Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modeli ile Satışları İyileştirme: Bir Kılavuz

Potansiyel müşteri havuzunuzdaki buğdayı samandan nasıl ayıracağınızı hiç merak ettiniz mi? Yapay zeka öncü puanlama modeline girin. Olgun ürünleri ayıklama konusunda esrarengiz bir yeteneğe sahip deneyimli bir çiftçi gibi, bu devrim niteliğindeki araç, sayısız veri noktasını ayıklar. Hangi potansiyel müşterilerin hasada hazır olduğunu ve hangilerinin daha fazla bakıma ihtiyacı olduğunu belirler.

Artık satış ekiplerinin karanlıkta el yordamıyla hareket etmesine veya içgüdülerine güvenmesine gerek yok. Yapay zeka destekli potansiyel müşteri puanlaması sayesinde, çabalarını etkili bir şekilde önceliklendirmek için doğru öngörülerle donanmış oluyorlar. Bunu, olasılıklar okyanusunun ortasında her zaman yüksek değerli potansiyel müşterilere işaret eden güvenilir bir pusulaya sahip olarak hayal edin.

En iyi kısım? Bu sadece yüzeyi çiziyor! Bu oyunun kurallarını değiştiren stratejiyi iş süreçlerinize uygulayarak başarabileceğiniz çok daha fazlası var.

İçindekiler:

• Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modelini Anlamak
  • Geleneksel ve Yapay Zeka Lider Puanlama Arasındaki Ayrım
  • Tahmine Dayalı Potansiyel Müşteri Puanlaması Nasıl Çalışır?
• Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modeli Kullanmanın Yararları
  • Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlaması ile İş Büyümesini Artırma
  • Gelişmiş Doğruluk için Makine Öğrenimini Birleştirme
• Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modelini Uygulama
  • Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modeli Oluşturma Adımları
• Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modeli için Temel Bileşenler ve Veri Kaynakları
  • Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlamasında Örtülü ve Açık Verileri Anlamak
  • Veri Kaynakları: Bu Külçeleri Nerede Buluyoruz?
  • Yapay Zekanın Büyüsü
• Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modellerinde Makine Öğreniminin Rolü
  • Makine Öğrenimi Potansiyel Müşteri Puanlamasında Doğruluğu Nasıl Artırır?
• Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modeli ile Potansiyel Müşterilerin Önceliklendirilmesi
  • Puanlama Algoritmalarının Arkasındaki Sihri Anlamak
  • Yüksek Kaliteli Gelen Potansiyel Müşterilere Odaklanmak
  • Satış Çabalarınızı Verimli Bir Şekilde Önceliklendirin
• Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modeli ile İlgili SSS
  • Potansiyel müşteri puanlaması için yapay zeka aracı nedir?
  • Lider puanlama modeli algoritması nedir?
  • Makine öğreniminde müşteri adayı puanlaması nedir?
  • Otomatik potansiyel müşteri puanlaması nedir?
• Çözüm

Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modelini Anlamak

Satış ve pazarlama dünyası sürekli gelişiyor ve yapay zeka öncü puanlama modelleri ön planda. Bu sistemler potansiyel müşterilerin potansiyel değerini değerlendirmek için yapay zekadan yararlanır. Bu ne anlama geliyor?

Geleneksel ve Yapay Zeka Lider Puanlama Arasındaki Ayrım

Geleneksel potansiyel müşteri puanlama yöntemlerinde, her potansiyel müşteri, iş unvanı veya şirket büyüklüğü gibi önceden tanımlanmış kriterlere göre bir puan alır. Bu manuel işlem zaman alıcı olabilir ve önemli ayrıntıların gözden kaçmasına neden olabilir.

Örneğin Salesforce, bu sistemlerin sıcak bir müşteri adayına işaret edebilecek davranışsal ipuçlarını (e-posta açılması veya web sitesi ziyaretleri gibi) gözden kaçırabileceğini açıklıyor.

Yapay zeka tabanlı modelin parladığı yer burasıdır. Binlerce veri noktasını gerçek zamanlı olarak dikkate alarak bu görevi otomatikleştirir ve böylece daha kesin puanlar sunar.

