Kas iš tiesų yra lead scoring ir kam to reikia
Kai pradedi dirbti su marketingo automatizacija, anksčiau ar vėliau susiduri su lead scoring koncepcija. Paprasčiausiai tariant, tai būdas įvertinti, kurie tavo potencialūs klientai yra „karšti” ir pasiruošę pirkti, o kurie dar tik žvalgosi. ActiveCampaign šią sistemą įgyvendino gana elegantiškai, nors iš pirmo žvilgsnio gali atrodyti sudėtingai.
Įsivaizduok situaciją: į tavo svetainę užsuka 500 žmonių per dieną, 50 iš jų užsipildo kontaktinę formą, bet pardavimų komanda gali efektyviai bendrauti tik su 10 žmonių per dieną. Kaip nuspręsti, su kuriais kalbėtis pirmiausiai? Čia ir prasideda lead scoring magija. Sistema automatiškai vertina kiekvieno kontakto elgesį, demografinius duomenis ir sąveiką su tavo turiniu, priskirdama taškus už kiekvieną veiksmą.
ActiveCampaign platformoje lead scoring nėra atskirtas nuo visos automatizacijos ekosistemos – jis yra integruotas į automations, segmentus ir CRM funkcionalumą. Tai reiškia, kad galima sukurti gana rafinuotus scenarijus, kur lead score ne tik skaičiuojamas, bet ir aktyviai naudojamas priimant sprendimus realiu laiku.
Kaip veikia taškų priskyrimo mechanika
ActiveCampaign leidžia priskirti taškus dviem pagrindiniais būdais: per automation workflows arba per contact/deal scoring rules. Pirmasis variantas suteikia daugiau lankstumo ir leidžia kurti sudėtingas logines grandines, o antrasis – greitesnis paprastesnėms situacijoms.
Taškų priskyrimas gali būti teigiamas arba neigiamas. Pavyzdžiui, jei kontaktas atidaro tavo pricing puslapį ir praleidžia ten 3 minutes – tai +15 taškų. Jei jis neperskaitė nė vieno laiško per paskutines 30 dienų – atimk 10 taškų. Tokia dinamiška sistema leidžia ne tik identifikuoti aktyvius kontaktus, bet ir pastebėti, kada anksčiau aktyvus lead’as pradeda „atvėsti”.
Techniškai kalbant, ActiveCampaign saugo lead score kaip custom field kiekvienam kontaktui. Tai reiškia, kad šį skaičių galima naudoti segmentuojant, filtruojant, rūšiuojant ir netgi eksportuojant duomenis. Dažnai pasitaikanti klaida – manyti, kad lead score yra statiškas skaičius. Realybėje jis turėtų būti dinamiškas, nuolat besikeičiantis rodiklis, atspindintis kontakto dabartinę būseną.
Praktinė scoring strategijos kūrimo metodika
Prieš pradedant konfigūruoti bet kokius taškus, verta atsisėsti ir išsibraižyti, kaip atrodo tavo idealus klientas ir kokią kelionę jis nueina iki pirkimo. Tai nėra teorinis patarimas – be šito žingsnio tiesiog sukursi chaotišką sistemą, kuri neduos jokios naudos.
Pradėk nuo buyer persona analizės. Kokius puslapius lanko žmonės, kurie vėliau perka? Kokius emailus atidaro? Ar jie žiūri demo video? Ar atsisiunčia case studies? Šie duomenys turėtų būti tavo scoring modelio pagrindas. Jei tokių duomenų dar neturi – pradėk nuo hipotezių, bet būtinai grįžk po kelių mėnesių ir patikrink, ar tavo prielaidos buvo teisingos.
Štai pavyzdinis scoring modelis B2B SaaS produktui:
Demografiniai kriterijai:
- Tinkamas job title (CTO, VP Engineering) – +20 taškų
- Tinkamo dydžio įmonė (50-500 darbuotojų) – +15 taškų
- Tinkama industrija – +10 taškų
- Netinkama šalis/regionas – -30 taškų
Elgesio kriterijai:
- Apsilankė pricing puslapyje – +15 taškų
- Žiūrėjo demo video iki galo – +25 taškų
- Atsisiuntė whitepaper – +10 taškų
- Užsiregistravo į webinar – +20 taškų
- Atidaro emailus (per paskutines 14 dienų) – +5 taškai už kiekvieną
- Neatidarė jokio email 30 dienų – -20 taškų
Engagement kriterijai:
- Atsakė į email – +30 taškų
- Užpildė contact sales formą – +50 taškų
- Grįžo į svetainę 5+ kartų per 14 dienų – +20 taškų
Svarbu suprasti, kad šie skaičiai nėra universalūs. Tavo produkto specifika, pardavimo ciklo ilgis ir klientų elgesys bus skirtingi. Esmė yra proporcijose – stiprus pirkimo intenciją rodantis veiksmas turėtų būti vertinamas žymiai daugiau nei pasyvus turinio suvartojimas.
