线索评分错误:九个让评分失效的坑

最大的线索评分错误是诚实上的失败,而不是数学上的:没有数量问题就评分、奖励互动而不是购买、把匹配度加进意向、信号不设上限、凭被动信号合格、没有理由、输入漂移、不保存分数、在太少的交易上重新拟合。

要避开的线索评分错误,以及它们为什么看起来都合理

没有人一开始就想建一个糟糕的评分。这些错误,每一个在当时都说得通。

这正是它们代价高昂的原因。它们不会自己宣告。评分继续产出数字,数字继续看起来很正式,与此同时,建它的那个人悄悄不再按那一列排序,又回去回复最后一个写信的人。

线索评分错误一共有九个。它们分成三个家族,而它们底下的规律都是一样的:它们是对评分"知道什么"不够诚实的失败,而不是数学的失败。这是好消息。数学很难。诚实今天下午你就做得到。

第一家族:出于错误的理由去建

错误一:在没有数量问题时就评分。如果你每周都读得过来每一条线索,评分就是额外开销。你自己的判断,应用在每条线索上,胜过你能写出的任何模型,因为你看得到规则编码不了的背景。评分是用更差的算术,替换好的判断。等线索多到超出你的阅读能力时再评分。不要提前。你到那一步了没有,是独立创业者做线索评分值不值得的主题。

错误二:给互动打分,而不是给购买打分。没有写下来的目标,模型就会奖励你最热情的读者。这些人常常是学生、竞争对手、求职者和纯粹喜欢你文字的人。他们不是你的买家。修法:在分配任何一分之前,先写一句话。这个人现在值得和我进行一场销售对话,而且和他们类似的人里,有相当一部分会成为真正的商机。拿它去对照真正购买过的人。

错误三:把匹配度和意向加成一个数字。这个总和藏起了你在打电话之前最需要的那个区分。这个人是买得起,还是只是活跃?一个永远不会购买的人带来的大量活动,最终排到了一个可能购买的人发出的安静信号之前。修法:把匹配度做成门槛(匹配、不匹配、未知),让意向给通过的人排序。这一条在线索评分里的匹配度与意向中有专门的讲述。

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第二家族:建得马虎

错误四:让可重复的信号没有上限。页面浏览、打开和访问可以无限重复。没有天花板,评分就会滑成一个流量计数器,一个一年来每天读你文章的人,会排在昨天要求通话的人之前。修法:给每一个可重复的正向信号设一个总贡献的上限,并给整个评分设一个天花板,让它对照一个已知的最大值去读。

错误五:让营销合格可以靠被动信号达到。少了一个条件,你通讯的每一位常规读者都会落进你的通话名单。修法:不管门槛是多少,至少要求一次审慎的行动,比如一张表单、一次测评,或者一个只有买家才会访问的页面。一步一步写清楚的做法在怎么定义营销合格线索里。

错误六:接受一个没有理由的数字。你没法用一个分数开启一场对话。于是你无视它,回去处理收件箱。修法:让每个分数都能逐行解释,最大的贡献排在前面。"申请了项目,这周两次看了定价页",就是你邮件的第一句话。光秃秃的数字,只是借口。

第三家族:从不检查

错误七:从没注意到输入漂移了。你给标签改了名,重新上线了表单,重组了网站。一个有价值的信号悄悄开始什么也贡献不了,而哪里都没有报错。你是上线表单的人,所以你是最不可能发现的人。修法:维护一份清单,列出对应不到任何信号的输入,每次上线之后都看一遍。如果它在变长,说明有重要的东西已经不再被计入。

错误八:只保留今天的分数。分数每晚都在变。如果你不保存每条线索到你手上那天的得分,复盘就不可能,模型也会在你使用它的整个期间,恰好只和你最初的猜测一样好。修法:从第一天起,在每次阶段变化时给分数及其各部分拍一张快照。你事后无法找回它。

错误九:在寥寥几笔交易上重新拟合。少数几位成交的客户会碰巧有共同点。围绕他们重建,你就是把模型拟合到了噪声上。修法:提前设一个成交订单的触发点,在达到它之前,只修复坏掉的输入,并在模式清晰时调整档位顺序。怎么把这项检查做好,在怎么复盘线索评分模型里。

这些错误里,你现在犯了哪几个?

诚实一点。多数人会认出三个。

如果你读得过来每一条线索,却还是建了评分,那是错误一,你可以不用往下读了。关掉它,用你的头脑。

如果你得分最高的联系人是朋友、粉丝和竞争对手,那是错误二和三。你的评分是一场人气比赛。

如果你的通话名单上满是从不接电话的人,那是四和五。给可重复的信号设上限,并要求一个真实的行动。

如果你按分数列排序,却说不出任何人为什么分高,那是六。加上理由,或者别再假装你信任它。

如果你想不起上一次检查评分是否仍然有效是什么时候,那是七、八、九,一次全中。最常见的是最后一个家族。它也是最情有可原的,因为代价是看不见的。什么也没坏。模型只是慢慢不再正确。

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三个造成大量伤害的小小线索评分错误

它们没进那九个,但常和它们结伴而行。

给个人邮箱地址扣分。这是一条标准的建议,对把东西卖给其他公司的公司来说是对的,在那里,个人地址意味着处在你市场之外的个人。如果你的买家是个人,比如其他独立创业者、自由职业者、为自己购买的专业人士,个人地址就是常态。给它扣分,你就把最好的客户拿掉了。

给被取消资格的联系人打巨大的负分。一个巨大的负数仍可能被足够多的活动抵消,而且它把理由埋进了算术里。把排除做成明确的,附上写明的理由:你自己的地址、测试地址、竞争对手、从没同意听你消息的人。

把从未评分显示为零。一位评分还没见过的联系人,和一位评分见过、却什么也没找到的联系人,是两回事。把两者都显示为零,会告诉你一条线索是冷的,而实际上还没有任何东西看过它。把前者显示为未评分。

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十分钟检查

你不需要一个项目。你需要十分钟,和一点被惹恼的心理准备。

1. 打开按分数排序的联系人。读前十个。你会给他们打电话吗?
2. 找一位购买过的客户。他们在交接时分数是多少?如果答不上来,那是错误八。
3. 看高于你那条线的联系人比例。如果大多数都是,就收紧。
4. 随便挑一位高分者,问问理由。如果没有,那是错误六。
5. 检查评不出分的输入清单。如果你从没做过一份,现在做一份。

修你发现的第一件事。不是全部。一个。

你据以工作的队列,只有在你让理由保持可见、保留每条线索到你手上时的分数、并拿它去对照成交结果时,才值得信任。这就是避免线索评分错误的全部纪律。其余的都是细节。

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常见问题

最常见的线索评分错误是什么?

最常见的是从不拿模型去对照结果。一个从没和成交结果比较过的评分,只会和你最初的猜测一样准确,并随着你的产品和受众的变化而漂移。

给线索评分本身就是个错误吗?

如果你读得过来每一条线索,就是。评分解决的是数量问题。没有这个问题,你自己的判断胜过算术,所以等线索多到超出你的时间再说。

为什么没有理由的分数会失败?

因为一个数字没给你任何可说的话。你会无视它,回到收件箱。一个理由看得见的分数,会把对话的开场白递到你手里。

我的模型应该有多少个信号?

对大多数小企业,十几个已经算多。只保留你今天真正在记录、且大多数联系人都有的行为。你打算下个季度才去采集的信号,什么也评不出,还会让模型看起来比实际更完整。

完整的方法和清单,都在《线索评分手册》里,一份免费的21页手册。