Sex Sätt Att Använda Data För Att Poängsätta Leads

Lästid 6 min

Är ditt företag ett av de som framförallt oroar sig för om hemsidan genererar tillräckligt med nya leads? Men om hemsidan genererar leads, hur vet du vilka som är riktigt intresserade av det du säljer och vilka som bara tittar runt?

Det är här poängsättning av leads kommer in – Lead scoring. Poängsättning gör att du kan tilldela ett värde (x antal poäng) till varje lead. Värdet är baserat på den professionella information som leadet gett dig och hur engagerad leadet är med din hemsida och varumärket på Internet. Genom det uppvisar leadet olika egenskaper som kan värderas. Resultatet är en effektivare försäljning genom prioritering av leads.

Varje företag har olika metoder för hur poängsättningen går till. Dock är det vanligaste sättet att använda data från tidigare leads för att skapa poängsystemet.

Först tittar du på befintliga kontakter hos befintliga kunder och ser vad de har gemensamt. Sedan hur det ser ut för kontakter som inte blivit kunder. Utifrån det här bör du kunna bestämma vilka egenskaper som är mest värda och har störst sannolikhet att indikera att någon passar bra för det du säljer.

Lätt som en plätt, ehh? Det blir snabbt komplicerat beroende på affärsmodell och leads du har i databasen. Därför vill jag med det här inlägget gå igenom grunderna för hur du skapar ett poängsystem. Vilka data som är intressanta och hur du hittar de mest intressanta egenskaperna. Och såklart processen för att faktiskt räkna ut poäng.

Sex Typer Av Data Du Kan Använda För Poängsättning Av Leads

1. Demografisk Information

Säljer du endast till människor inom en särskild demografi? Som föräldrar till barn eller IT-chefer. Då ska du ställa demografiska frågor i formuläret på landningssidorna. Sedan kan du använda svaren från leads för att se hur bra de passar in på din målgrupp.

En bra sak här är att du kan rensa bort avvikare för att spara tid. Det gör du genom att dra av poäng för de som inte passar i kategorin du säljer till. Till exempel om du enbart säljer i Stockholm kan du ge negativa poäng till leads som faller utanför länet, staden, postnummer och så vidare.

Och slutligen om formuläret har frivilliga fält som till exempel telefonnummer. Då kan du ge extra poäng för leads som ändå fyller i det.

2. Företagsinformation

Om du är ett B2B företag. Då är du nog mest intresserad att sälja till företag som har en viss storlek, är av viss typ eller i en viss bransch(er). Och det här kan du ställa frågor om. Då kan du ge eller dra av poäng om det är B2B eller B2C beroende på hur leadet passar din målgrupp eller är ointressant.

3. Beteende Online

Hur ett lead samverkar med hemsidan kan berätta mycket om hur pass intresserat det är av att köpa. Titta på leads som blivit kunder. Vilka erbjudanden laddade de ner? Hur många? Vilka sidor konsumerade de och hur många? Besökte de hemsidan innan de blev kunder?

Både antalet och varianter av formulär och sidor är viktigt. Leads som besökt sidor med högre värde (sidor med priser eller genomfört en demo)) kanske ska ha högre poäng. Samma med leads som haft 20 sidvisningar på hemsidan jämfört med fyra.

Och leads som ändrat sitt beteende över tid. Ett lead som inte kommit tillbaka eller slutat ladda ner erbjudanden kanske inte längre är intresserad. Då kanske du ska dra av poäng. Till exempel efter 30 eller 90 dagar. Allt beroende på din säljcykel.

4. Mejlengagemang

Även om någon valt att abonnera på till exempel ett nyhetsbrev säger det inget om intresset av att köpa. Öppnings- och klickfrekvenser däremot ger en bra bild. Väldigt intressant är såklart de som alltid klickar vidare till specifika erbjudanden. Leads som klickar vidare till vissa erbjudande kanske ska ha högre poäng.

5. Socialt Engagemang

Hur pass engagerad ett lead är med ditt varumärke på sociala medier kan också ge en idé om intresset. Till exempel hur många gånger de klickat på Facebook- eller Twitterinlägg. Hur många retweet eller delningar. Om målgruppen är aktiv på sociala medier bör du överväga att tilldela poäng beroende på Kloutpoäng eller antalet följare som leadet har.

6. Upptäcka Spam

Till sist kanske du ska tilldela minuspoäng för leads som fyller i ett formulär på en landningssida som indikerar att det är spam. Till exempel om namnet inte skrevs med stor bokstav. Ett annat exempel är mejladresser leads använder jämfört med de du har i kunddatabasen. Om du säljer till företag kanske du vill ta bort poäng från leads som använder Gmail eller Yahoo mejl.

Vilken Typ Av Data Betyder Mest?

