마케팅 자동화의 기본 사항 점수 개념 - 더미

< 마케팅 자동화 점수가 측정에 사용됩니다. 그들은 당신에게 그들에게 당신에게 무엇을 말하라고 말할 수 있습니다. 예를 들어 점수는 리드가 춥거나, 뜨겁거나, 휘젓다거나, 응용 프로그램에 로그인 한 횟수 또는 특정 솔루션에 관심이 있는지 여부를 알려줍니다.

마케팅 자동화 점수로 얻을 수있는 기본 사항

당신은 모든 종류의 참여를 측정하기 위해 점수를 사용합니다. 채점 및 채점 모델을 만들기 전에 다음 세 가지 공통 리드 득점 목표를 이해해야합니다.

판매 준비:

판매 준비를 측정하려면 판매 준비와의 상호 작용을 토대로 점수를 매기십시오 함유량. 그런 식으로 그녀가 종사하는 판매 준비 자산은 전체 판매 준비 점수에 더 해지거나 뺍니다. 잠재 고객이 영업 사원과 이야기 할 준비가되었을 때 일반적으로 표시되는 상호 작용 수준에 전체 점수를 설정합니다. 특정 제품 또는 서비스에 대한 개인의 관심을 측정하려면 제품 또는 서비스 라인별로 하나씩 여러 점수를 조합 해보십시오. 그렇게하면 여러 제품에 대한 관심도를 알 수 있습니다.
콜드 리드 표시: 점수는 활동을 보여줍니다. 따라서 일정 기간 동안 점수가 증가하지 않으면 비활성 잠재 고객을 차가운 리드로 식별하는 점수를 찾아 낼 수 있습니다.
마케팅 자동화 점수 행동 대 행동
행동

은 마케팅 자산과 관련이 있습니다.

행동 은 사람이 전시하지만 마케팅 자산과의 실제 참여로 표현되지 않습니다. 다음 행동을 안다면 점수 모델을 만들고 세분화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 활동 부족 은 영업 사원이 손을 내밀 수있는 주요 이유입니다. Inactivity는 잠재 고객의 판매 준비 점수를 낮추는 좋은 이유이기도합니다. 이 두 가지 자동화는 행동의 추세를 파악하고 적절하게 조치를 취하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

비디오 재생 시간 은 시간보다는 재생 비율로 생각해야합니다. 예를 들어 한 사람이 1 분짜리 비디오를 1 분간 보는 경우 10 분짜리 비디오의 10 %를 보는 사람과 같은 점수를 받아서는 안됩니다.
열람 한 페이지 수 는 방문객이 더 많은 페이지를 다운로드할수록 참여도가 더 높다고 가정합니다. 총 페이지 수에 점수를 매기려면 판매 준비 상태로 판별하는 데 도움이되는 페이지에만 근거하여 점수를 매기십시오.
마케팅 자동화 계정 기반 채점의 가장 좋은 기회 한 사람이 아닌위원회가 조직의 많은 구매 결정을 내립니다.리드가 마케팅 자동화 솔루션으로 식별되는 경우 리드를 계정과 연결할 수도 있습니다.

계정 기반 채점

은 동일한 계정에서 동일한 구매 결정과 관련된 리드 그룹을 식별하는 방법입니다. 여러 구매자의 계정을 기반으로 리드를 채점하면 비즈니스의 영업 준비 상태를 훨씬 명확하게 파악할 수 있으며 최상의 영업 기회를 파악하는 데 도움이되는 도구로 쉽게 사용할 수 있습니다.

계정 기반 채점을 이해하는 것은 영업주기가 복잡한 비즈니스에서 비즈니스까지 마케팅 자동화의 큰 이점입니다. 마케팅 자동화 리드 점수에 대한 조치 방법

점수 모델을 사용하여 점수에 따라 행동을 권장하지 않는 한 점수 계산에서 완전한 가치를 얻을 수 없습니다. 다음은 리드 스코어링 모델을 기반으로 취할 수있는 가장 일반적인 조치입니다.

리드 자격:

리드 자격을위한 데이터 포인트로 리드 점수를 사용하는 것이 가장 일반적으로 사용됩니다. 점수에 따라 리드를 검증하려면 리드 점수를 모니터링하고 특정 기준과 일치하는 리드를 찾는 자동화 규칙이 있어야합니다.

세분화: 세분화의 강력한 사용은 가장 낮은 리드 점수로 데이터베이스를 정렬하는 것입니다. 이 세그먼트를 확보 한 후에는 더 많은 액션을 유도 할 목적으로 세그먼트를 특별 캠페인에 추가 할 수 있습니다. 또는 데이터베이스를 정렬하여 가장 높은 점수를받은 리드를 찾은 다음 트위터에서 모든 개인적인 상호 작용을 제공하십시오.
납 육성: 일정 기간 동안 활동이 보이지 않는 리드는 증가하지 않습니다. 리드 스코어를 사용하여 비활성 리드를 식별하여 리드 육성 트랙에 배치 할 수 있습니다.
보고: 점수는 리드가 구매 프로세스에서 어디에 있는지 파악하는 데 도움이됩니다. 데이터베이스를보고 각 단계에 점수를 지정하여 각 구매 단계에서 리드의 비율을 추적하십시오. 그렇게하면 얼마나 많은 리드가 다음 단계로 변환 될지를 매우 정확하게 식별 할 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 마케팅 자동화 리드를 채점하는 방법 한 번 설정 한 다음 잊어 버리면 채점 모델이 효과적이지 않습니다. 점수 모델이 시간 경과에 따른 관련 정보를 제공하기를 원하면 점수 모델에 대한 지속적인 관심을 기울여야합니다. 채점 모델을 설정할 때는 다음 사항을 명심하십시오:

점수는 계속 진행중입니다

. 기본 점수 모델부터 시작하여 시간 경과에 따라 점수 모델을 검토하고 업데이트하는 데 부지런히해야합니다.

점수는 올라갈 수 있고 내려갈 수 있습니다 . 점수가 올라가면 판매 준비 행동을 측정하는 데 도움이되며 점수가 감소하면 일정 기간 동안 참여가 부족한 부분을 추적하는 데 도움이됩니다. 채점 모델을 설정할 때는 이러한 사용법을 명심하십시오.
점수는 시간과 관련이 있습니다. 점수는 제작 당시에 만 중요합니다. 예를 들어 작년에 높은 점수를받은 사람이 올해는 판매 준비가되지 않을 것입니다. 점수는시기 적절하며보다 고급 점수 모델에서 활동하지 않는 시간을 반영해야합니다.