При работе с потоком заявок крайне важно понимать на какие из них необходимо реагировать максимально быстро, а какие могут подождать. Предиктивный скоринг поможет разобраться и расставить приоритеты.
Например, две одинаковые заявки на просчет перечня товаров или услуг могут абсолютно отличаться по готовности клиента к покупке. Если менеджер возьмет в работу заявку от клиента, который только начал путь по воронке продаж, то другой клиент может не дождаться звонка и обратиться в другую компанию. Как итог, потеря «горячего» клиента и прибыли. Чтобы максимально исключить такие ситуации в работу менеджера внедряют CRM-системы с технологией предиктивного скоринга. Скоринг новых лидов сокращает время на оценку перспективности сделки менеджером. Тем самым увеличивая количество продаж и снижая бесполезные звонки и коммуникации.
Как работает предиктивный скоринг?
Менеджер может запустить скоринг как для одной записи, так и для всех за выбранный период. Это актуально для продаж, которые накапливаются за нерабочее время. Можно настроить и автоматический запуск скоринга по заданным параметрам. Выбрать для этого определенный временной отрезок (когда нагрузка на сервер минимальна). По выбранным ранее критериям и параметрам система проводит анализ и выставляет собственную оценку потенциала сделки.
Пример запуска скоринга и результат оценки.
Что учитывается при оценке записи? Вот список параметров, которые используются чаще всего используются при оценке B2B-сделок:
- характеристики контрагента – отрасль деятельности, количество сотрудников, использование товара/услуги конкурентов.
- Характеристика представителя контрагента – должность, роль в принятии решений (чем выше роль, тем больше шансов, что человек примет решений заказать товар/услугу).
- Канал привлечения лида – сайт, мероприятие, онлайн или офлайн реклама.
- Дополнительные параметры – количество дней с момента последнего контакта (звонок, e-mail сообщения). Для сервисов — количество дней с момента окончания тестового периода пользования услугой.
- Предыдущие успешные покупки – история, сумма заказов и т.д.
Оценка вероятности успешного завершения сделки — 70%.
Параметры, которые учитываются при предиктивном скоринге могут быть индивидуальны для каждой компании и вида деятельности. При интеграции CRM в работу разработчик настраивает данный инструмент и индивидуализирует его под работу бизнеса. Стоит отметить, что данная технология актуальна для среднего и крупного бизнеса, работающего в основном с B2B-сегментом.
Ошибки при работе технологией
Эффективность скоринга напрямую зависит от качества работы менеджеров и их ответственности. Чем больше данных о клиенте и о результатах коммуникаций сотрудник вносит в CRM-систему, тем точнее будет произведена оценка. К сожалению, многие менеджеры игнорируют работу с данными и тем самым снижают качество оценки. Крайне важно мотивировать сотрудников взаимодействовать с системой. Также необходимо правильно выбрать параметры, по которым система будет оценивать сделку.