Techninis implementavimas ActiveCampaign platformoje
Dabar pereikime prie konkretaus įgyvendinimo. ActiveCampaign’e yra keletas vietų, kur galima konfigūruoti scoring:
1. Contact Scoring: Eini į Settings → Scoring ir ten gali sukurti scoring rules pagal kontakto savybes (tags, custom fields, lists). Tai paprasta sąsaja, bet gana ribota funkcionalumu.
2. Automation-based scoring: Čia viskas įdomiau. Bet kurioje automation workflow gali pridėti „Adjust contact score” action. Tai leidžia kurti sudėtingas logines sąlygas.
Pavyzdžiui, galima sukurti automation, kuri:
– Triggeriuojasi, kai kontaktas aplanko pricing puslapį
– Patikrina, ar jis jau turi tam tikrą tag’ą
– Jei taip – prideda 15 taškų
– Jei ne – prideda tik 5 taškus ir priskiria tag’ą
Tokia logika leidžia atsižvelgti į kontekstą, o ne tik į pavienius veiksmus.
3. Deal scoring: Jei naudoji ActiveCampaign CRM, gali sukurti atskirą scoring sistemą deal’ams. Tai naudinga, kai kontaktas jau yra pardavimo pipeline’e ir nori įvertinti deal’o tikimybę užsidaryti.
Praktinis patarimas: sukurk atskirą automation, kuri kas 30 dienų sumažina visų kontaktų score 10-20%. Tai vadinama „score decay” ir padeda užtikrinti, kad seni, nebeaktyvūs kontaktai automatiškai „atvėstų” net jei nedarai nieko. Kitaip gali susidaryti situacija, kai kontaktas prieš metus buvo labai aktyvus, užsidirbo 200 taškų, o dabar nieko nedaro, bet vis dar atrodo kaip hot lead.
Segmentacija ir automatizacija pagal score
Lead score pats savaime yra tik skaičius duomenų bazėje. Tikroji vertė atsiranda, kai pradedi jį naudoti segmentacijai ir automatizacijai.
Paprasčiausias use case: sukuri segmentą „Hot leads” su sąlyga „Contact score is greater than 80”. Šį segmentą gali naudoti:
– Siųsti specialius emailus tik karščiausiems lead’ams
– Automatiškai sukurti task’ą pardavimų komandai
– Perkelti kontaktą į kitą automation workflow
– Pridėti prie retargeting kampanijos Facebook/Google Ads
Viena iš galingiausių strategijų – dinaminiai email turiniai pagal score. ActiveCampaign leidžia naudoti conditional content email’uose. Tai reiškia, kad gali siųsti tą patį email’ą visai auditorijai, bet žmonės su aukštu score matys CTA „Talk to sales”, o su žemu – „Learn more” arba „Download guide”.
Dar vienas praktinis pavyzdys: sukurk automation, kuri:
1. Triggeriuojasi, kai contact score pasiekia 75
2. Laukia 2 dienas
3. Tikrina, ar score vis dar > 70
4. Jei taip – siunčia email su pasiūlymu susitikti demo call’ui
5. Jei kontaktas atidaro email – prideda dar +10 taškų ir sukuria task’ą CRM
6. Jei neatidaro per 3 dienas – atima 5 taškus
Tokia logika užtikrina, kad pardavimų komanda gauna tik tikrai kvalifikuotus lead’us, kurie rodo nuoseklų susidomėjimą.
Integracijos su CRM ir pardavimų procesais
Jei naudoji ActiveCampaign CRM (arba integruoji su išorine CRM sistema), lead scoring tampa dar galingesnis įrankis. Čia svarbu suprasti skirtumą tarp contact score ir deal score.
Contact score – tai bendras kontakto „karštumo” įvertinimas. Jis gali būti aukštas net jei dar nėra aktyvaus pardavimo proceso.
Deal score – tai konkretaus pardavimo galimybės įvertinimas. Vienas kontaktas gali turėti kelis deal’us su skirtingais score’ais.
Praktiškai tai veikia taip: kontaktas kaupia contact score per savo sąveiką su tavo turiniu. Kai jo score pasiekia tam tikrą slenkstį (pvz., 60), automatiškai sukuriamas deal’as CRM sistemoje. Nuo šio momento pradeda veikti deal scoring logika, kuri vertina:
– Ar buvo pirmasis pokalbis su pardavimų atstovu
– Ar buvo atsiųstas proposal
– Ar kontaktas atidarė proposal email’ą
– Ar įvyko demo call’as
– Koks deal’o dydis (value)
– Kiek laiko deal’as yra tam tikrame pipeline stage
Šie du score’ai dirba kartu: contact score padeda identifikuoti potencialius klientus, o deal score – prioritizuoti aktyvius pardavimo procesus.
Techninis niuansas: kai kontaktas tampa klientu, verta resetinti jo contact score arba perkelti į atskirą scoring sistemą. Kitaip gali susidaryti painiava, nes egzistuojančių klientų elgesys (pvz., dažnas prisijungimas prie produkto) gali atrodyti kaip naujo lead’o aktyvumas.
