Çoğu lead scoring rehberi web sitesi izleme ve pazarlama otomasyonu olduğunu varsayar. Bu rehber ise elinizdeki yerel işletme listesinden yola çıkar ve ilk aramalarınızın doğru kişilere gitmesi için listeyi nasıl sıralayacağınızı gösterir.
Lead scoring, her potansiyel müşteriye bir puan vererek önce kimi arayacağınızı gösterir. Yerel işletme satışı için dört gruptan 100 puanlık bir model kurun: uygunluk, ihtiyaç, ulaşılabilirlik ve etkileşim. Herkese açık bilgileri puanlayın, yanıtları geldikçe ekleyin, en yüksek puanlılarla başlayarak zamanınızı en değerli kayıtlara ayırın.
Lead scoring, potansiyel müşterileri puanla sıralama yöntemidir ve gerçekten görebildiğiniz sinyallerden puan çıkardığınız sürece yerel işletmelerde de işe yarar. Wikipedia lead scoring'i, her potansiyel müşterinin kuruma sağladığı algılanan değeri gösteren bir ölçeğe göre sıralama yöntemi olarak tanımlar ve puanın, satış tarafının hangi kayıtlarla hangi öncelik sırasıyla ilgileneceğini belirlediğini belirtir.
Aynı kaynak puanın arkasındaki veriyi ikiye böler. Açık veri, potansiyel müşteri tarafından verilen ya da onun hakkında bilinen bilgidir: şirket büyüklüğü, sektör, unvan veya konum gibi. Örtük veri ise davranışı izleyerek çıkar: web sitesi ziyaretleri, doküman indirmeleri, e-posta açma ve tıklamalar gibi.
Bu ayrım, yöntemi yerel listeye uyarlarken işe yarar. Ankara'daki tesisatçılara, İzmir'deki diş kliniklerine ya da Bursa'daki klima servislerine satış yapıyorsanız elinizde açık veri vardır, örtük veri neredeyse yoktur; çünkü bu işletmelerin hiçbiri henüz sitenizi ziyaret etmemiştir. Sayfa görüntülemeye dayalı bir puan hepsine sıfır verirdi.
Puan katmanlar halinde büyür: önce olguları puanlarsınız, sonra potansiyel müşteri yanıt verdikçe, soru sordukça ya da görüşme ayarladıkça puan eklersiniz. Kavramlar kafanızda henüz oturmadıysa lead ve prospect arasındaki fark yazısı puanlamanın satış hattının neresine girdiğini anlatır.
Çünkü web sitesi, form ve otomasyon yazılımı olan pazarlama ekipleri için yazılmışlardır. Standart örnekler fiyat sayfası ziyaretini ya da e-posta tıklamasını ödüllendirir, standart öneri de CRM'inizi bu olayları izleyen bir platforma bağlamaktır. Yeni dışa aktarılmış bir listeyle çalışan serbest çalışanda bunların hiçbiri yoktur.
Wikipedia'daki bazı basit modeller, örneğin "lamb or spam" yaklaşımı, Gmail, Hotmail ya da Yahoo gibi kişisel e-posta alan adlarını eleyip kurumsal alan adlarını öne çıkarır. Yerel işletmelere uygulandığında bu kural geri tepebilir: sahibi tarafından işletilen küçük bir işletme yayımladığı adres olarak ücretsiz bir e-posta kullanıyor olabilir, serbest çalışanın hedeflediği alıcılar da çoğu zaman tam olarak bunlardır.
Puanınızı bugün yanıtlayabileceğiniz sorular çevresinde tasarlayın.
Bu dört soru, aşağıdaki modelin dört grubudur. Henüz listeniz yoksa önce lead generation rehberine bakın, listeniz hazır olunca buraya dönün.
