Gyakorlat · 2026. november 7. · 3 perc olvasási idő
Lead scoring a B2B-ben: egyszerű modell weboldal-jelzésekből
Lead scoring drága szoftver nélkül: pontmodell az illeszkedésből és a viselkedésből, példatáblázattal, küszöbértékekkel és havi ellenőrzéssel.
A lead scoring egy egyszerű kérdésre válaszol: kit hív fel először az értékesítés? Ahelyett, hogy megérzés alapján döntene, minden cég vagy kapcsolat pontértéket kap. Akinek az értéke egy küszöb fölött van, azzal foglalkoznak. Ez nagy marketingszoftvernek hangzik, de egy táblázattal és néhány világos szabállyal is működik.
Két kérdés, két tengely
Egy jó modell szétválaszt két dolgot, amelyeket gyakran összekevernek:
- Illeszkedés: Illik a cég ahhoz, amit Ön elad? Iparág, méret, régió, használt technika.
- Viselkedés: Mutat a cég éppen érdeklődést? Látogatások a weboldalon, letöltések, regisztrációk, válaszok e-mailekre.
Az a cég, amely tökéletesen illik, de soha nem jön az Ön weboldalára, a marketing célpontja, nem egy hívásé. Az a cég, amely minden nap olvas, de soha nem vásárolna, csak időt visz el. Az érdekes rész a metszet.
Példamodell
A pontok javaslatok. Igazítsa őket az üzletéhez.
| Jellemző | Pontok |
|---|---|
| Illeszkedés | |
| Iparág az Ön fő célcsoportjából | 20 |
| Méret a célsávban (például 50 és 500 közötti foglalkoztatott) | 15 |
| Székhely az Ön szállítási területén | 10 |
| Viselkedés az elmúlt 30 napban | |
| Árak oldalának elolvasása | 25 |
| Esettanulmány vagy referencia elolvasása | 15 |
| Legalább két napon visszatért | 15 |
| Három percnél tovább aktívan olvasott | 10 |
| Csak a karrieroldalt látogatta | mínusz 30 |
| Meglévő ügyfél | külön kezelendő |
A levonások ugyanolyan fontosak, mint a pontok. Aki csak álláshirdetéseket olvas, nagy valószínűséggel pályázó, nem vevő. Hogy mely oldalmegtekintések különösen árulkodóak, azt a Vásárlási érdeklődés felismerése: mely oldalmegtekintések számítanak írja le.
Küszöbök meghatározása
Ossza három tartományra az értékeket:
- 70 ponttól: az értékesítés két munkanapon belül jelentkezik, arra a témára utalva, amelyet a cég olvasott.
- 40 és 69 pont között: a marketing foglalkozik vele, például megfelelő tartalmakkal, meghívókkal vagy hirdetésekkel.
- 40 pont alatt: megfigyelni, nem tenni semmit.
Fontos, hogy a küszöböket mindkét csapat közösen határozza meg. Különben az értékesítés a rossz leadekre panaszkodik, a marketing pedig az elfekvőkre.
A pontok elévülése
Az érdeklődés időben korlátozott. Aki három hónapja olvasta az árak oldalát, talán már rég döntött. A viselkedési pontokat ezért csak az utolsó 30 napra számolja, vagy vonjon le minden hónapban egy részt. Az illeszkedési pontok megmaradnak, amíg a cégnél nem változik semmi.
Havi ellenőrzés
A modell feltevés. Havonta egyszer ellenőrizze három kérdéssel:
- A küszöb feletti cégek közül hányból lett beszélgetés? Ha szinte egyikből sem, a küszöb túl alacsony, vagy a pontok rosszul vannak elosztva.
- Honnan származtak az elmúlt hónapok lezárásai? Magas értékük volt ezeknek a cégeknek korábban? Ha nem, hiányzik egy jellemző a modellből.
- Mely jellemzők bukkannak fel újra és újra a jó leadeknél? Ezek több súlyt kapnak.
Honnan jönnek az adatok
- Illeszkedés: a CRM-ből, nyilvános cégadatokból vagy a cég weboldaláról.
- Viselkedés az Ön weboldalán: cégszinten egy látogatóazonosító eszközből, az egyes kapcsolatok szintjén csak akkor, ha valaki regisztrált vagy kitöltött egy űrlapot.
- Viselkedés az e-mailekben: a hírlevél-eszközből, ha a címzettek hozzájárultak.
Az egyes személyek szintjén lévő értékekre a GDPR érvényes. Az a scoring, amely automatikusan dönt emberekről, kényesebb, mint az, amely cégeket rendez. A B2B-ben lehetőleg maradjon a cégszinten. Az alapokat a Látogatóazonosítás és GDPR: higgadt besorolás írja le.
Gyakori kérdések
Kell ehhez marketing-automatizálási eszköz? A kezdéshez nem. Egy táblázat képletekkel és egy heti export elég a modell teszteléséhez. Eszköz akkor éri meg, ha a szabályok állnak és a mennyiségek nőnek.
Hány jellemző értelmes? Öt és tíz között. Több esetén a modell nehezen érthetővé válik. Senki nem bízik egy olyan értékben, amelyet nem tud megmagyarázni.
Mi a különbség az Intent Data-hoz képest? A lead scoring a modell. Az Intent Data egy lehetséges összetevő, lásd Intent Data a B2B-ben: mit mutatnak valójában a vásárlási jelzések.