Tahmine Dayalı Potansiyel Müşteri Puanlaması Nasıl Çalışır?

Tahmine dayalı modeller, daha sonra yeni potansiyel müşterilerin puanlarını hesaplamak için kullanılan makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak kalıpları tanımlamak için geçmiş verilerden yararlanır.

Amaç? Satış ekiplerinizin size daha hızlı ulaşmasını sağlamak için.

Veriler, ilk saat içinde iletişime geçmenin, 24 saat beklemeye kıyasla etkinliği 60 kat artırdığını gösteriyor. Yapay zeka, gelen potansiyel müşterilerin gerçek zamanlı olarak puanlanmasına olanak tanıdığından, üst düzey potansiyel müşterilerin daha hızlı takip edilmesini sağlar.

Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modeli Kullanmanın Yararları

Dijital pazarlama dünyası sürekli gelişiyor ve işletmeler her zaman kendilerine rekabet avantajı sağlayabilecek araçların peşinde. Böyle bir araç, birçok fayda sunan yapay zeka lider puanlama modelidir.

Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlaması ile İş Büyümesini Artırma

Tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlamasının uygulanması, işletmelerin büyüme çabalarını kolaylaştırmasına yardımcı olur. Müşteri verilerini analiz etmek ve dönüşüm olasılığına göre puanlar atamak için makine öğrenimini kullanır. Potansiyel müşterileri puanlamaya yönelik bu akıllı yaklaşım, pazarlama karışımınızdaki çeşitli faktörleri hesaba katarak yüksek potansiyelli potansiyel müşterileri daha hızlı belirlemenize yardımcı olur.

Bu önceliklendirme, satış ekiplerinin potansiyel müşteri yığınlarını elemek yerine anlaşmaları tamamlamaya odaklanmasını sağlar, böylece verimlilik ve gelir yakalama oranı artar. HubSpot'un araştırması, tahmine dayalı müşteri adayı puanlama algoritmalarının, müşteri adaylarının dönüşme olasılığını artıran kalıpları belirlemek için makine öğrenimini kullandığını ortaya koyuyor.

Kaynakları daha yüksek puan alan potansiyel müşterilere odaklamak yalnızca dönüşüm oranlarını artırmakla kalmaz, aynı zamanda uzun vadede kaynak tahsisini de optimize eder. İşletmeler, demografik veya puan tabanlı sistemler gibi geleneksel yöntemlere göre bu gelişmiş yöntemi kullanırken zamandan tasarruf ettiklerini, edinme başına maliyeti (EBM) düşürdüklerini ve yatırım getirisini (ROI) artırdıklarını bildiriyor.

Tahmine dayalı modeller, sürekli olarak yeni etkileşimlerden öğrendikleri için gerçek zamanlı güncellemeler sunar; bu, ara sıra manuel olarak ayarlanması gereken statik kural tabanlı modellere göre büyük bir avantajdır.

Bunun gibi verimli bir sistem, yalnızca hiçbir potansiyel müşterinin gözden kaçmamasını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda düşük kaliteli olanların peşine düşme şansını da azaltarak satış ekibinizi mutlu eder.

Gelişmiş Doğruluk için Makine Öğrenimini Birleştirme

Büyük ölçekte uygun potansiyel müşterileri belirlemenin ötesinde; Doğruluk, başarılı müşteri adayı yönetimi stratejisinde çok önemli bir rol oynar. Çoğunlukla temel filtrelere ve içgüdüsel hislere dayanan geleneksel yaklaşımlarla, makine öğreniminin öncü puanlamaya dahil edilmesi oyunun kurallarını değiştirdi.

Makine öğrenimi algoritmaları sürekli olarak hem başarılardan hem de başarısızlıklardan öğrenir. Zaman içinde daha doğru puanlar sağlamak için tahmin modellerini sürekli olarak geliştirirler. Bu, ekibinizde hiç uyumayan uzman bir veri analistinin olması gibidir.

