Lead scoring – elméletben és gyakorlatban

lead scoring

Amikor tartalomalapú marketingről beszélünk, a leadek (vevőjelöltek) gyűjtése kiemelten fontos téma. Mégis van egy ehhez kötődő terület, amiről jóval kevesebb szó esik: a lead scoring. Az alábbiakban erről az igenis fontos feladatról fogok bővebben írni.

Mi az a lead scoring?

Kezdjük is az elején. Mi az a lead scoring és miért van rá egyáltalán szükség?

A lead scoring az a eljárás, amikor a cég friss, vagy már meglévő leadjeihez egy értéket társít különböző szempontok alapján. Ezek a következőklehetnek:

  1. Demográfiai adatok: nem, kor, lakhely
  2. Munkahelyi adatok: a cég típusa, a cég mérete, iparági besorolás
  3. Szakmai adatok: munkahelyi pozíció, szakmai kihívások, döntési terület
  4. Viselkedési adatok: e-könyv letöltés, megtekintett oldalak, elolvasott blog posztok, email megnyitások és átkattintások

A lead scoring szükségességét könnyű igazolni. Elég csak abba belegondolni, hogy amikor valaki leaddé válik, akkor valójában az a vásárlói út (és az érdeklődés) más-más szakaszában van. Vannak, akik szinte azonnal ügyféllé válhatnak (a tölcsér alján vannak), de olyanok is akadnak, akik érdeklődnek a termékünk/szolgáltatásunk iránt, de még messze vannak a végső döntéstől (és a vásárlástól). Annak érdekében, hogy a megfelelő leadekre fókuszáljunk és minődégi leadeket adhassunk át az értékesítőknek, priorizálni kell. Erre kitűnő megoldás a lead scoring. Fontos az is,  hogy minél több adatot gyűjtünk egy-egy adott személyről, annál nagyobb az esélyünk arra, hogy a megfelelő időben, a megfelelő helyem  neki megfelelő ajánlattal keressük fel. A lead scoring alkalmas a nem releváns leadek (pl.: az egyetemista, álláskereső, újságíró) kiszűrésére. (Ők máshol – toborzás, sajtószoba stb. – fontosak lehetnek a cég számára, de felesleges lenne velük terhelni az értékesítőket.)

Lead scoring – merüljünk el a részletekben

Adatok, adatok, adatok

Itt is elmondható, hogy a megfelelő adatok gyűjtésével és elemzésével nagyban hozzájárulhatunk a minél sikeresebb tevékenységhez. A követhető (és követendő) adatok száma szinte végtelen – minden csak tőlünk és a felhasználóinktól függ. Ezek az adatok két részre bonthatók: statikus (beleegyezéses) és dinamikus (megszerzett) adatok.

Statikus adatok:

  • életkor, nem, családi státusz
  • kereset, havi bevétel, kiadások, megtakarítások
  • titulus, döntési jogkör, feladatok, kihívások

Ezeket az adatokat a felhasználók maguk adják meg – például egy tanulmány letöltése során.

Dinamikus adatok:

  • oldal és bejegyzés megtekintések
  • letöltések, kattintás a letöltött dokumentumban
  • email megnyitási szokások, kattintási szokások
  • közösségi média megosztások, blog poszt kommentek

Ezeket az adatokat az általunk használt rendszerek segítségével tudjuk megszerezni és tárolni. (Itt csak a leggyakrabban gyűjtött adatokat soroltam fel, de a gyűjthető dinamikus adatok köre igen széles). Természetesen a legegyszerűbb, ha van egy marketingautomatizálási szoftverünk, de természetesen bizonyos adatok különböző rendszerekből is kinyerhetők (pl.: email marketing szoftver, CMS, Google Analytics, stb.).

Miben segít a lead scoring?

A lead scoring három fontos feladatot is ellát. Egyrészt a leadek gondozásában segít, másrészt a leadek priorizálását támogatja, harmadrészt pedig ez is egy olyan eszköz, amivel folyamatosan nyomon követhetjük a marketingünk (tartalmak, honlap, aktivitások) hatékonyságát.

