Alla inskickade formulär är inte lika värdefulla. En frilansare som utforskar din plattform skiljer sig från en byrå med 50 anställda som utvärderar dina priser. Ditt säljteam ska inte lägga lika mycket tid på båda. Lead scoring använder information från formulär för att automatiskt rangordna inskick efter hur troligt det är att de blir kunder, så att ditt team kan fokusera på de varmaste prospekten först.
Den här artikeln går igenom vilken information som spelar roll för poängsättningen, hur du bygger ett system för lead scoring och hur du använder poängen för att göra försäljningen effektivare.
Vad är lead scoring?
Lead scoring innebär att du ger poängvärden till inskickade formulär utifrån deras egenskaper. En lead med hög poäng har större chans att bli en affär. En lead med låg poäng behöver mer bearbetning.
Till exempel: "Om företagsstorleken är över 50, lägg till 10 poäng. Om budgeten är över 50 000 USD, lägg till 15 poäng. Om leaden kom från en anmälan till en gratis provperiod, lägg till 5 poäng."
När en besökare skickat in ditt formulär räknar systemet automatiskt ut en poäng och skickar leaden vidare därefter. Leads med hög poäng går direkt till sälj. Leads med lägre poäng går till sekvenser för bearbetning.
Vilken information förutsäger en bra lead?
Innan du ställer in lead scoring bör du ta reda på vad som kännetecknar en bra kund i din verksamhet. Vilka egenskaper delar dina bästa kunder?
Firmografisk data (företagets egenskaper)
Företagsstorlek, bransch, plats och omsättning förutsäger ofta hur väl någon passar. Ett B2B-mjukvaruföretag som riktar sig till storföretag bör ge större företag högre poäng. Om du bara betjänar kunder i USA bör du prioritera leads därifrån.
Roll och senioritet
Leads från beslutsfattare är mer värdefulla än leads från chefer som gör research åt ledningen. En CTO eller marknadschef är oftast mer kvalificerad än en enskild medarbetare.
Budget
Någon som säger att hen har en årlig budget på 50 000 USD är mer benägen att köpa än någon som säger 5 000 USD. Budget visar hur allvarligt det är.
Tidsram
"Jag behöver det infört inom en månad" är en hetare lead än "Jag utforskar inför 2025." Tidsramen förutsäger hur bråttom det är.
Nuvarande situation
"Jag letar aktivt efter ett byte" är en hetare lead än "Jag är nöjd med min nuvarande lösning men vill utforska alternativ." Missnöje driver till handling.
Produktmatchning
Någon vars angivna användningsområde matchar dina starkaste funktioner passar bättre än någon med ett nischat användningsområde. Matchningen mellan produkt och marknad spelar roll.
Så ställer du in ett formulär för lead scoring
Utforma formuläret så att det fångar poängfaktorerna. Du behöver inte fråga efter alla uttryckligen. Vissa går att dra slutsatser om.
Till exempel: "Vad är ditt främsta användningsområde?" hjälper dig avgöra produktmatchning. "Hur många är ni i teamet?" hjälper dig avgöra företagsstorlek. "När behöver ni införa det?" visar tidsramen.
Varje svar får ett poängvärde. Skapa en poängmall:
Företagsstorlek:
- 1 till 10 personer: 0 poäng
- 11 till 50 personer: 10 poäng
- 51 till 500 personer: 20 poäng
- över 500 personer: 30 poäng
Tidsram:
- Utforskar fortfarande: 0 poäng
- Det här kvartalet: 15 poäng
- Den här månaden: 25 poäng
- Omedelbart: 35 poäng
När besökaren skickat in räknar du ihop poängen. En lead med 75 poäng eller mer går till sälj. En lead med 30 till 75 poäng går till bearbetning. En lead med under 30 poäng går till en allmän uppföljningssekvens.
Lead scoring och lead-kvalificering
Lead scoring använder data för att rangordna prospekt med siffror. Lead-kvalificering är processen att avgöra om en lead uppfyller dina minimikrav.
Du kan poängsätta alla leads men bara kvalificera dem med hög poäng för sälj. En lead kan få 120 poäng (mycket het) eller 15 (kall). Kvalificeringen avgör om de alls är värda din tid.