Dažniausios klaidos ir kaip jų išvengti
Per pastaruosius kelerius metus mačiau daugybę lead scoring implementacijų, ir kai kurios klaidos kartojasi nuolat.
Klaida #1: Per daug taškų už per mažai svarbius veiksmus
Jei duodi 20 taškų už newsletter’io atsidaryma, bet tik 25 už pricing puslapio apsilankymą – tavo sistema neveiks. Newsletter’į gali atidaryti šimtai žmonių, bet tik keli iš tiesų galvoja apie pirkimą. Svarbu, kad taškų skalė atspindėtų tikrąjį pirkimo intenciją.
Klaida #2: Ignoruoti score decay
Jau minėjau tai anksčiau, bet verta pakartoti: be automatinio taškų mažinimo laikui bėgant, tavo sistema greitai taps nenaudinga. Kontaktas, kuris prieš 6 mėnesius buvo aktyvus, bet dabar nieko nedaro, neturėtų būti laikomas hot lead’u.
Klaida #3: Neatsižvelgti į negatyvius signalus
Daugelis sistemų tik prideda taškus, bet niekada neatima. Tai klaida. Jei kontaktas unsubscribe’ino iš email’ų, pažymėjo tavo email’ą kaip spam, arba nerodė jokios aktyvumo 90 dienų – tai aiškūs signalai, kad jis nebe hot lead’as.
Klaida #4: Per sudėtinga sistema iš karto
Matau daug entuziastų, kurie bando sukurti 50 skirtingų scoring rules pirmą dieną. Rezultatas – niekas nebesupranta, kaip sistema veikia, ir ji tampa nepalaikoma. Pradėk paprastai: 5-7 pagrindinės taisyklės. Stebėk rezultatus mėnesį-du. Tada iteruok ir tobulėk.
Klaida #5: Nesidalinti scoring logika su pardavimų komanda
Pardavimų žmonės turi suprasti, kodėl tam tikras lead’as turi 85 taškus, o kitas – 30. Jei jie nemato logikos arba nesutinka su ja, sistema nebus naudojama. Įtrauk juos į scoring modelio kūrimą nuo pat pradžių.
A/B testavimas ir optimizacija
Lead scoring nėra „set and forget” sistema. Ji reikalauja nuolatinio stebėjimo ir optimizavimo. Bet kaip suprasti, ar tavo scoring modelis veikia gerai?
Pagrindinis metricas: conversion rate pagal score ranges. Pavyzdžiui, pažiūrėk, kiek procentų kontaktų su score 80-100 tampa klientais per 90 dienų, palyginti su kontaktais, kurių score 40-60. Jei skirtumas nėra statistiškai reikšmingas – tavo modelis neveikia.
Praktiškai tai galima išmatuoti keliais būdais:
1. Eksportuok duomenis iš ActiveCampaign kas mėnesį ir analizuok Google Sheets arba Excel. Paprasta, bet veikia.
2. Naudok ActiveCampaign reports – platformoje yra gana galingi reporting įrankiai, kurie leidžia segmentuoti konversijas pagal įvairius parametrus, įskaitant score.
3. Integruok su analytics platformomis – jei naudoji Segment, Mixpanel ar panašius įrankius, gali perduoti lead score kaip custom property ir daryti gilesnes analizes.
Kai jau turi duomenis, pradėk eksperimentuoti. Pavyzdžiui:
– Padvigubink taškus už pricing puslapio apsilankymą ir stebėk, ar tai pagerina lead’ų kokybę
– Sumažink taškus už email atidarymus ir žiūrėk, ar tai turi įtakos
– Pridėk naują kriterijų (pvz., LinkedIn profilio kokybė) ir matuok rezultatus
Svarbu keisti tik vieną dalyką vienu metu, kitaip nesuprasi, kas konkrečiai turėjo įtakos rezultatams.
Kai skaičiai pradeda pasakoti istoriją
Gerai sukonfigūruota lead scoring sistema ActiveCampaign’e tampa ne tik technine priemone, bet ir strateginiu įrankiu, kuris keičia visą požiūrį į marketingą ir pardavimus. Vietoj chaotiško „šaudymo į visas puses”, gauni aiškų, duomenimis pagrįstą procesą, kur kiekvienas veiksmas yra išmatuojamas ir optimizuojamas.
Bet svarbiausia – nesustok ties pirmine konfigūracija. Lead scoring yra gyvas organizmas, kuris turi evoliucionuoti kartu su tavo verslu, produktu ir klientais. Kas veikė prieš pusmetį, gali nebeveikti dabar. Kas neveikė anksčiau, gali puikiai veikti ateityje.
Pradėk paprastai, matuok nuosekliai, iteruok drąsiai. Ir nepamirsk, kad už visų šių taškų, score’ų ir automatizacijų yra tikri žmonės su tikrais poreikiais. Lead scoring padeda juos identifikuoti ir prioritizuoti, bet pats pardavimas vis tiek vyksta žmogaus su žmogumi lygmenyje. Technologija čia tik palengvina kelią, bet nepakeičia pačios kelionės.