Praktika · 2026 m. lapkričio 7 d. · 3 min. skaitymo
Lead scoring B2B: paprastas modelis iš svetainės signalų
Lead scoring be brangios programinės įrangos: taškų modelis iš atitikties ir elgesio, su pavyzdine lentele, slenksčiais ir kasmėnesine kontrole.
Lead scoring atsako į paprastą klausimą: kam pardavimai skambina pirmiausia? Užuot sprendus pagal nuojautą, kiekviena įmonė ar kontaktas gauna taškų reikšmę. Kas viršija slenkstį, tuo užsiimama. Tai skamba kaip didelė rinkodaros programinė įranga, bet veikia jau su lentele ir keliomis aiškiomis taisyklėmis.
Du klausimai, dvi ašys
Geras modelis atskiria du dalykus, kurie dažnai sumaišomi:
- Atitiktis: ar įmonė tinka tam, ką parduodate? Sektorius, dydis, regionas, naudojamos technologijos.
- Elgesys: ar įmonė dabar rodo susidomėjimą? Apsilankymai svetainėje, atsisiuntimai, registracijos, atsakymai į laiškus.
Įmonė su puikia atitiktimi, kuri niekada neateina į Jūsų svetainę, yra rinkodaros taikinys, o ne skambučio. Įmonė, kuri skaito kasdien, bet niekada nepirktų, kainuoja tik laiką. Įdomi yra sankirta.
Pavyzdinis modelis
Taškai yra pasiūlymas. Pritaikykite juos savo verslui.
| Požymis | Taškai |
|---|---|
| Atitiktis | |
| Sektorius iš Jūsų pagrindinės tikslinės grupės | 20 |
| Dydis tiksliniame intervale (pavyzdžiui, nuo 50 iki 500 darbuotojų) | 15 |
| Buveinė Jūsų tiekimo zonoje | 10 |
| Elgesys per pastarąsias 30 dienų | |
| Perskaitytas kainų puslapis | 25 |
| Perskaitytas atvejo tyrimas ar nuoroda | 15 |
| Sugrįžta bent per dvi dienas | 15 |
| Aktyviai skaityta ilgiau nei trys minutės | 10 |
| Aplankytas tik karjeros puslapis | minus 30 |
| Esamas klientas | traktuoti atskirai |
Atimami taškai yra lygiai tokie pat svarbūs kaip pridedami. Kas skaito tik darbo skelbimus, labai tikėtina, kad yra kandidatas, o ne pirkėjas. Kurie puslapių peržiūrėjimai ypač informatyvūs, aprašyta straipsnyje Pirkimo susidomėjimo atpažinimas: kurie puslapių peržiūrėjimai skaičiuojasi.
Slenksčių nustatymas
Padalykite reikšmes į tris sritis:
- Nuo 70 taškų: pardavimai kreipiasi per dvi darbo dienas, remdamiesi tema, kurią įmonė skaitė.
- Nuo 40 iki 69 taškų: užsiima rinkodara, pavyzdžiui, tinkamu turiniu, kvietimais ar skelbimais.
- Žemiau 40 taškų: stebėti, nieko nedaryti.
Svarbu, kad abi komandos slenksčius nustatytų kartu. Kitaip pardavimai skundžiasi blogais lead'ais, o rinkodara nepanaudotais.
Leisti taškams nunykti
Susidomėjimas ribotas laike. Kas prieš tris mėnesius skaitė kainų puslapį, galbūt jau seniai apsisprendė. Todėl elgesio taškus skaičiuokite tik už pastarąsias 30 dienų arba kiekvieną mėnesį atimkite dalį. Atitikties taškai lieka, kol įmonėje nieko nesikeičia.
Tikrinti kas mėnesį
Modelis yra prielaida. Kartą per mėnesį patikrinkite jį trimis klausimais:
- Kiek įmonių virš slenksčio tapo pokalbiu? Jei beveik nė viena, slenkstis per žemas arba taškai paskirstyti neteisingai.
- Iš kur atėjo pastarųjų mėnesių sandoriai? Ar šios įmonės anksčiau turėjo aukštas reikšmes? Jei ne, modelyje trūksta požymio.
- Kurie požymiai kartojasi geruose lead'uose? Jiems skiriamas didesnis svoris.
Iš kur duomenys
- Atitiktis: iš Jūsų CRM, iš viešų įmonių duomenų arba iš įmonės svetainės.
- Elgesys Jūsų svetainėje: įmonės lygmeniu iš lankytojų atpažinimo įrankio, atskirų kontaktų lygmeniu tik tuomet, kai kas nors užsiregistravo ar užpildė formą.
- Elgesys laiškuose: iš Jūsų naujienlaiškių įrankio, jei gavėjai sutiko.
Reikšmėms pavienių asmenų lygmeniu galioja BDAR. Vertinimas, kuris automatiškai sprendžia apie žmones, yra jautresnis nei tas, kuris rūšiuoja įmones. B2B stenkitės likti įmonės lygmenyje. Pagrindai aprašyti straipsnyje Lankytojų atpažinimas ir BDAR: blaivus vertinimas.
Dažniausiai užduodami klausimai
Ar tam man reikia rinkodaros automatizavimo įrankio? Pradžiai ne. Lentelė su formulėmis ir savaitinis eksportas pakanka modeliui išbandyti. Įrankis apsimoka, kai tik taisyklės nusistovi, o kiekiai auga.
Kiek požymių prasminga? Nuo penkių iki dešimties. Daugiau modelį daro sunkiai suprantamą. Niekas nepasitiki reikšme, kurios negali paaiškinti.
Koks skirtumas nuo intent data? Lead scoring yra modelis. Intent data yra galimas ingredientas, žr. Intent data B2B: ką iš tikrųjų rodo pirkimo signalai.