Yaptığınız her etkileşim, satın alma veya sosyal medya etkileşimi gerçek zamanlı olarak dikkate alınır.

Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modelini Uygulama

Tahmine dayalı potansiyel müşteri puanlamasının avantajlarından yararlanmak için satış ve pazarlama ekiplerinizin yakın işbirliği yapması gerekir. İşte süreci başlatmaya ilişkin bir izlenecek yol:

Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modeli Oluşturma Adımları

İlk adım hedef müşterinizi tanımlamaktır. Sosyal medya etkinlikleri veya e-posta açılışları gibi veri kaynaklarını inceleyerek davranışlarını, ilgi alanlarını ve ihtiyaçlarını anlayın.

Bu, işletmenizle alakalı puan kriterlerini belirlemenize yardımcı olur. Bu, şirket büyüklüğünden, sunduğunuz ürünü satın alma konusundaki ilginizi gösteren belirli davranışlara kadar her şey olabilir.

Daha sonra çeşitli kaynaklardan potansiyel müşteriler hakkında gerekli tüm verileri toplama görevi gelir. CRM sistemlerinden iş unvanı veya konum gibi demografik bilgileri veya web sitesi ziyaretleri veya e-posta etkileşimleri gibi etkileşim verilerini pazarlama otomasyon araçlarından alabilirsiniz.

Otomasyon Ninjaları, müşteri adayı puanlamasının ayarlanması konusunda daha fazla yardımcı olabilecek ayrıntılı bir kılavuz sağlar.

Burada önemli olan şey, kalıpları etkili bir şekilde öğrenmek ve gelecekteki potansiyel müşterilerin müşteriye dönüşme olasılıkları hakkında doğru tahminler yapmak için kullanılan makine öğrenimi algoritmaları için yeterli geçmiş dönüşüm verisine sahip olmaktır.

Her şey doğru şekilde ayarlandıktan sonra, bazı testlerin zamanı geldi. Performans sonuçlarına göre operasyonların ölçeğini büyütmeden önce küçük bir potansiyel müşteri alt kümesiyle başlayın.

Çalışmalara göre, yapay zeka destekli potansiyel müşteri puanlamasının kullanılması, potansiyel müşterilerin sınıflandırılmasını ve önceliklendirilmesini otomatik hale getirerek satış ekiplerinin gelecek vaat eden fırsatlara daha verimli bir şekilde odaklanmasını sağlayarak dönüşüm oranlarını önemli ölçüde artırıyor.

Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modeli için Temel Bileşenler ve Veri Kaynakları

Etkili bir yapay zeka öncü puanlama modelinin özü, çeşitli kaynaklardan gelen veri noktalarını analiz etme yeteneğinde yatmaktadır. Peki bu bileşenler tam olarak nedir? Hadi daha yakından bakalım.

Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlamasında Örtülü ve Açık Verileri Anlamak

Yapay zeka öncü puanlama alanında genellikle iki tür veriden bahsediyoruz: örtülü ve açık. Birincisi, e-posta açılmaları veya sosyal medyadaki etkileşimler gibi davranışsal göstergeleri içerirken, ikincisi şirket büyüklüğü veya iş unvanı gibi demografik bilgileri kapsar.

Bu ikili yaklaşım bize potansiyel müşteri potansiyeline ilişkin daha kapsamlı bir anlayış sağlar. Eylemlerine (örtük) ve niteliklerine (açık) dayalı olarak yüksek değerli potansiyel müşterileri belirlememizi sağlar.

Görüyorsunuz, geleneksel yöntemler ağırlıklı olarak yalnızca demografik puanlamaya dayanıyor ve bu da sınırlayıcı olabiliyor. Ancak karışımımıza davranışsal içgörüler ekleyerek daha kapsamlı bir resim elde edebiliriz.

Veri Kaynakları: Bu Külçeleri Nerede Buluyoruz?

Veriler, güvenilir lider puanlama modellerimiz de dahil olmak üzere yapay zeka destekli tüm sistemlerin can damarıdır. Aslında veri kaynaklarının çeşitliliğinin olması bu süreci önemli ölçüde zenginleştiriyor.