Det är en hel del data att gå igenom. Och för att enklast ta reda på vilken typ av data som betyder mest måste du prata med sälj, kunder och gå igenom marknadsanalysdata. Genom det kommer du kunna pussla ihop vilken typ av innehåll som är mest värdefullt när det gäller att konvertera leads till kunder. Och det hjälper dig att sätta olika poäng på erbjudanden, mejl och så vidare.

Prata med sälj.

Sälj har som du vet en bra uppfattning om vilken typ av marknadsmaterial som hjälper till vid kundanskaffning. Till exempel vilken typ av blogginlägg och erbjudanden gillar sälj att skicka till leads.

Prata med kunder.

Det här är ingen raketforskning. Prata med några kunder och ta reda på vad som gjorde att de köpte från er. Glöm inte att prata med både kunder som bestämde sig snabbt och kunder som tog längre tid på sig.

Marknadsanalys.

Här kan du göra två saker.

Dels kan du i Google Analytics ta fram en rapport som visar vilka kanaler som bidragit mest till konverteringar. Det finns standardrapporter som i bilden nedan som du borrar dig ned i. Det går att jämföra mellan modeller och du kan bygga egna modeller. Bara det här området är väldigt komplext och kräver mycket för att vara insatt. Men helt klart hjälper det att ha en känsla för vilka kanaler som driver mest konverteringar när du ska ta fram poängsättning för leads. De olika kanalerna ger en känsla för typen av innehåll som fungerar bäst.

Ett annat sätt är att titta på vilka erbjudande som konverterat mest. Vissa nedladdningar, klickfrekvenser i mejl och så vidare.

Ett Grundläggande System För Poängsättning Av Leads

Det finns såklart flera olika sätt att räkna ut poängsättning av leads. Men det här tycker jag är det enklaste sättet om du inte har ett system såklart. Till exempel HubSpot´s system som är ett av marknadsledarna. I HubSpot finns en funktion för poängsättning av leads. Funktionen är dessutom integrerad med kontakter vilket gör det väldigt enkelt. Nedan bild är från HubSpots funktion för poängsättning av leads.

Steg 1: Räkna ut konverteringsgraden för lead till kund för alla leads

Det här är antalet nya kunder under en tidsperiod delat med antalet leads under samma tid. Använd konverteringsgraden som riktmärke.

Steg 2: Välj ut olika egenskaper som kunder har du tror var leads med en högre kvalitet

Egenskaper kan vara kunder som vid en tidpunkt frågade om en demo. Eller kunder inom banksektorn eller kunder med mindre än 20 anställda.

Det finns inga fasta riktlinjer här. Visst, du har en del kunskap från sälj, kunder och marknadsanalys. Men i slutet av dagen är det en bedömning där olika personer på företaget kan göra olika bedömningar. Samtidigt gör det inget så länge bedömningarna baseras på information från sälj, kunder och marknadsanalys.

Steg 3: Räkna ut hur ofta leads med egenskaper ovan blir kunder – alltså konverteringsgrader för olika egenskaper

Steg4: Jämför konverteringsgrader för varje egenskap med konverteringsgraden under punkt 1

Även här kommer det in känsla, fingertoppskänsla.

Hjälp på vägen är att titta efter egenskaper som har mycket högre konverteringsgrader än den för leads i allmänhet. Sedan väljer du ut egenskaper som du poängsätter. Hur många poäng beror på konverteringsgradens omfattning.

Antalet poäng per egenskap kommer att sättas på ett lite godtyckligt sätt. Till exempel om den generella konverteringsgraden är 1 % och konverteringsgraden på ”Kontakta oss via mejl” är 20 %. Alltså 20 gånger större än den generella konverteringsgraden. Då skulle man kunna sätta 20 poäng på de leads som har den här egenskapen.

Den Avancerade Metoden

Den enkla metoden jag precis gått igenom är ett bra sätt att börja. Men det mest rätta utifrån ett matematiskt perspektiv är att använda något som heter logistisk linjär regression. Logistisk linjär regression använder tekniker för datautvinning och är väldigt komplex. Bara namnet i sig skvallrar om det.

Logistisk linjär regression involverar att bygga en formel i Excel som spottar ur sig sannolikheten för att ett lead kommer bli kund. Tekniken är mer exakt än den grundläggande jag beskrivit. Detta då den tar med helhetsperspektivet med alla kundens egenskaper. Som bransch, företagets storlek, och olika aktiviteter på hemsidan samt hur de interagerar med varandra.

Här kan du läsa mer om logistisk linjär regression i Excel. Under tiden kan det grundläggande sättet vara en variant att börja med.

Avslutningsvis

Om hemsidan har en roll att generera leads. Leads som sedan skickas vidare till sälj, partners eller ett telemarketingföretag. Då är poängsättning av leads en kritisk framgångsfaktor för effektiv kundanskaffning men också ett bra sätt att över tid minska kundanskaffningskostnaden.