Errori nel lead scoring:nove modi in cui va storto

I maggiori errori nel lead scoring sono fallimenti di onestà, non di matematica: dare punteggi senza un problema di volume, premiare l'engagement invece dell'acquisto, sommare fit e intent, segnali senza tetto, qualificazione passiva, nessun motivo, input che derivano, nessun punteggio salvato e ricalibrare su troppe poche trattative.

Errori nel lead scoring da evitare, e perché sembrano tutti ragionevoli

Nessuno si mette a costruire un cattivo punteggio. Ognuno di questi errori aveva senso al momento.

È questo a renderli costosi. Non si annunciano. Il punteggio continua a produrre numeri, i numeri continuano a sembrare ufficiali, e intanto chi l'ha costruito smette in silenzio di ordinare per quella colonna e torna a rispondere a chi ha scritto per ultimo.

Gli errori sono nove. Cadono in tre famiglie, e lo schema sotto tutte è lo stesso: sono fallimenti di onestà su ciò che il punteggio sa, non fallimenti di matematica. Che è una buona notizia. La matematica è difficile. L'onestà è disponibile già questo pomeriggio.

Famiglia uno: costruirlo per il motivo sbagliato

Errore uno: dare punteggi prima che ci sia un problema di volume. Se riesci a leggere ogni lead da solo ogni settimana, un punteggio è un costo fisso. Il tuo giudizio, applicato a ogni lead, batte qualsiasi modello tu possa scrivere, perché vedi un contesto che nessuna regola può codificare. Un punteggio sostituisce un buon giudizio con una matematica peggiore. Assegna i punteggi quando i lead superano la tua capacità di leggerli. Non prima. Se ci sei già è il tema di se il lead scoring conviene a un solopreneur.

Errore due: dare punteggi all'engagement invece che all'acquisto. Senza un obiettivo scritto, il modello premia i tuoi lettori più entusiasti. Spesso sono studenti, concorrenti, persone in cerca di lavoro e gente a cui piace come scrivi. Non sono i tuoi acquirenti. Correzione: scrivi una frase prima di assegnare un solo punto. Questa persona merita ora una conversazione commerciale con me, e una parte significativa delle persone come lei diventa una vera opportunità. Verificala sulle persone che hanno davvero comprato.

Errore tre: sommare fit e intent in un solo numero. La somma nasconde l'unica distinzione che ti serve di più prima di una chiamata. Questa persona può comprare, o è solo attiva? Un diluvio di attività di chi non potrà mai comprare finisce per battere un segnale discreto di chi potrebbe. Correzione: fai del fit un filtro (adatto, non adatto, sconosciuto) e lascia che l'intent ordini chi passa. Questo ha un suo trattamento in fit e intent nel lead scoring.

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Famiglia due: costruirlo alla leggera

Errore quattro: lasciare i segnali ripetibili senza tetto. Visualizzazioni di pagina, aperture e visite possono ripetersi all'infinito. Senza un limite, il punteggio scivola in un contatore di traffico, e chi legge i tuoi post ogni giorno per un anno batte chi ha chiesto una chiamata ieri. Correzione: dai a ogni segnale positivo ripetibile un tetto al suo contributo totale, e dai un limite all'intero punteggio così si legge rispetto a un massimo noto.

Errore cinque: rendere raggiungibile il marketing qualified con segnali passivi. Manca una sola condizione e ogni lettore abituale della newsletter finisce nella tua lista di chiamate. Correzione: qualunque sia la soglia, richiedi almeno un'azione deliberata, come un modulo, una valutazione o una pagina che visitano solo gli acquirenti. Spiegato passo passo in come definire un marketing qualified lead.

Errore sei: accettare un numero senza motivi. Non puoi aprire una conversazione con un punteggio. Quindi lo ignori e torni a lavorare la casella di posta. Correzione: rendi ogni punteggio spiegabile, riga per riga, dal contributo più grande. "Ha fatto domanda per il programma, ha letto due volte la pagina dei prezzi questa settimana" è una prima riga per la tua email. Un numero nudo è una scusa.

Famiglia tre: non controllarlo mai

Errore sette: non accorgersi che gli input sono derivati. Rinomini un tag, rilanci un modulo, riorganizzi il sito. Un segnale prezioso inizia in silenzio a contribuire con zero, e non compare alcun errore da nessuna parte. Sei tu che hai lanciato il modulo, quindi sei la persona meno propensa ad accorgertene. Correzione: tieni un elenco aggiornato degli input che non corrispondono a nessun segnale, e guardalo dopo ogni lancio. Se cresce, qualcosa di importante ha smesso di contare.

Errore otto: conservare solo il punteggio di oggi. I punteggi cambiano ogni notte. Se non salvi cosa aveva ottenuto ogni lead il giorno in cui è arrivato a te, la verifica è impossibile, e il modello resta buono quanto la tua prima ipotesi per tutto il tempo in cui lo usi. Correzione: fotografa il punteggio e le sue parti a ogni cambio di fase, dal primo giorno. Non si può recuperare dopo.

