersalna tabela punktów, którą można bez zmian zastosować w każdej firmie.

Od czego zacząć ustalanie modelu lead scoringu?

Zanim firma zacznie przyznawać punkty za otwarcie wiadomości, odwiedzenie cennika czy zajmowane stanowisko, powinna ustalić, co wynik scoringowy ma oznaczać. Samo zebranie dużej liczby reguł nie daje jeszcze użytecznego modelu.

Najpierw warto określić, jaki kontakt ma zostać uznany za wartościowy. Pomocne są dane dotyczące wcześniejszych klientów: z jakich firm pochodzili, jakie pełnili role, z jakich źródeł trafiali, jakie działania wykonywali przed zakupem i które cechy powtarzały się najczęściej wśród dobrze rokujących szans sprzedażowych.

Jeżeli firma nie ma jeszcze dużej historii danych, może rozpocząć od prostszego modelu opartego na wiedzy marketingu i sprzedaży. Trzeba jednak traktować go jako pierwszą wersję do sprawdzenia, a nie jako raz ustalony system.

Ważne jest również określenie celu. Wynik może służyć na przykład do ustalania kolejności obsługi kontaktów, uruchamiania innego sposobu komunikacji albo wskazywania leadów wymagających uwagi zespołu sprzedażowego. Dopiero po zdefiniowaniu takiego celu można rozsądnie wybierać kryteria i punktację.

Co brać pod uwagę w lead scoringu?

Najprostszy użyteczny model powinien rozróżniać dwie kwestie: czy lead pasuje do profilu klienta oraz czy jego zachowanie wskazuje na zainteresowanie zakupem. Dzięki temu kontakt nie otrzymuje wysokiego wyniku tylko dlatego, że często reaguje na komunikację, mimo że nie odpowiada grupie docelowej.

W firmach obsługujących kilka wyraźnie różnych grup klientów może się też okazać, że potrzebne są inne kryteria lub wagi dla poszczególnych odbiorców. Wtedy przed rozbudową scoringu warto dobrze segmentować leady według istotnych cech.

Scoring demograficzny i firmograficzny

Ta część modelu odpowiada na pytanie: czy dany lead przypomina klienta, którego firma chce pozyskać?

W B2B znaczenie mogą mieć między innymi branża, wielkość przedsiębiorstwa, lokalizacja, stanowisko osoby kontaktowej, zakres jej odpowiedzialności albo skala działalności firmy. W B2C mogą to być inne informacje opisujące zgodność z grupą docelową.

Nie należy jednak punktować każdej dostępnej informacji. Jeżeli dane pole w formularzu nie ma związku z prawdopodobieństwem zakupu, jego obecność w modelu tylko go komplikuje.

Przykładowo firma sprzedająca rozwiązanie przeznaczone głównie dla średnich przedsiębiorstw może przyznawać dodatkowe punkty leadom z tej grupy. Jeżeli natomiast wielkość firmy nie wpływa na możliwość skorzystania z oferty ani na wyniki sprzedaży, nie ma powodu nadawać jej wysokiej wagi.

Scoring behawioralny

Scoring behawioralny uwzględnia to, co lead rzeczywiście robi. Nie każda aktywność oznacza jednak taki sam poziom zainteresowania.

Otwarcie wiadomości może być słabym sygnałem. Kliknięcie w link prowadzący do konkretnej oferty jest zwykle bardziej znaczące. Powrót na stronę cennika, wypełnienie formularza kontaktowego czy prośba o prezentację produktu mogą wskazywać na jeszcze większą gotowość do rozmowy.

Przy wyborze zachowań warto więc pytać nie tylko: „czy możemy to zmierzyć?”, ale przede wszystkim: „czy to działanie rzeczywiście odróżnia wartościowe leady od pozostałych?”.

Istotny jest także kontekst. Jednorazowe wejście na blog nie powinno automatycznie znaczyć tyle samo co odwiedzenie strony konkretnej usługi kilka razy w krótkim okresie. Z drugiej strony model nie powinien pozwalać na nieograniczone zdobywanie punktów przez wielokrotne wykonywanie bardzo słabej czynności.

Kiedy odejmować punkty?

Dobry model nie musi opierać się wyłącznie na dodawaniu punktów. Część informacji może wskazywać, że kontakt jest mniej wartościowy lub jego zainteresowanie osłabło.