CRM yazılımınız, müşteri profillerine geçmiş etkileşimler ve satın almalar hakkında zengin bir geçmiş sağlayan bir altın madeni olabilir. Benzer şekilde, pazarlama otomasyonu platformları, potansiyel müşterilerin dijital içeriğinizle nasıl etkileşime girdiğine dair size fikir verir.

E-posta analiz araçları, açılma oranları ve tıklamalar yoluyla ilgi düzeylerini ölçmenize olanak tanır; tersine, web sitesi izleme araçları, satın alma niyetini gösteren, sitedeki temel kullanıcı davranışlarını ortaya çıkarır.

Sosyal medya kanalları, müşterilerin beğenilerinin, paylaşımlarının ve yorumlarının tercihleri ​​konusunda bize değerli bilgiler verebileceği başka bir hazine sunuyor. Bu kaynaklar bir araya gelerek potansiyel müşterilerinizin 360 derecelik bir görünümünü sunar.

Yapay Zekanın Büyüsü

Derecelendirme sisteminin nasıl çalıştığını merak mı ediyorsunuz? İşte yapay zekanın devreye girdiği yer burası.

Yapay zeka odaklı müşteri adayı puanlaması, çeşitli veri noktalarını analiz ederek makine öğreniminden yararlanır. Geleceğe yönelik tahminlerde bulunmak için geçmiş trendleri kullanır.

Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modellerinde Makine Öğreniminin Rolü

Makine öğrenimi, etkili bir yapay zeka öncü puanlama modelinin omurgasıdır. Son derece doğru tahmin modelleri sağlamak için veriler içindeki kalıpları, eğilimleri ve korelasyonları tanımlar. Bu, yalnızca bir potansiyel müşterinin potansiyelini anlamamıza değil, aynı zamanda anlayışımızı zaman içinde sürekli olarak geliştirmemize de olanak tanır.

Makine Öğrenimi Potansiyel Müşteri Puanlamasında Doğruluğu Nasıl Artırır?

SAS, makine öğrenimini analitik model oluşturmayı otomatikleştiren bir veri analizi yöntemi olarak tanımlıyor. Peki bu, yapay zeka destekli öncü puanlama açısından ne anlama geliyor? Daha basit bir ifadeyle, makine öğrenimi algoritmaları gelecekteki sonuçları tahmin etmek ve buna göre puanlar atamak için geçmiş verileri kullanır.

Temelde, makine öğrenimi algoritmaları gelecekteki sonuçları tahmin etmek için geçmiş davranış ve eylemleri (düşünün: e-posta açılması veya sosyal medya etkileşimleri) kullanır (örneğin, belirli bir potansiyel müşterinin satışa mı dönüşeceği yoksa listenizdeki başka bir isim olarak mı kalacağı gibi). Bu tahminler sistem tarafından atanan puanlar olarak temsil edilir, dolayısıyla 'öncü puanlama'dır.

Buradaki önemli nokta, bu algoritmaların sürekli doğasıdır; yeni girdi verilerine dayalı olarak daima gelişir ve gelişirler. Dolayısıyla , 'Yapay zekanın puanlama işine nasıl öncülük edebileceğini' merak ettiyseniz, bunu öğrenmeyi asla bırakmayan bir çalışanı eğitmek gibi düşünün.

• Bu sürekli iyileştirme, her yinelemede daha doğru tahminler anlamına gelir; yanlış pozitifleri azaltırken, gerçekten ümit verici potansiyel müşterileri geleneksel yöntemlerin başarabileceğinden daha hızlı bir şekilde vurgular.
• Çeşitli kaynaklardan gelen veri noktaları bu algoritmaları besler; elimizdeki çeşitlilik ve hacim ne kadar yüksek olursa, algoritmalar da o kadar iyi performans gösterir.
• Tüm bunlar, satış ekiplerinin hem verimliliği hem de etkinliği açısından önemli gelişmelere yol açarak değerli zamanlarını en önemli yerde geçirmelerini sağlar.