Errore nove: ricalibrare su una manciata di trattative. Pochi clienti chiusi hanno qualcosa in comune per caso. Ricostruisci intorno a loro e hai adattato il modello al rumore. Correzione: fissa in anticipo una soglia di trattative chiuse, e finché non la raggiungi ripara solo gli input rotti e riordina i livelli quando lo schema è chiaro. Come fare bene il controllo è in come verificare un modello di lead scoring.

Quali di questi stai commettendo adesso?

Sii onesto. La maggior parte della gente ne riconosce tre.

Se riesci a leggere ogni lead e hai costruito comunque un punteggio, è l'errore uno, e puoi smettere di leggere. Spegnilo e usa la testa.

Se i tuoi contatti con il punteggio migliore sono amici, fan e concorrenti, sono gli errori due e tre. Il tuo punteggio è un concorso di popolarità.

Se la tua lista di chiamate è piena di persone che non rispondono mai, sono il quattro e il cinque. Metti un tetto ai segnali ripetibili e richiedi un'azione vera.

Se ordini per la colonna del punteggio ma non sai dire perché qualcuno è in alto, è il sei. Aggiungi i motivi o smetti di far finta di fidarti.

Se non ricordi l'ultima volta che hai controllato che il punteggio funzioni ancora, sono il sette, l'otto e il nove, tutti insieme. La famiglia più comune è l'ultima. È anche la più perdonabile, perché il costo è invisibile. Niente si rompe. Il modello smette lentamente di avere ragione.

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Tre piccoli errori nel lead scoring che fanno molti danni

Non sono entrati tra i nove, ma viaggiano con loro.

Penalizzare gli indirizzi email personali. È un consiglio standard ed è giusto per le aziende che vendono ad altre aziende, dove un indirizzo personale significa un privato fuori dal tuo mercato. Se i tuoi acquirenti sono privati, altri solopreneur, freelance, professionisti che comprano per sé, un indirizzo personale è la norma. Penalizzalo e togli i tuoi migliori clienti.

Enormi punteggi negativi per i contatti squalificati. Un grande numero negativo può comunque essere compensato da abbastanza attività, e seppellisce il motivo dentro l'aritmetica. Rendi le esclusioni esplicite, con un motivo dichiarato: i tuoi indirizzi, indirizzi di prova, concorrenti, persone che non hanno mai accettato di avere tue notizie.

Mostrare come zero ciò che non è mai stato valutato. Un contatto che il punteggio non ha ancora visto e un contatto che ha visto e per cui non ha trovato nulla sono cose diverse. Mostrarli entrambi come zero ti dice che un lead è freddo quando nessuno ha ancora guardato. Mostra il primo come senza punteggio.

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Il controllo di dieci minuti

Non ti serve un progetto. Ti servono dieci minuti e la disponibilità a irritarti.

1. Apri i contatti ordinati per punteggio. Leggi i primi dieci. Li chiameresti?
2. Trova un cliente che ha comprato. Cosa diceva il suo punteggio al passaggio? Se non sai rispondere, è l'errore otto.
3. Guarda la quota di contatti sopra la tua linea. Se sono la maggior parte, stringi.
4. Scegli un contatto con punteggio alto e chiedi i motivi. Se non ce ne sono, è l'errore sei.
5. Controlla l'elenco degli input che non assegnano punti. Se non l'hai mai fatto, fallo.

Correggi la prima cosa che trovi. Non tutte. Una.

La coda da cui lavori è affidabile solo se tieni visibili i motivi, conservi il punteggio che ogni lead aveva quando è arrivato a te e lo confronti con ciò che ha chiuso. È tutta la disciplina per evitare gli errori nel lead scoring. Il resto è dettaglio.

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Domande frequenti

Quali sono gli errori più comuni nel lead scoring?

Il più comune è non controllare mai il modello rispetto ai risultati. Un punteggio che non viene confrontato con ciò che ha chiuso resta preciso solo quanto la tua prima ipotesi, e deriva man mano che prodotto e pubblico cambiano.

È un errore dare punteggi ai lead?

Lo è se riesci a leggere ogni lead da solo. Il lead scoring risolve un problema di volume. Senza, il tuo giudizio batte l'aritmetica, quindi aspetta che i lead superino il tempo che hai.

Perché un punteggio senza motivi fallisce?

Perché un numero non ti dà nulla da dire. Lo ignori e torni alla casella di posta. Un punteggio con motivi visibili ti consegna la prima riga della conversazione.

Quanti segnali deve avere il mio modello?

Una dozzina è già generoso per la maggior parte delle piccole imprese. Tieni solo i comportamenti che registri davvero oggi, per la maggior parte dei contatti. Un segnale che pensi di raccogliere il prossimo trimestre non assegna punti e fa sembrare il modello più completo di quanto sia.

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