Lead scoring és marketingautomatizálás

A lézerpontos marketing érdekében rengeteg adatot szoktunk (és kell) gyűjteni, ami gyorsan az információk és manuális kezelhetetlenségéhez vezet. Ennek a problémának a kezeléséére találták ki a marketingautomatizáló szoftvereket. Lássuk a négy legfontosabb előnyüket.

1. A  statikus és dinamikus adatoknak automatizált követése

A megfelelő marketingautomatizálási szoftver beállításával több, elkülönülő rendszer (honlap, CRM, email marketing) információit tudunk elérni, és ezzel teljesebb képet kaphatunk egy-egy leadről.

2. Automatizált scoring

Kár tagadni: a lead scoring nagyon hamar bonyolulttá képes válni. Ilyenkor manuális módszerekkel már nem lehet követni és folyamatosan frissen tartani egy-egy profilt. Szerencsére ezt elvégzi helyettünk a “gép”. Ha megfelelő lead scoring rendszert dolgoztunk ki, akkor a szoftver elvégzi helyettünk a munkaigényes feladatokat, így az értékelés még pontosabbá válik.

3. Leadek priorizálása

Sokszor előfordul, hogy túl sok új/meglévő lead van a „csőben”, amiket nem tud lekövetni az értékesítői csapat. Erre a problémára is kapunk megoldást: csak azok kerülnek be a CRM-be (és ezáltal az értékesítők látóterébe), akik már elérték azt az érdeklődési szintet, hogy tényleg megéri velük felvenni a kapcsolatot. (Őket szokás érett leadnek nevezni.)

4. Valósidejű tájékoztatás

Szerintem a marketingautomatizáló szoftverek egyik legjobb funkciója, hogy az értékesítőket valós időben tájékoztatják arról, hogy ha valamelyik kapcsolat “hot lead” állapotba került. Ennek köszönhetően a lehető legjobb időben tudják felvenni a kapcsolatot az adott személlyel. Ahogyan a priorizálás, ez is segíti az erőforrások elosztását, illetve nagymértékben képes javítani a sikeres lezárások arányát.

Mivel tehetjük tönkre a lead scoring rendszerünket?

Amennyire jó a lead scoring, annyira nehéz folyamatosan magas színvonalon tartani. Nézzük, mik a leggyakoribb hibák, amik előbb vagy utóbb a lead scoring programunk bukásához vezethet.

Negatív értékelés kihagyása

Evidensnek tűnik, mégis már több alkalommal is találkoztam ezzel a problémával.A lényege, hogy vannak olyan adatok és felhasználói viselkedések, amikre negatív pontot adunk, mert azt jelzi, hogy nem a célcsoportunk, vagy a vásárlói folyamatban rossz felé megy/megállt az adott lead. Ide tartozik az, ha valaki a karrier oldalunkat nézi meg, vagy hogy ha már hetek óta nem nyitotta meg a neki küldött hírlevelünket.

A negatív értékelés hiánya egyszerűen azt okozza, hogy előbb-utóbb mindenki annyi pontot kap, ami okán azt gondolhatjuk, hogy értékes lead..

Egydimenziós scoring rendszer

Akkor hívunk így egy rendszert, ha csak egy lead scoring szabályzatot használunk. Ez ott tud komoly problémákat okozni, ahol több eltérő termék/szolgáltatás tartozik a céghez, melyek például értékben és szolgáltatási szintben is különböznek. Ilyen esetben egyetlen egyetlen szabályrendszer használata komoly pontatlanságokat okozhat.

Sajnos erre a legtöbb marketingautomatizáló szoftverben nincs megoldás (csak egy szabályrendszerünk lehet), de szerencsére akad néhány kivétel.

Valótlan információk

Ha bizonyos szabályok nincsenek beállítva, akkor valótlan adatok is bekerülhetnek a rendszereinkbe,. Például valótlan email címek, vagy titulusok, nem létező cégek. Elég ennyi és már nincs is meg a szükséges adat a megfelelő lead scoring működtetéséhez.