Kural tabanlı bir modelle başlayın, çünkü geçmiş veri gerektirmez ve bir öğleden sonrada kurabilirsiniz. Diğer modeller, öğrenecek kadar kapanmış anlaşmanız olduğunda faydalı hale gelir. Aşağıdaki tablo Wikipedia'nın saydığı dört yaklaşımı ve her birinin yerel işletmelere satış yapan küçük bir ekibe ne kadar uyduğunu özetliyor.
| Model | Nasıl çalışır | Yerel liste için uygunluk |
|---|---|---|
| İdeal müşteri profili | Bir kaydın en iyi müşterilerinizin özelliklerine ne kadar benzediğini puanlar | En iyi müşterinizi tek cümleyle anlatabiliyorsanız iyi bir başlangıç |
| Lamb or spam | Düşük kaliteli kayıtları eler, yüksek potansiyelli olanları öne çıkarır | Dikkatli kullanın: küçük işletmelerde ücretsiz e-posta adresleri sık görülür |
| Kural tabanlı | Özelliklere ve davranışlara puan ekler, iyi ya da kötü uyum için eşikler koyar | En iyi varsayılan: şeffaf, düzenlenebilir ve tabloda çalışır |
| Tahmine dayalı | Geçmiş müşteri verisinde makine öğrenmesiyle neyin kapanan anlaşmayla ilişkili olduğunu bulur | Sonraki aşama: anlamlı sayıda geçmiş anlaşma ve sonuç gerektirir |
Wikipedia, şirket çalışan sayısı ve ürün çeşidi büyüdükçe tahmine dayalı modellerin genellikle tercih edildiğini, çünkü yeni müşteri verisini içine almaya devam edebildiklerini ekler. Tek kişilik bir ajans için o gün uzaktır. Bir bakışta okuyabildiğiniz ve bir dakikada değiştirebildiğiniz model, açıklayamadığınız bir kara kutudan iyidir.
Alıcıyı tanımlayın, sinyalleri seçin, puan verin, kademeleri belirleyin, sonra gerçek sonuçlarla test edin. Her adım küçüktür ve modelin tamamı tek bir tabloya ya da CRM'deki özel alanlara sığar.
Aşağıdaki ağırlıklar başlangıç noktasıdır. Yerel işletmelere web sitesi ya da itibar hizmeti satan bir ajans için yazıldılar; bu yüzden ihtiyaç grubunu sattığınız şeye göre değiştirin.
| Grup | Sinyal | Puan |
|---|---|---|
| Uygunluk (30) | İşletme kategorisi hedefinizle eşleşiyor | 15 |
| Uygunluk (30) | Hizmet verdiğiniz şehirde ya da bölgede bulunuyor | 10 |
| Uygunluk (30) | Tek şubeli bağımsız işletme (esnaf işletmelerine satış yapıyorsanız) | 5 |
| İhtiyaç (30) | Teklifinizin çözdüğü bir eksik var, örneğin kayıtta web sitesi bağlantısı yok | 15 |
| İhtiyaç (30) | Yorum sayısı ya da puanı bölgedeki benzerlerin belirgin biçimde altında (itibar hizmeti satıyorsanız) | 10 |
| İhtiyaç (30) | Eksik kayıt, örneğin çalışma saatleri ya da ayrıntılar boş | 5 |
| Ulaşılabilirlik (20) | Web sitesinde yayımlanmış bir e-posta bulundu | 10 |
| Ulaşılabilirlik (20) | Kayıtta telefon numarası var | 5 |
| Ulaşılabilirlik (20) | Sahibin ya da yöneticinin adı bulundu | 5 |
| Etkileşim (20) | Herhangi bir mesaja ya da aramaya yanıt verdi | 10 |
| Etkileşim (20) | Soru sordu, fiyat istedi ya da görüşme ayarladı | 10 |
Hesabı görmek için Ankara'daki herhangi bir bağımsız tesisatçıyı alın: kategoriniz eşleşiyor (15), hizmet bölgenizde (10), tek şubeli (5), kaydında web sitesi bağlantısı yok (15), yayımlanmış e-postası (10) ve telefon numarası (5) var. Tek kelime etmeden 60 puan eder. Yanıt verirse 70'e çıkar. Fiyat isterse 80'e ulaşır. Bu, hesabı göstermek için kurgulanmış bir örnektir, gerçek bir işletme değildir.