Temel bilgilerin ötesinde, makine öğrenimi 'demografik puanlamada' da önemli bir rol oynuyor. Potansiyel müşterileri sektörleri, şirket büyüklükleri veya iş unvanları gibi özelliklere göre değerlendirdiğimiz yer burasıdır. Algoritmalar, bu özelliklerden hangisinin başarılı dönüşümlerle ilişkili olduğunu tanımayı öğrenir ve böylece müşteri adayı puanlama sürecini daha da geliştirir.

Yapay zeka destekli teknolojinin daha karmaşık bir türü olan 'tahmin edici modellerin' de büyüleyici bir kullanımı var.

Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modeli ile Potansiyel Müşterilerin Önceliklendirilmesi

Satış ekibinizin yalnızca yüksek kaliteli potansiyel müşterilere odaklanabildiğini hayal edin. Dönüşüm gerçekleştirme olasılığı en yüksek olanlar, her aramanın veya e-postanın dikkate alınmasını sağlar. Bir rüya gibi mi geliyor? Yapay zeka ve makine öğrenimi, gerçeğe dönüşmesi muhtemel potansiyel müşterileri verimli bir şekilde belirleme hayalini gerçekleştirebilir.

Süreç, her potansiyel müşteri adayı için puanlar veren yapay zeka müşteri adayı puanlama modeline veri besleyerek başlıyor. Bu puanlar, hem şirket büyüklüğü ve iş unvanı gibi açık bilgilerin yanı sıra web sitesi davranışı ve sosyal medya etkinliği gibi örtülü sinyalleri analiz eden karmaşık algoritmalara dayanmaktadır.

Puanlama Algoritmalarının Arkasındaki Sihri Anlamak

Bu modellerdeki puanlama algoritmaları yalnızca yoktan var edilmiş değildir; geçmiş dönüşüm verileri kullanılarak eğitilirler. İnsanların gözden kaçırabileceği kalıpların farkına vararak geçmiş kazançlardan (ve kayıplardan) ders alırlar.

Makine öğreniminin devreye girdiği yer burasıdır. Farklı veri noktaları arasındaki gizli korelasyonları belirleyerek zaman içinde doğruluğu artırmaya yardımcı olur.

Yüksek Kaliteli Gelen Potansiyel Müşterilere Odaklanmak

Geleneksel yöntemlerde, gelen potansiyel müşteriler genellikle potansiyel müşteri denizinde kaybolur çünkü bunların kalitesini ilk bakışta ölçmenin etkili bir yolu yoktur. Ancak puanlama çalışması için yapay zeka destekli bir model kullandığınızda işler çarpıcı biçimde değişir.

Kimin size daha uygun olduğunu daha baştan belirleyebilirsiniz; böylece satış ekipleriniz, çabalarını en önemli yere yoğunlaştırabilir. Araştırmaya göre ilk saat içinde ulaşmak, 24 saat sonrasına göre 60 kat daha etkilidir; dolayısıyla hız gerçekten önemlidir.

Satış Çabalarınızı Verimli Bir Şekilde Önceliklendirin

• Yapay zeka potansiyel müşteri puanlaması, dönüşüm sağlama olasılığı en yüksek potansiyel müşterilerin önceliklendirilmesine yardımcı olarak gelir elde etme verimliliğini artırır.
• Satış ekipleri yapay zeka müşteri adayı puanlamayı kullanarak daha üretken olabiliyor ve potansiyel müşterileri dönüştürme konusunda daha yüksek bir başarı oranına ulaşabiliyor.
• Bu konuya dalmak istiyorsanız, başlamak için harika bir yer: "Nasıl

Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modeli ile İlgili SSS

Potansiyel müşteri puanlaması için yapay zeka aracı nedir?

Müşteri adayı puanlamaya yönelik yapay zeka aracı, müşteri adaylarını potansiyel değerlerine göre değerlendirmek ve sıralamak için makine öğrenimini kullanarak satış ekiplerinin çalışmalara öncelik vermesine yardımcı olur.

Lider puanlama modeli algoritması nedir?