Elemzés és optimalizálás hiánya

Ahogy az online marketing bármely területén, úgy itt is elengedhetetlen az adatok és a folyamatok folyamatos elemzése, igény esetén a rendszereink módosítása az optimalizálása.

Ahogy a cég változik, új termékek/szolgáltatások jelennek meg, változnak a vásárlói útvonalak és a használt marketing eszközök, úgy a lead scoring rendszerünknek is módosulnia, idomulnia kell. Sajnos ezt a gyakran elfelejtik a cégek, és úgy állnak hozzá, hogy csak egyszer kell mindent beállítani,  utána minden magától menni is fog.

5 lépés a megfelelő lead scoring kialakítása érdekében

A megfelelő lead scoring rendszer kialakítása nem egyszerű. Tökéletes rendszerek nincsenek, éppúgy, ahogy nem léteznek tökéletes szervezetek sem. (Ezért is olyan nehéz a megfelelő szabályrendszer kialakítása is.). De szerencsére van néhány olyan lépés, ami minden szervezet esetében jól használható.

1. Az ideális profil meghatározása

A cég jelenlegi ügyfelei alapján az ügyfélkarakterek (buyer persona) határozhatók meg. A vásárlói profilok kialakításáról itt lehet bővebben olvasni.

2. Pontok rendelése Profiladatokhoz

Ha már megvannak a jól elkészített ügyfélkarakterek, akkor következhet a részekhez pontok rendelése a fontosabb profiladatokhoz:

  • 5 pont: fontos adat az ügyfélkarakterhez kötődően
  • 10 pont: fontos adat, ami megléte esetén esélyes a ügyféllé válás
  • 15 pont: nagyon fontos adat, ami megléte esetén szinten teljesen biztos az ügyféllé válás

3. Viselkedési minták azonosítása

Mik azok a viselkedési pontok, illetve viselkedési minták, amik ahhoz vezetnek, hogy valakiből ügyfelünk legyen? Ennél a pontnál szinte kötelező az értékesítői csapattal egyeztetni annak érdekében, hogy minél pontosabb képünk legyen.

4. A viselkedési mintákhoz pontok rendelése

Ahogyan a második lépés esetén, úgy itt is az a fontos, hogy a számunkra fontos viselkedésekhez pontokat rendeljünk, s így a későbbiekben erre fókuszáltan tudjuk elemezni a profilokat.

5. Elkészítés és folyamatos optimalizálás

Most, hogy elkészültünk a főbb mérési pontokkal, itt az idő, hogy ezeket egy rendszerbe foglaljuk, ami alapján felépítjük a saját lead scoring rendszerünket. Ezt elkészülte és működésbe lépése után nem sokkal el is kezdünk elemezni és szükség esetén optimalizálni.

Konklúzió

Bízom benne, hogy ezzel a poszttal közelebb hoztam és kézzel foghatóbbá tettem a lead scoring koncepcióját és működését. Mint minden online marketing eszköz esetében, itt is azt kell elmondanom, hogy ha ismerjük a céljainkat, és megtesszük a szükséges lépéseket, akkor egy nagyszerű eszközt kapunk a kezünkbe, amit aztán folyamatosan elemezni és optimalizálni kell. Így tényleg egy olyan rendszerünk lesz, ami jelentős mértékben javítja az értékesítési teljesítményünket.

Ez is érdekelhet

Kiss Tamás
Digital & Performance Marketing Strategist at

Inbound marketinggel foglalkozom, annak minden részével: PPC, SEO, Email marketing, marketing automatizálás, tartalom stratégia, digitális analitika - a lényeg a tartalomalapú aktivitás. Közép- és nagyvállalati ügyfeleim hazai és nemzetközi aktivitását koordinálom és menedzselem. Amit még tudni lehet rólam: GTD hívő és hobbi UX-es vagyok.