Tablodaki puanlar eleme nedenlerini kapsamaz. Satışı reddetmiş, kalıcı olarak kapanmış ya da bölgenizin dışındaki bir işletme düşük puan almamalı. İlk baktığınız basit bir evet ya da hayır sütunuyla iletişim listesinden tamamen çıkmalı.
Kategoriyi, konumu ve düzeltebileceğiniz bir eksiği gösteren sinyalleri puanlayın, yorum sayılarına ise dikkatle yaklaşın. Google, yerel sıralama yardım sayfasında yerel sonuçların çoğunlukla alaka düzeyine, mesafeye ve popülerliğe göre belirlendiğini, popülerliğin de yorum sayısı gibi bilgilere bağlı olduğunu, daha fazla yorum ve olumlu puanın yerel sıralamaya katkıda bulunabileceğini açıklar.
Bu, Google'ın arama yapanlar için işletmeleri nasıl sıraladığına dair bir bilgidir, hangi işletmenin sizin hizmetinize ihtiyacı olduğuna dair değil. Yüzlerce yorumu olan bir klinik popülerdir, ama bulunmak için yardıma en az ihtiyaç duyan da o olabilir. Birkaç yorumu olan benzer bir klinik, itibar hizmeti için daha iyi aday olabilir. Hangi yönün sinyal sayılacağı teklifinize bağlıdır; puan tablosunda yeniden yazacağınız bölümün ihtiyaç grubu olmasının nedeni budur.
Google ayrıca işletme bilgilerinin eksiksiz ve doğru olmasının yerel arama sonuçlarında görünme olasılığını artırdığını belirtir. Eksik bir kayıt bu yüzden profilini yönetmeyen bir sahibe işaret edebilir; yerel görünürlük satan biri için makul, düşük ağırlıklı bir ihtiyaç sinyalidir. Her kayıttan ne alırsanız alın, puana girdi olabilsin diye bir sütun olarak saklayın.
Akılda tutulacak pratik kurallar:
Kayıtları görünür sinyallere göre nasıl önceliklendireceğinizi Google Haritalar verileriyle potansiyel müşteri bulma rehberinde ayrıntılı bulabilirsiniz.
Elle kaydedebileceğiniz eylemleri puanlayın: yanıtlar, sorular, ayarlanan görüşmeler ve ziyaretler. Bunlar Wikipedia tanımındaki örtük sinyallerdir, piksel ya da kod gerektirmeden küçük bir ekibin CRM notuna ya da bir sütuna yazabileceği şeylere çevrilmiş halidir.
Etkileşim grubunu küçük tutun, çünkü bir yanıt, tıklamadan çıkarabileceğiniz her şeyden çok daha anlamlıdır. Yukarıdaki modelde bir yanıt 10 puan, bir fiyat sorusu ya da ayarlanmış görüşme 10 puan daha eder. Bir kayıt tek bir konuşmadan sonra tam bir kademe atlayabilir. Puan, insan kaynaklı bir sinyale hızla tepki vermelidir.
Satış hattınız uzunsa bir de değer kaybı kuralı ekleyin. Baharda bir kez yanıt verip sonra sessizleşen bir kayıt sonbaharda sıcak bir potansiyel müşteri değildir. Basit bir sürümü şudur: belirlediğiniz gün sayısı boyunca temas olmadıysa etkileşim puanlarını düşün ve kaydın uygunluk ile ihtiyaç puanına geri düşmesine izin verin.
Sonuçları bugün tabloda izliyorsanız, müşteri veritabanı şablonu yazısı puanınızın yanına koyacağınız alanları ve durumları gösterir. Tablo yetmemeye başladığında ne yapılacağını küçük işletmeler için CRM rehberinde bulabilirsiniz.
