Þegar það er gert á áhrifaríkan hátt getur það skilað persónulegri upplifun, bætt viðskiptahlutfall og gert nákvæmar söluspár.
Hins vegar hafa sumar hefðbundnar Nákvæmur farsímanúmeralisti forgangsröðunaraðferðir, eins og handvirkt stigagjöf, reynst tímafrekt og skila oft ónákvæmum niðurstöðum.
Þessi grein afhjúpar nútímalegar forgangsröðunaraðferðir, þar á meðal:
Lykilhlutverk tækninnar
Skurðpunktur forspárgreiningar og leiðaskora
Vaxandi fágun ásetningsgagna
Lestu áfram til að uppgötva hvernig, með því að nýta kraft tækninnar, geta fyrirtæki hagrætt forgangsröðun leiða og spáð nákvæmlega fyrir um hvaða leiðir eru á markaði, fyrr.
Lestrartími: 4 mínútur
Þróun blýforgangsröðunar
Forgangsröðunarkerfi leiða eru langt frá hefðbundnum aðferðum. Takmarkaður aðgangur að vönduðum tilgangsgögnum og tæknilegum aðferðum til að greina og beita þeim á stefnumótandi hátt hefur þýtt að forgangsröðunaraðferðir leiða hafa oft verið huglægar eða byggðar á takmarkaðri sýn á ferð kaupenda.
Hjá mörgum fyrirtækjum hefur þetta leitt til vaxandi gremju og sóaðrar markaðs- og söluviðleitni.
5 algengar gildrur sem tengjast hefðbundinni tækni eru:
Oftrú á lýðfræðilegar upplýsingar: Hefðbundnar forgangsröðunaraðferðir leiða einblína oft mikið á lýðfræði. Þó að lýðfræðileg gögn geti ályktað um „góða passa“ í tengslum við viðmiðanir fyrir hugsjón viðskiptavinaprófíls (ICP), takmarka þau getu til að meta viðbótarþætti eins og tilhneigingu til að kaupa og víðtækari reikningsgreind.
Ónákvæm stigagjöf: Úrelt, ófullnægjandi eða ónákvæm viðmið um stigagjöf geta leitt til sóunar á markaðs- og sölutilraunum og verulega lágu viðskiptahlutfalli.
Skortur á samþættingu sölugagna: Aftengingu á milli sölugagna og forgangsröðunar verkefna getur hindrað nákvæmni og skilvirkni í eftirfylgni verkefna, þar með talið getu til að sérsníða efni.
Ófullnægjandi gagnagreining: Ófullnægjandi gagnagreining eða takmarkanir á því að treysta eingöngu á ásetning fyrsta aðila geta leitt til þess að tækifæri til að forgangsraða söluaðilum sem sýna tilhneigingu á markaði missiru.
Misræmi milli sölu- og markaðsstarfs: Án sterkrar samvinnu allra GTM-teyma, getur verið ranglega úthlutað eða vísað frá leiðum með mikla möguleika en sem krefjast meiri hjúkrunar.
Hlutverk tækni við að breyta forgangsröðun leiða
Tækni hefur gegnt lykilhlutverki í að breyta forgangsröðun leiða og sigrast á sögulegum gildrum. Hefðbundnum aðferðum er skipt út fyrir nútíma forgangsröðunarkerfi fyrir leiða, sem notar háþróuð AI-knúin reiknirit og vélanámsgetu til að greina mikið magn gagna og spá fyrir um hvaða vísbendingar eru líklegastar til að breyta.
Þetta hefur gjörbylt því hvernig sala og markaðssetning vinna saman, sem gerir það auðveldara fyrir teymi að stjórna stærra magni af leiðargögnum og deila lykilgreindum á milli fyrirtækisins. Með nákvæmri AI-knúnum leiðaskorun og rauntíma innsýn yfir kaupendur geta teymi sem fara á markað greint áætlanir með miklum ásetningi með meiri hraða og, með aðgangi að réttri upplýsingaöflun, breytt þeim í trygga viðskiptavini.
Að auki hafa gagnagreiningartæki gert söluteymum kleift að stjórna og greina gögn á skilvirkan hátt í gegnum forgangsröðunarferlið leiða. Til dæmis er hægt að samstilla leiðarupplýsingar sem teknar eru á flugtíma herferðar beint inn í CRM kerfi, sem veitir miðlægan vettvang til að geyma, rekja og meta upplýsingar um leiða.
Þetta ferli tryggir að verðmæti leiðagreindar sé hámarkað með aðgengi þess, sem auðveldar söluteymum að stjórna eftirfylgniferlinu sínu, með því að forgangsraða leiðum með mesta möguleika og nota kaupendamerki til að sérsníða persónulegri upplifun.
Á heildina litið hefur hlutverk tækninnar í framgangi forystu forgangsröðunar verið gríðarlega þýðingarmikið og hefur umbreytt forgangsröðun leiða úr handvirku, tímafrekt ferli í sjálfvirka, gagnadrifna nálgun.
Skurðpunktur forspárgreiningar og leiðaskora
Þó að það hafi orðið margar framfarir í tækni, hefur forspárgreining komið fram sem einn stærsti leikjaskiptamaðurinn í forgangsröðun leiða. Einn af helstu styrkleikum forspárgreiningar er hæfni hennar til að bera kennsl á mjög samhæfðar leiðir, sem sýna kannski ekki marktæk merki um þátttöku en eru líklegri til að breytast í trygga viðskiptavini.
Það gerir þetta með því að afhjúpa óbein gögn, svo sem kaupheimildir og hegðunarblæbrigði sem hefðbundnar stigaaðferðir hefðu misst af, til að spá fyrir um framtíðarhegðun og sjá fyrir kaupáform.
Vélræn nám gegnir líka mikilvægu hlutverki í forspárgreiningu, þar sem það gerir kerfum kleift að læra af gögnum, greina mynstur og gera spár byggðar á sögulegum upplýsingum. Með vélanámi verða forspárgreiningarlíkön nákvæmari með tímanum, sífellt betrumbæta stigaviðmið sín og laga sig að breyttri markaðsvirkni.
Þessir nýju eiginleikar marka verulega breytingu í átt að gagnastýrðri og fyrirbyggjandi nálgun til að leiða hæfis- og forgangsröðunaraðferðir. Eftir því sem nýjar gagnagjafar og forspárgreiningartæki koma fram mun nákvæmni leiðaskora og forspárhæfni leiða batna enn frekar, sem gerir fyrirtækjum kleift að miða á bestu viðmiðin með meiri nákvæmni. Þetta hefur mikil áhrif á getu til að spá fyrir um söluframmistöðu og auka söluhraða með því að stöðva réttu sölurnar á réttum tíma í kaupendaferlinu.
Með því að vera í fararbroddi hvað varðar bestu starfsvenjur leiðaskora eins og samþættingu við forspárgreiningarfræði og vélanám til að auka sjálfvirkni leiðaskorakerfis og rauntíma uppfærslur á leiðahæfileikum, geta teymi sem fara á markað orðið mjög áhrifarík við að umbreyta leiðum í tekjur.
Undirbúningur fyrir framtíð forgangsröðunar forystu
Helstu eiginleikar sem þarf að hafa í huga í líkönum til forystustiga
Að vera lipur þýðir að aðlaga líkön fyrir stigagjöf til að endurspegla markaðsbreytingar á áhrifaríkan hátt. Við smíði leiðastigakerfis geta fyrirtæki íhugað blöndu af stigalíkönum sem byggjast á lykileiginleikum sem eru í samræmi við ICP þeirra og gefa til kynna möguleika á forystu.
