Lead scoring är ett sätt att med hjälp av data kvalificera dina leads så att ditt säljteam vet vilka som är kalla, ljumna, varma eller glödheta. Genom att poängsätta vilka dina kontakter är och vad de gör kan man filtrera fram de kontakter som verkar mest redo att prata affärer. I den här artikeln går vi igenom olika typer av lead scoring och ger dig tips för hur du kan identifiera vem din nästa kund är.
Innehåll
Den här bloggartikeln består av följande delar:
- Vad är lead scoring?
- Fördelarna med Lead Scoring
- Nackdelarna med Lead Scoring
- Att välja kriterier för Lead Scoring
- Statistik kriterier
- Dynamiska kriterier
- Övrig användning av lead scoring
- Summering
En introduktion till Lead Scoring
Lead scoring är ett förhållande enkelt koncept. Det är ett poängsystem som hjälper dig att fokusera på de prospekts och leads som med största sannolikhet kommer att vilja göra affär med företag.
Konceptet går ut på att varje besökare får poäng baserat på sitt beteende t.ex. vilket innehåll besökaren tar del av eller vilken information som matas in i ett formulär. Ju fler poäng besökaren samlar ihop desto högre Lead Score. När kontakten kommit upp till en viss nivå anses personen vara kvalificerad och säljteamet kopplas in.
Fördelarna med lead scoring
- Möjlighet att identifiera leads baserat på engagemang
- Gör antalet leads mätbart (kvalificerade leads är ofta ett mätvärde marknadsteam mäts mot)
- Automatisk process
Exempel (poäng efter varje handling)
En besökare kommer till din webbplats +1
Läser en bloggartikel om ett visst ämne +5
Anmäler sig till ett webinarie+10
Deltar på webinariet+20
Öppnar tackmailet efter webinariet +5
Besöker kontaktsidan+20.
Personen har då kommit upp i 61 poäng. Om vi utgår från att Marketing automationverktyget är inställt på kvalificera leaden vid 60 poäng skulle säljarna i teorin får en notis om denna kontakt nu.
Nackdelarna med lead scoring
- Säger väldigt lite om avsikten personen har eller hur intresserad hon är
- Riskerar att missa viktiga leads pga att personen inte gör en handling man kunnat förutse
- Svårt att sätta upp eftersom köpresan ofta är så olika för varje person
Exempel: Personen i exemplet ovan kommer från ett bolag som är er drömkund men missar att ni har ett webinar och får därmed inte de poäng som ”krävs” för att leaden ska bedömas som intressant. Ni missar därmed affären eftersom ni förlitar er på vad de klickar på och hur mycket tid de spenderar. Inte efter vem de är.
Att välja kriterier för lead scoring
Exakt hur poängsystemet ska användas skiljer mellan olika företag men poängmodellen är i princip densamma. En bra början är att dela upp poängen i två delar: statiska och dynamiska kriterier.
De statiska kriterierna för lead scoring inkluderar all permanent information såsom namn, företagsnamn, e-postadress, roll, region osv. Ju större match din besökare har mot din idealkund eller persona desto högre poäng bör hon få.
En del marketing automationsystem, som t.ex. HubSpot, ger dig denna information automatiskt. Fyller besökaren t.ex. i sin e-postadress i ett formulär vet HubSpot vilken domän e-postadressen är från och utifrån den tar systemet reda på vilket företag som äger den domänen och hur många som jobbar där, vilken bransch den verkar i och omsättning m.m. Då kan systemet både poängsätta efter den datan men också skicka en notis direkt till en säljare eftersom besökaren matchar er ideal customer profile.
Man kan också sätta upp regler för huruvida besökaren eller kontakten matchar redan tidigare identifierade företag för att uppmärksamma leads som kommer in utan att ställa krav på vad de ska göra på sidan.
Statiska kriterier för lead scoring
Inom Lead Scoring kan statistiska kriterier vara nog så viktiga. Exempel på sådana är:
- Roll: Genom att identifiera om din besökare besitter beslutsroll eller inte kan du prioritera leaden genom smart poängsättning. Har besökaren t.ex. en chefsposition bör hon kanske få fler poäng än någon som är en student. Föredrar du att vända dig till administratörer eller någon i mellanskiktet av organisationen ger du dessa roller högre poäng istället. Allt handlar om hur din ideal-lead ser ut.
- Region/Geografi: Finns det vissa länder eller områden du arbetar mer fokuserat mot? Poängsätt då dessa efter prioritetsordning. Ju mer intressant regionen är för din verksamhet desto högre poäng kan du ge.
- Bransch: Riktar du dig mot en särskild bransch? Eller finns det vissa branscher du inte vill jobba mot? Gradera de bästa branscherna så att ditt system kan hjälpa dig att prioritera de olika typerna av leads.
- Företagets storlek och omsättning: Ofta avgörande för vika leads man vill prioritera i sitt säljarbete. En mycket intresserad inköpare på ett stort företag är kanske borde få fler poäng än en på ett litet enmansföretag trots att de arbetar inom samma bransch.
Dynamiska kriterier inom lead scoring
Lead scoring består dock mestadels av dynamiska kriterier – d.v.s. kriterier som kan ändras beroende på besökarens beteende. Exempel på sådana kriterier är:
- Besökta sidor: Om en besökare tittar på en sida på din webbplats som kännetecknar ett intresse att bli kund, t.ex. din prislista eller kontaktsida kan du poängsätta denna händelse som en indikation av just ett visat köpintresse. En del sådana här handlingar bör också sätta igång ett flöde som notifierar ditt säljteam omgående.