Her puan aralığı tek bir net eyleme bağlanmalı, aksi halde sayı süs olarak kalır. Üç kademeyle başlayın. Bu eşikler yukarıdaki 100 puanlık model için başlangıç değerleridir; kimin gerçekten yanıt verdiğini gördükçe kaydırın.
| Puan | Kademe | Eylem |
|---|---|---|
| 70 ile 100 | Sıcak | Bu hafta arayın ya da ziyaret edin ve aynı gün kişiselleştirilmiş bir e-posta gönderin |
| 40 ile 69 | Ilık | E-posta dizisini başlatın, ilk yanıttan ya da sessizlikten sonra yeniden puanlayın |
| 0 ile 39 | Beklet | Henüz iletişime geçmeyin; kayıt ya da teklifiniz değiştiğinde yeniden bakın |
Kademeleri her ay sonuçlarla karşılaştırın. Beklet grubunuz Sıcak grubunuz kadar yanıt üretiyorsa model size bir şey söylemiyordur ve eşikleri değil sinyalleri değiştirmelisiniz. Kademelerin kaç görüşmeye ve teklife döndüğünü izlemek için satış hunisi yazısındaki aşamalardan yararlanabilirsiniz.
Puanı potansiyel müşterinin kaydıyla aynı yerde tutun; böylece puan, iletişim bilgisi ve sonraki adım tek bir kayıt olur. Ayrı bir tablo, bir işletmeyi başka bir araçta düzenlediğiniz anda eskir.
Vonsel, siz haritada gezinirken Google Haritalar işletme sonuçlarını toplar, sonra yayımlanmış e-postaları ve ek telefon numaralarını bulmak için mevcut işletme web sitelerini ziyaret eder. Bulduğu bilgi her sitenin ne yayımladığına bağlıdır. İşletmeleri CRM içinde bir harita üzerinde saklar; orada aşamalara göre düzenleyebilir, ayrıntılarını düzenleyebilir, etiket, not, eylem ve özel alanlar kullanabilirsiniz. Bu da puanınız için özel alanı, kademeleriniz için etiketleri doğal bir yer yapar. Çıkarma adımının nasıl çalıştığını görmek için açılış sayfasındaki tutorial videosunu izleyin ve planların neler içerdiği için fiyatlandırma sayfasına bakın.
Puanlamanın kaynak seçenekleriniz içinde nereye oturduğunu görmek isterseniz, puan oluşmadan önceki adımlar için lead generation rehberine bakabilirsiniz.
Hayır. Puan kimi önce arayacağınıza karar verir, onlarla iletişime geçip geçemeyeceğinize değil. T.C. Ticaret Bakanlığı, ticari elektronik iletilere ilişkin genel bilgi sayfasında tacir veya esnaf olan alıcıların elektronik iletişim adreslerine gönderilen iletiler için önceden onay alınmasının zorunlu olmadığını, ancak tacir ve esnafın ret hakkını kullanması halinde onayları alınmadan ileti gönderilemeyeceğini belirtir. Aynı sayfa şikâyetlerin iletinin gönderildiği tarihten itibaren üç ay içinde yapılabileceğini de söyler.
Kişisel veri tarafında da dikkatli olun. KVKK, kişisel veriyi kimliği belirli ya da belirlenebilir gerçek kişiye ilişkin her türlü bilgi olarak tanımlar. Sahibin adı ve ad soyaddan oluşan bir e-posta adresi bu kapsama girebilir; bu yüzden aldığınız her bilgiyi neden tuttuğunuzu açıklayabilmelisiniz.
Kuralı modele işleyin: ret, puanı ne olursa olsun kaydı tüm listelerden çıkaran bir eleme nedenidir. Bu bilgiler genel niteliktedir, hukuki tavsiye değildir.
Modeli çoğunlukla dört hata bozar; bilince dördünden de kaçınmak kolaydır.