Lead scoring är automatiserad. Lead-kvalificering innehåller ofta mänsklig bedömning: en säljare tittar på datan och avgör "ja, det här passar" eller "nej, vi tackar nej."
Träffsäkerheten i poängsättningen spelar roll
Ett dåligt poängsystem frustrerar säljteam. Om ditt formulär säger att en lead är het men den i själva verket är kall slutar ditt team lita på poängen.
Bygg poängsystemet på dina faktiska kunddata. Analysera dina bästa kunder: vad har de gemensamt? Vad har dina sämsta kunder gemensamt? Bygg poäng som speglar den verkligheten.
Efter 100 inskick med lead scoring bör du analysera vilka poäng som faktiskt konverterade. Om leads med 80 poäng eller mer blir affärer i 25 % av fallen men leads med 60 till 80 poäng i 22 % kan din poängtröskel vara fel.
Beteendebaserad och uttrycklig poängsättning
Uttrycklig poängsättning använder information som besökaren själv uppger i ett formulär: företagsstorlek, budget, tidsram. Den är enkel men fångar bara det besökaren vill dela.
Beteendebaserad poängsättning använder besökarens handlingar: besökte prissidan, deltog i ett webbinarium, var 10 minuter på din produktsida. Den fångar avsikt utan att fråga.
De bästa systemen använder båda. Kombinera det besökaren berättar med det hen gör. En besökare som fyllde i din budgetfråga OCH besökte din prissida två gånger får högre poäng än någon som bara fyllde i formuläret.
Automatisk lead scoring med CRM-integration
Din formulärplattform bör integreras med ditt CRM. När någon skickar in ett formulär skapas leaden automatiskt i ditt CRM med sin poäng.
Ditt CRM använder sedan poängen för att fördela leads. Leads med hög poäng tilldelas sälj direkt. Leads med lägre poäng går till arbetsflöden för bearbetning.
WEMASY Formulär kan integreras med populära CRM. Poängen flyttas automatiskt från formulär till CRM.
Dynamisk lead scoring utifrån beteende
Poängen för en lead kan ändras när leaden engagerar sig. Någon som börjar som en kall lead men sedan besöker din webbplats 5 gånger, deltar i ett webbinarium och öppnar 8 marknadsföringsmejl är nu varmare. Poängen höjs automatiskt.
Ditt CRM följer de här beteendesignalerna och uppdaterar poängen i realtid. Sälj prioriterar efter aktuell poäng, inte den första.
När lead scoring slår tillbaka
Om ditt poängsystem är felaktigt ignorerar säljteam det. Bygg poängen på verkliga kunddata, inte antaganden. Testa systemet innan du förlitar dig på det för beslut om fördelning.
Om din poängsättning helt missar målet (kalla leads får hög poäng) slösar sälj tid på fel prospekt. Det skapar frustration och minskar förtroendet för systemet.
Undvik snedvridningar i poängsättningen. Om ditt system ger företag i vissa branscher onaturligt hög poäng kan du missa goda möjligheter i andra branscher.
Så mäter du hur effektiv lead scoring är
Följ andelen vunna affärer per poäng. Leads med 80 poäng eller mer bör konvertera bättre än leads med 40 till 60 poäng. Om de inte gör det är din poängsättning fel.
Analysera säljcyckelns längd per poäng. Leads med hög poäng bör bli affärer snabbare än leads med låg poäng. Om båda tar lika lång tid förutsäger poängen ingenting användbart.
Följ hur många leads som hamnar i varje poängintervall. Om 90 % av leads får under 30 poäng är ditt poängsystem för hårt. Om 90 % får över 80 är det för lätt.
Därför är lead scoring viktigt för ditt varumärke
Lead scoring visar att du tar kvalificering på allvar. Det ser till att ditt säljteam fokuserar på de prospekt som är mest benägna att konvertera, inte bara de som låter mest. Det ger högre effektivitet och fler konverteringar.
WEMASY Formulär integreras med ditt CRM och stöder lead scoring genom egna integrationer och webhooks. Du kan automatisera poängberäkning och fördelning till CRM utan manuell uppsättning. Se vad som ingår i varje WEMASY-plan.