امتیازدهی سرنخ‌های فروش جزو سودده‌ترین و البته وقت‌گیرترین روش‌های مارکتینگ و فروش است. در این روش، با امتیازدهی به مشتریان و علایقشان، کسب و کارها می‌توانند موارد پرفروش و روش‌های پربازده را پیدا کنند و از این طریق فروش خود را افزایش دهند. اما مشکل اینجا است که سرنخ‌دهی فروش همانند پیدا کردن سوزن در انبار کاه است! پس راه‌حل چیست؟ باید بگوییم اینبار هم هوش مصنوعی می‌تواند کار را برای ما ساده کند. پس بیاید تا بیشتر درباره بهینه سازی امتیازدهی با هوش مصنوعی بدانیم.
امتیازدهی سرنخ فروش چیست و چرا اهمیت دارد؟
به زبان ساده، امتیازدهی سرنخ فرآیند تخصیص مقادیر، اغلب به شکل «امتیازهای عددی» به هر سرنخی که برای کسب و کار ایجاد می‌کنید، است. این امتیازدهی می‌تواند بر اساس چندین ویژگی، از جمله اطلاعاتی که مشتریان برای شما ارسال کرده‌اند و نحوه تعامل آن‌ها با وب‌سایت و برند شما در سراسر اینترنت، انجام شود. در واقع، به کمک این فرآیند تیم‌های فروش و بازاریابی می‌توانند سرنخ‌ها را اولویت‌بندی کنند. سپس به آن‌ها پاسخ مناسب دهند و نرخ تبدیل شدن آن سرنخ‌ها به مشتری را افزایش دهند.
ارزش هر سرنخ از شرکتی به شرکت دیگر متفاوت است، اما به طور کلی جایگاه سرنخ‌ها با علاقه نشان داده شده به شرکت یا در چرخه خرید مشخص می‌شود. بدین ترتیب، اولین هدف کسب و کارها این است که سرنخ‌ها یا مشتریان بالقوه فروش را وارد تشکیلات خود کنند؛ سپس هنگامی که تعداد قابل توجهی از سرنخ ها به دست آمد، روی مشتریان بالقوه‌ای که بیشتر علاقه را به خرید دارند متمرکز شوند.
اینگونه فرآیند امتیازدهی به سرنخ به تیم‌های فروش اجازه می‌دهد تا علاقه مشتری به محصولات را از قصد خریدشان جدا کنند. به عنوان مثال، بازدید از صفحه وب سایت یا بارگیری اسناد خاص ممکن است نشان دهد که مشتری صرفاً علاقه مند است اما قصد خرید چیزی را ندارد. این اقدامات نسبت به مشتریانی که با درخواست آزمایشی یا مشاهده صفحه قیمت، سیگنال خرید ارسال می‌کنند، امتیاز کمتری خواهند گرفت.
چطور هوش مصنوعی به امتیازدهی سرنخ ها کمک می کند؟
در روش‌های سنتی امتیازدهی سرنخ، هر مشتری بر اساس معیارهای از پیش تعریف‌شده مانند عنوان شغلی یا اندازه شرکت امتیازی دریافت می‌کرد. این فرآیند دستی می‌تواند بسیار زمان‌بر باشد و ممکن است جزئیات مهم در طی آن نادیده گرفته شوند. برای مثال این سیستم‌ها ممکن است نشانه‌های رفتاری را که می‌تواند نشان‌دهنده سرنخ داغ باشد مانند باز شدن ایمیل یا بازدید از وب‌سایت را از دست بدهند.
اینجاست که یک مدل مبتنی بر هوش مصنوعی وارد می‌شود. هوش مصنوعی یا AI این کار را با در نظر گرفتن هزاران نقطه داده در زمان واقعی انجام می‌دهد. اینگونه امتیازهای بسیار دقیق‌تری ارائه می‌دهد. اما چطور؟
هوش مصنوعی چطور به سرنخ ها امتیاز می دهد؟
مدل‌های پیش‌بین مانند هوش مصنوعی از داده‌های تاریخی برای شناسایی الگوها استفاده می‌کنند که برای محاسبه امتیازات سرنخ‌های جدید استفاده می‌شوند. بدین ترتیب تیم‌های فروش می‌توانند سریعتر و ساده‌تر به این داده‌ها دسترسی پیدا کنند. برای نمونه، در یک تحقیق نشان داده شد که پاسخگویی در یک ساعت اول در مقایسه با ۲۴ ساعت انتظار ۶۰ برابر اثربخشی تماس را افزایش می‌دهد. حال از آنجایی که هوش مصنوعی امکان امتیازدهی بی‌درنگ سرنخ‌های ورودی را فراهم می‌کند، امکان پیگیری سریعتر با مشتریان بالقوه نیز به وجود می‌آید. بدین ترتیب تیم‌ها می‌توانند در زمان درست، مشتریان درست را هدف‌گیری کنند.
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در بهینه سازی امتیازدهی به سرنخ ها
دنیای دیجیتال مارکتینگ همیشه در حال پیشرفت است و کسب و کارها نیز همواره در جستجوی ابزارهایی هستند که از رقبای خود پیشی بگیرند. یکی از این ابزارها که به تازگی نیز محبوب است، مدلی از امتیازدهی سرنخ هوش مصنوعی است که مزایای متعددی دارد. اما هوش مصنوعی چه کمکی می‌تواند در این زمینه به کسب و کارها کند؟
افزایش رشد کسب و کارها
بهینه سازی امتیازدهی با هوش مصنوعی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا راحت‌تر رشد کنند. همانطور که پیشتر نیز گفتیم، هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری و تخصیص امتیازات بر اساس احتمال تبدیل استفاده می‌کند. این رویکرد هوشمندانه برای امتیازدهی به سرنخ‌ها، عوامل مختلفی را از ترکیب بازاریابی هر برند در نظر می‌گیرد و به شما کمک می کند تا مشتریان بالقوه خود را سریعتر شناسایی کنید.