Potansiyel müşteri puanlama modeli algoritması, demografik bilgiler veya davranış kalıpları gibi çeşitli faktörlere ağırlık uygulayarak her potansiyel müşterinin dönüşüm sağlama olasılığını gösteren bir puan oluşturur.

Makine öğreniminde müşteri adayı puanlaması nedir?

Makine öğreniminde potansiyel müşteri puanlaması, hangi potansiyel müşterilerin başarılı dönüşümlerle sonuçlanma olasılığının en yüksek olduğunu belirlemek ve tahmin etmek için geçmiş verilere sahip algoritmaların eğitilmesini içerir.

Otomatik potansiyel müşteri puanlaması nedir?

Otomatik potansiyel müşteri puanlaması, potansiyel müşterileri manuel müdahale olmadan sistematik olarak değerlendirmek ve sıralamak için yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) gibi teknolojilerden yararlanır.

Çözüm

Yapay zeka müşteri adayı puanlama modeliyle satış potansiyelinizi açığa çıkarmak çok daha kolaydır. Sizi yüksek değerli potansiyel müşterilere yönlendiren pusuladır. Bunu, veri noktalarını sıralayarak ve hangi potansiyel müşterilerin dönüşüm için uygun olduğunu belirleyerek yaptığını unutmayın.

Artık yapay zeka tabanlı modellerin geleneksel yöntemlerden ne kadar farklı olduğu konusunda bilgi sahibisiniz. Daha doğru puanlar vermek için tahmine dayalı algoritmaları, makine öğrenimini ve geçmiş verileri kullanırlar. Bu fark önemlidir, çünkü ilk saat içinde iletişime geçmek 24 saat sonrasına göre 60 kat daha etkili olabilir.

Önemli bir çıkarım: Yapay zeka destekli müşteri adayı puanlamanın benimsenmesi iş büyümesini artırır. Müşteri adaylarını dönüştürme olasılıklarına göre önceliklendiren etkili sistem, bu büyümenin sağlanmasına yardımcı olur.

Böyle bir model kurmanın, müşteri profilleri de dahil olmak üzere, hem örtülü hem de açık veri kaynaklarının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirdiğini unutmayın! Makine öğrenimi de kendi rolünü oynuyor; kalıpları tanımlar ve böylece zaman içinde doğruluğu artırır.

Sonuç olarak, stratejinize bir Yapay Zeka Potansiyel Müşteri Puanlama Modeli uygularken bu bilgilerden tam anlamıyla yararlanın; bunlar, satışları yenileme yolculuğunuzda çok önemli basamaklar olarak hizmet edecek!

Satış Potansiyeli Sürecinizi Otomatikleştirme Yardımına mı ihtiyacınız var?

LeadFuze, tam iletişim bilgileri de dahil olmak üzere ideal müşteri adaylarını bulmanız için ihtiyacınız olan tüm verileri sağlar.

Ulaşmak istediğiniz potansiyel müşterilere odaklanmak için çeşitli filtrelerden geçin. Bu çok özel bir konu ama aşağıdakilerle eşleşen tüm insanları bulabilirsiniz:

• Finansal Hizmetler veya Bankacılık sektöründeki bir şirket
• 10'dan fazla çalışanı olan
• Adwords'e para harcayanlar
• Hubspot'u kimler kullanıyor?
• Şu anda pazarlama yardımı için iş fırsatları olan kişiler
• İK Yöneticisi rolüyle
• Bu görevde yalnızca 1 yıldan az bir süre kaldı

Sadece bir fikir vermek için.

Veya Belirli Hesapları veya Potansiyel Müşterileri Bulun

LeadFuze, belirli kişilerin iletişim bilgilerini bulmanızı ve hatta bir şirketteki tüm çalışanların iletişim bilgilerini bulmanızı sağlar.


Hatta şirketlerin tam listesini yükleyebilir ve bu şirketlerin belirli departmanlarındaki herkesi bulabilirsiniz. Potansiyel müşteri oluşturma sürecinizi nasıl otomatikleştirebileceğinizi görmek için LeadFuze'a göz atın.