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Nell'automazione del marketing, il lead scoring può spesso essere confuso con il lead grading, ma questi due modelli hanno diversi usi, come illustrato di seguito:
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Un modello di lead-scoring è il metodo per misurare interazioni o comportamenti. Si utilizza il punteggio principale per misurare la prontezza delle vendite di una persona. La determinazione della disponibilità delle vendite si basa in genere sulle interazioni con il materiale di marketing e le campagne. Le azioni comuni da valutare sono
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Visualizzazioni pagina
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Clic e-mail
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Download
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Termini di ricerca
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Punti tocco campagna
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Completamenti modulo
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Un modello di classificazione lead è il metodo per misurare le qualità demografiche delle persone. Si utilizza la valutazione di piombo per misurare l'adattamento demografico di una persona. I voti si basano sui campi del tuo database e solitamente usano una scala da A a F, proprio come i voti che hai ricevuto a scuola. I criteri comuni per valutare sono
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Titolo lavoro
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Dimensioni azienda
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Sede azienda
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Entrate azienda
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Software utilizzato dalla società
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Industria
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Quanto segue mostra il punteggio principale di una persona in base a lei interazioni con le attività di marketing, mentre il suo primo voto è misurato dal titolo di lavoro e dalle dimensioni dell'azienda.
È necessario utilizzare i gradi di piombo come campi di database separati in combinazione con il modello di lead-scoring o si rischia di inviare lead di vendita altamente attivi ai venditori quando sono in realtà un cattivo adattamento demografico.
Ad esempio, se si basa il punteggio di lead solo sul coinvolgimento con il proprio marketing, il modello di punteggio potrebbe identificare un ragazzo universitario che fa un documento di ricerca come un potenziale cliente a causa del suo livello di attività. Se, tuttavia, stai prendendo di mira i gestori di marchi retail di livello VP, il tuo studente universitario con alto punteggio dovrebbe essere escluso da un voto basso in base all'assenza di un titolo di lavoro.
Se si separano i punteggi principali dai voti principali nel database invece di unirli in un unico punteggio, è possibile vedere più chiaramente il livello di opportunità su base demografica e di attività. Separare i due numeri l'uno dall'altro è il modo più semplice per escludere i potenziali clienti che sono ancora attivi e non in grado di prendere una decisione d'acquisto.