- Nedladdningar: För varje gång en lead laddar ner något kan du poängsätta detta. Ge fler poäng hon samlar på sig desto ju längre fram i beslutsprocessen kan hon tänkas vara. Poängsätt också innehåll olika och basera ditt poängsystem efter hur intresserad kontakten är av ett köp. Att ladda ner en referenslista eller case study är t.ex. mer värt än en generell e-bok om ett visst ämne.
- Engagemang: Att öppna och framförallt klicka i dina mailutskick visar att kontakten är och fortsätter vara intresserad av ditt företag. Likaså om hon interagerar med dina inlägg i sociala medier genom att exempelvis gilla eller dela. Värdesätt detta och öka gärna poängen om detta sker vid upprepade tillfällen.
Utöver pluspoäng kan du också sätta negativa poäng som gör att du helt enkelt sänker kontaktpersonens lead score baserat på beteendet eller information du fått reda på. Det kan var personer som är utanför en region där du verkar eller jobbar på ett företag som är för litet för att ha nytta av dina produkter eller tjänster. Det kan också vara så att kontakten jobbar hos en konkurrent, är studerande eller är anställd på ditt företag.
I ditt marketing automationsystem kan du sätta upp notifieringar som meddelar ditt säljteam när en lead kommit upp i ett visst antal poäng eller gjort en säljkvalificerad handling som t.ex. att besöka en prislista eller börjat fylla i ett formulär på kontaktsidan.
Övrig användning av lead scoring
En del information går helt enkelt inte att samla in via webben. Men det kanske är information du känner till ändå. Kanske har personen ringt in på din telefonsvarare? Eller så har du hört att personen pratat med något annan på ditt företag? Du kanske får reda på att de köpt ett system som gör att de har nytta av era tjänster?
För då in detta manuellt i ditt CRM eller använd de funktioner som ditt CRM har för att logga detta. Låt även dessa aktiviteterna spela in i poängbedömningen av din kontakt.
Så är lead scoring verkligen rätt metod för att identifiera köpare?
Lead scoring är en av de äldsta sätten att kvalificera leads därmed en av de mest kända metoderna att mäta en kontakts engagemang. Man bör komma ihåg att metoden är till för att urskilja varma eller ljumna leads från kalla och lämpar sig därför för företag som har en stor andel inkommande leads där det finns ett tydligt behov av en automatisk kvalificering. Bara för att det går att kvalificera genom Lead Scoring betyder det alltså inte att det är den enda eller bästa metoden att kvalificera dina leads.
Vi ser ofta företag som missat intresserade leads men bara pga. uppsatta regler inte ens vetat om att de finns.
Köpresorna blir också alltmer komplicerade och individuella (Gartner 2020) vilket gör det ännu svårare att kvalificera leads enbart genom lead scoring. Det är också en utmaning att utläsa om kontaktens lead score har fåtts genom intresse eller ren surfvana.
Vi tycker modellen som sådan är intressant men inte hållbar över tid. Mer intressant är i så fall att:
- Identifiera target accounts (storlek, företag, region, bransch osv)
- Identifiera köpsignaler (kontaktsida, prislistor, kundcase)
Ladda gärna ner vår mall som innehåller förslag, exempel och över 175+ idéer på saker du kan poängsätta genom information du samlar in om dina leads. Några av dem hittar du också här:
Om personen
Titel
Roll
Beslutanderätt
Certifieringar
Specialiseringar
Typ av e-post (gmail, företag)
År på nuvarande position
Utbildningsplats (universitet, högskola)
Medlem i branschförbund
Finns med i social mediekanal (t.ex. LinkedIn)
Antal kontakter i sociala medier
Personliga intressen
Personliga karaktärsdrag
Rekommendationer (t.ex. LinkedIn rekommendationer)
Om företaget
Indexerat på börsen
Antal anställda
Omsättning
Omsättningförändring (ökad, minskad)
Soliditet
Antal kontor/arbetsställen
Land
Stad
Län
Postnummer
Riktnummer
Huvudkontor eller ej
Webbplatstrafik
Websiteplugins
Etableringsår
Organisationstyp (kommunalt, privat, koncern)
Geografiska marknader
Konkurrenter
Partners
Bokslutsår
Bransch
Relationstyp
Kund
Partner
Konkurrent
Prospekt
Investerare
F.d. kund
Förlorad affärsmöjlighet
Produkter tidigare inköpt
Använd teknik (CRM, CMS, MA, ERP, E-COM osv)
Källa (var kom leaden ifrån)
Webbplats
PPC
Direkt
Organisk sök
Sociala Medier
Annons
Tidsplan för inköp
Webbplats och enhet
Besökte landningssida
Fyllde i formulär
Använde onlinechat
Begärde att bli uppringd
Besökte sida (valfri)
Besökte sida (produktspecifik)
Besökte sida (priser)
Besökte sida (kunder, case eller recension)
Besökte flera sidor
Besökte flera sidor under en vecka
Delade sida via sociala medier
Använde mobilen
Använde viss typ av webbläsare
E-post
Öppnade e-post
Öppnade e-post flera ggr
Klickade i e-post
Öppnat stor andel e-post
Video
Tittade på en viss video
Tittade viss andel av viss video
Spenderade X minuter på en video
Sociala Medier
Följer företaget på LinkedIn (eller andra nätverk)
Interaktioner i olika kanaler
Gillat inlägg
Kommenterat inlägg
Delat inlägg
Webinarier
Anmält sig till webinarie
Deltog i webinarie
Ställde fråga i webinarie
Delade webinarie
Tittade på inspelningen
Avregistrerade sig från webinarie
Dök inte upp på webinarie
Nedladdningar
Laddade ner e-bok/whitepaper/solution brief
Öppnade ev. tackmail efter nedladdning
Läste viss sida i PDF (genom spårning)