Punkty ujemne mogą mieć zastosowanie między innymi wtedy, gdy lead nie spełnia istotnego warunku współpracy, znajduje się poza obsługiwanym rynkiem albo przez długi czas pozostaje nieaktywny.

Znaczenie może mieć również upływ czasu. Kliknięcie w ofertę sprzed kilku dni jest zazwyczaj bardziej aktualnym sygnałem niż podobna aktywność sprzed wielu miesięcy. W rozbudowanych modelach można więc stopniowo obniżać znaczenie starych zachowań.

Nie warto jednak odejmować punktów za zdarzenia, które nie mają potwierdzonego związku z jakością leada. Każda reguła dodatnia i ujemna powinna mieć konkretne uzasadnienie biznesowe.

Jak przyznawać punkty leadom?

Przy ustalaniu punktacji najważniejsze są proporcje między poszczególnymi sygnałami, a nie konkretna skala.

Można stworzyć model, w którym maksymalny wynik wynosi 100 punktów, ale równie dobrze można posługiwać się większymi wartościami. Sama liczba nie ma znaczenia, jeżeli zachowane są sensowne relacje między kryteriami.

Najpierw warto podzielić sygnały na kilka poziomów znaczenia. Słabe zachowanie, takie jak kliknięcie w zwykły materiał edukacyjny, powinno mieć niewielki wpływ. Działanie bezpośrednio związane z ofertą może ważyć więcej. Bardzo mocny sygnał, na przykład wysłanie zapytania dotyczącego zakupu, powinien mieć wyraźnie większe znaczenie.

Podobnie należy podejść do dopasowania. Cecha, która jedynie nieznacznie zwiększa szansę sprzedaży, nie powinna ważyć tyle samo co warunek charakterystyczny dla najlepszych klientów.

Przykładowy prosty model może wyglądać następująco:

Powyższe wartości są wyłącznie przykładem działania modelu. Nie należy kopiować ich bezpośrednio do własnego CRM.

Jeżeli firma wie z wcześniejszych danych, że osoby proszące o prezentację produktu kupują znacznie częściej niż osoby pobierające poradnik, pierwsza czynność powinna dostać odpowiednio większą wagę. W ten sposób punktacja odzwierciedla rzeczywiste znaczenie sygnału.

Trzeba też uważać na wielokrotne naliczanie punktów. Jeżeli każde kliknięcie w newsletter daje kolejne punkty bez ograniczeń, bardzo aktywny odbiorca treści może osiągnąć wyższy wynik niż osoba, która wykonała jedno, ale bardzo mocne działanie zakupowe. Rozwiązaniem może być limit punktów za określony typ zachowania albo punktowanie tylko pierwszych kilku takich zdarzeń.

Jak ustalić próg kwalifikacji leada?

Próg kwalifikacji to wynik, po którego przekroczeniu zmienia się sposób traktowania kontaktu. Nie istnieje jednak uniwersalna wartość, taka jak 50, 70 czy 100 punktów, która działałaby w każdej firmie.

Najlepszym punktem wyjścia są dane historyczne. Jeżeli firma dysponuje wcześniejszymi leadami, może policzyć ich wynik według nowego modelu i sprawdzić, jakie wartości osiągały osoby, które później kupiły, a jakie kontakty zakończone bez sprzedaży.

Przykładowo może się okazać, że większość wartościowych leadów osiągała co najmniej 60 punktów, podczas gdy kontakty z wynikiem poniżej 40 rzadko przechodziły dalej. Nie oznacza to jeszcze, że 60 punktów jest ostatecznym progiem. Jest to raczej kandydat do przetestowania.

Po ustaleniu pierwszej wartości trzeba obserwować, co dzieje się w praktyce. Jeśli do dalszej obsługi trafia bardzo dużo słabych kontaktów, próg może być zbyt niski albo niektóre reguły przyznają zbyt wiele punktów. Jeżeli natomiast sprzedaż otrzymuje niewiele leadów, mimo że część pominiętych kontaktów później okazuje się wartościowa, próg może być za wysoki.

Sam wynik scoringowy nie powinien automatycznie zastępować wszystkich zasad kwalifikacji. Firma może dodatkowo brać pod uwagę dostępność produktu, rynek, kompletność danych czy inne warunki wynikające z procesu sprzedaży. Osobnym zagadnieniem jest również moment przekazania leada do sprzedaży i ustalenie, jakie informacje powinny wtedy trafić do handlowca.