این اولویت‌بندی به تیم‌های فروش اجازه می‌دهد تا به جای سر و کله زدن با انبوهی از سرنخ‌ها بیشتر روی معاملات موفق تمرکز کنند. بدین ترتیب کارایی و نرخ جذب درآمد نیز بهبود می‌یابد. علاوه بر این، تمرکز روی سرنخ‌های با امتیاز بالاتر نه تنها نرخ تبدیل را افزایش می‌دهد، بلکه تخصیص منابع را در دراز مدت بهینه می‌کند.
AI همچنین همواره در حال انجام به‌روزرسانی بوده و به طور مداوم ترفندهای جدید می‌آموزد. یک مزیت بزرگ نسبت به مدل‌های مبتنی بر قوانین ثابت که هرازگاهی نیاز به اصلاح دستی دارند. در نهایت، سیستم کارآمدی مانند این نه تنها مطمئن می‌شود که هیچ مشتری بالقوه‌ای بدون توجه از بین نمی‌رود، بلکه شانس پیگیری سیستم‌های با کیفیت پایین را کاهش می‌دهد و تیم فروش شما را راضی نگه می‌دارد.
افزایش دقت به کمک یادگیری ماشینی
فراتر از شناسایی سرنخ‌های بالقوه مناسب، دقت نقشی اساسی در هر استراتژی مدیریت موفق دارد. اگر به یاد داشته باشید، در رویکردهای سنتی تکیه اصلی بیشتر بر فیلترهای اساسی و احساسات درونی است. به همین دلیل معرفی یادگیری ماشینی در امتیازدهی سرنخ به نوعی تغییر بازی به‌شمار می‌رود.
این الگوریتم‌ها به طور مداوم از موفقیت‌ها و شکست‌های خود درس می‌گیرند و مدل‌های پیش‌بینی خود را اصلاح می‌کنند تا نمرات دقیق‌تری را در طول زمان ارائه دهند. در واقع، بهینه سازی امتیازدهی با هوش مصنوعی درست مانند این است که یک تحلیلگر داده خبره در تیم خود داشته باشید که هرگز نمی‌خوابد.
تمرکز بر سرنخ های ورودی با کیفیت بالا
در روش‌های سنتی، سرنخ‌های ورودی اغلب در دریایی از اطلاعات گم می‌شوند، زیرا هیچ راه موثری برای سنجش کیفیت آن‌ها در نگاه اول وجود ندارد. اما وقتی از یک مدل مبتنی بر هوش مصنوعی برای امتیازدهی استفاده می‌کنیم، همه چیز به طور چشمگیری تغییر می‌کند.
با این روش می‌توانید بلافاصله تشخیص دهید که چه کسی به احتمال زیاد مناسب‌تر است و به تیم‌های فروش خود اجازه دهید تلاش‌های خود را در جایی که بیشترین اهمیت را دارد متمرکز کنند.
نحوه الویت بندی سرنخ ها با مدل امتیازدهی هوش مصنوعی
تصور کنید که تیم فروش شما فقط می‌توانست بر سرنخ‌های باکیفیت بالا، یعنی هر تماس یا ایمیلی که به احتمال زیاد تبدیل می‌شوند. مثل یک رویا به نظر می‌رسد درست است؟ پس احتمالا تا به الان فهمیده‌اید که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند رویای شناسایی کارآمد مشتریان بالقوه را به واقعیت تبدیل کنند.
این فرآیند با وارد کردن داده‌ها به یک مدل امتیازدهی سرنخ هوش مصنوعی شروع می‌شود که برای هر سرنخ بالقوه امتیازات را به دست می‌آورد. این نمرات بر اساس الگوریتم‌های پیچیده‌ای است که هم اطلاعات صریح مانند اندازه شرکت و عنوان شغل، همراه با سیگنال‌های ضمنی مانند رفتار وب‌سایت و فعالیت رسانه‌های اجتماعی را تحلیل می‌کند. اما این اتفاق چگونه می‌افتد؟
همانطور که خواندید، الگوریتم‌های به طور خاص از داده‌هایی که در طول زمان ایجاد می‌شود استفاده می‌کند. بنابراین با ترکیب تجربیات گذشته و الگوهایی که ممکن است انسان‌ها از دست بدهند سرنخ‌ها را بهینه می‌کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی به کمک یادگیری ماشینی همبستگی‌های پنهان بین نقاط مختلف داده که در طول زمان شکل گرفته‌اند را نیز کشف می‌کند و در اختیار شما قرار می‌دهد.
بهینه سازی سرنخ با هوش مصنوعی؛ وقتی رشد و موفقیت ساده می شود
امتیاز دادن به سرنخ‌هایی که هر کدام می‌توانند شما را یک قدم به مسیر موفقیت نزدیک‌تر کنند کار ساده‌ای نیست. بسیاری از این سرنخ‌ها بیهوده و بسیاری دیگر مهم و تاثیرگذارند. اما تیم فروش انسانی، هرچقدر هم که خبره و کاربلد، باز هم توانایی‌های محدودی دارد و ممکن است نتواند به خوبی همه این سرنخ‌ها را به درستی امتیازدهی کند. بنابراین، هوش مصنوعی بار دیگر به کمک ما آمده تا با بهینه‌سازی امتیازدهی بتوانیم مستقیم به سراغ منبع درست برویم و نرخ تبدیل و بازگشت را افزایش دهیم.