Co zrobić z leadami poniżej ustalonego progu?

Lead z niskim wynikiem nie zawsze jest bezwartościowy. Może dobrze pasować do profilu klienta, ale jeszcze nie wykazywać wystarczającego zainteresowania zakupem.

Takiego kontaktu nie trzeba od razu usuwać z procesu. Może nadal pozostawać w odpowiednio zaplanowanym lead nurturing, a jego wynik może zmieniać się wraz z kolejnymi zachowaniami.

Warto przy tym rozróżniać dwa przypadki. Pierwszy to lead dobrze dopasowany, ale mało aktywny. Drugi to osoba bardzo aktywna, która nie spełnia podstawowych warunków dotyczących profilu klienta. Oba kontakty mogą mieć podobny wynik całkowity, ale wymagają innego podejścia. To kolejny argument za tym, aby w modelu nie mieszać bezrefleksyjnie dopasowania z aktywnością.

Jak sprawdzić, czy model scoringowy działa?

Model trzeba oceniać na podstawie tego, czy wynik rzeczywiście pomaga odróżnić wartościowe leady od pozostałych. Wysoka liczba punktów sama w sobie nie jest sukcesem.

Najprostsza kontrola polega na porównaniu wyniku z późniejszym zachowaniem kontaktów. Warto sprawdzić, czy leady o wysokim score częściej przechodzą do kolejnych etapów procesu, czy handlowcy uznają je za jakościowe oraz czy wśród nisko ocenionych kontaktów nie znajduje się zbyt wielu późniejszych klientów.

Jeżeli kontakty z najwyższymi wynikami często okazują się słabe, trzeba ustalić, które reguły zawyżają punktację. Być może zbyt wiele punktów przyznaje się za łatwe do wykonania aktywności albo jedna cecha demograficzna ma nieproporcjonalnie dużą wagę.

Warto również sprawdzić odwrotny przypadek. Jeśli dobry klient otrzymał wcześniej bardzo niski score, analiza jego historii może ujawnić sygnał, którego model dotychczas nie uwzględniał albo wyceniał zbyt nisko.

Przydatne jest porównywanie kilku grup wynikowych zamiast patrzenia wyłącznie na pojedynczy próg. Można na przykład zestawić leady z dolnego, środkowego i górnego zakresu punktacji i sprawdzić, czy wraz ze wzrostem wyniku rzeczywiście rośnie udział wartościowych kontaktów. Jeżeli różnica jest niewielka, model słabo porządkuje leady i wymaga korekty.

Jak aktualizować model scoringowy?

Model lead scoringu nie powinien być konfiguracją ustawioną raz na zawsze. Zmieniają się zachowania klientów, oferta, kanały marketingowe i struktura grupy docelowej, dlatego wcześniejsze reguły mogą z czasem tracić znaczenie.

Aktualizacja jest szczególnie potrzebna, gdy sprzedaż zaczyna regularnie odrzucać leady z wysokim wynikiem albo gdy coraz więcej wartościowych kontaktów pozostaje poniżej ustalonego progu. Sygnałem do przeglądu może być również wejście na nowy rynek, zmiana oferty, uruchomienie nowego kanału pozyskiwania klientów lub zebranie większej ilości danych niż w momencie tworzenia pierwszej wersji modelu.

Nie ma jednej prawidłowej częstotliwości zmian. Firma z dużą liczbą nowych leadów może szybciej zebrać dane potrzebne do oceny scoringu niż mały biznes pozyskujący kilka kontaktów miesięcznie. Ważniejsze od sztywnego harmonogramu jest reagowanie na wystarczającą ilość nowych informacji.

Przy każdej większej zmianie warto zapisać poprzednie kryteria, nowe wartości punktów oraz datę wprowadzenia modyfikacji. Dzięki temu można później sprawdzić, czy nowa wersja rzeczywiście poprawiła jakość kwalifikacji.

Najlepszy model scoringowy nie jest więc tym, który zawiera najwięcej kryteriów. Powinien być na tyle prosty, aby dało się zrozumieć, dlaczego lead otrzymał określony wynik, a jednocześnie na tyle trafny, aby wysoki score rzeczywiście częściej wskazywał kontakty warte dalszej uwagi.