Создание эффективных скоринговых моделей для B2B-клиентов, которые реально работают

Я провел более 15 лет в продажах, прежде чем стать коучем, и если я что-то и понял, так это то, что большинство команд тратит драгоценные часы на погоню за неподходящими клиентами.

Я вижу это каждый день в командах продаж, с которыми работаю. Они упорно работают над продажами, но их энергия рассеивается, потому что у них нет системного подхода к определению того, какие B2B-клиенты действительно заслуживают их внимания.

Вот где “на сцену” выходит качественная скоринговая модель. Причем я говорю не о какой-то теоретической модели, которая хорошо звучит на тренингах, но не работает в реальном мире. Я говорю о практических, проверенных в бою подходах, которые помогают вашей команде сфокусироваться там, где это действительно важно.

Итак, делюсь тем, что действительно работает.

Почему большинство B2B-скоринговых моделей проваливаются

Помню, как консультировал команду продаж SaaS-компании, у которой была "сложная" система оценки лидов. Выглядела очент впечатляюще. Включала почти 25 переменных. Никто её не использовал.

Почему?

Менеджеры по продажам не могли понять, как она работает, поэтому не доверяли ей.

Правда в том, что сложность не равна эффективности. Лучшие скоринговые модели обладают следующими характеристиками:

• Они достаточно прозрачны, чтобы каждый понимал, почему Клиент А получил более высокий балл, чем Клиент Б

• Они синхронизированны с целями вашего бизнеса на квартал/год

• Они построены на данных, которые вы реально можете собирать

• Они “приняты” людьми, которым нужно использовать их ежедневно

Вопросы, на которые нужно ответить в первую очередь:

• Как выглядит идеальный клиент для нас прямо сейчас? (Не в каком-то воображаемом будущем)

• Какие клиенты уже приносили ценность нашему бизнесу?

• Какие закономерности мы видим в сделках, которые закрываются быстрее и с меньшим сопротивлением?

• Где мы сейчас больше всего теряем время в нашей воронке продаж?

Я знаком с компанией из производственного сектора, который клялся, что их идеальный клиент — компании корпоративного уровня. Когда мы смотрели их данные, оказалось, что наиболее прибыльным сегментом были на самом деле компании среднего рынка с 100-500 сотрудниками. Их скоринговая модель подталкивала менеджеров к сделкам, которые занимали в 3 раза больше времени на закрытие и требовали в 2 раза больше ресурсов. Неудивительно, что их рост застопорился!

Данные, которые действительно имеют значение

Я не буду приводить список всех возможных показателей. Вместо этого я поделюсь тем, что, как я видел, реально двигает процесс для команд продаж:

Признаки FIT-а компании:

• Диапазон выручки (не просто "чем больше, тем лучше")

• Траектория роста (стабильность, рост или падение)

• Структура принятия решений

• Совместимость с технологической экосистемой

• Нормативные или отраслевые ограничения

Индикаторы вовлеченности:

• Кто вовлечен (интерес C-уровня или на нижнем уровне)

• Последовательность взаимодействия с вашим бизнесом (спорадическое или устойчивое)

• Скорость “отклика” на ваше обращение (немедленное или отложенное)

• Типы контента, который они потребляют (страницы с ценами или образовательный контент)

Другие параметры:

• Ситуация с текущим поставщиком и сроки контракта

• Размер бюджета и понимание процесса покупки

• Срочность проблемы (”неплохо бы решить” или “решить срочно”)

• Наличие и влияние “внутреннего чемпиона”

• Конкурентный ландшафт для этой конкретной возможности

Эффективное внедрение

Я работал с технологической сервисной компанией, которая создала то, что они считали идеальной скоринговой моделью. Шесть месяцев спустя про модель все забыли . Что пошло не так? Плохое внедрение.

Вот что работает:

Начните с вашей команды продаж, а не с аналитиков данных У ваших менеджеров на передовой уже есть интуитивные скоринговые модели в голове. Используйте эту мудрость. Я всегда провожу мастер-классы, где мы спрашиваем: "Как вы сейчас решаете, каких клиентов приоритизировать?" Выявленные закономерности вас удивят.

Сделайте это наглядным и доступным Лучшая скоринговая модель в мире бесполезна, если она скрыта в недрах вашей CRM. Одна команда, с которой я работал, создала простую систему красный/желтый/зеленый, которая отображалась прямо вверху каждой записи клиента.

Создавайте доверие через ранние победы Начните с одного сегмента или команды. Покажите ощутимые результаты. Ничто не продает новый подход лучше, чем видеть, как соседняя команда добивается лучших показателей благодаря этому.

Создавайте значимые циклы обратной связи Каждый месяц спрашивайте свою команду: "Какие аккаунты получили высокий балл, но на самом деле оказались пустой тратой времени? Какие получили низкий балл, но превратились в возможности?" Используйте эти идеи для совершенствования вашей модели.

Бонус: Поведенческие триггеры

Статические скоринговые модели упускают нечто важное: время. Я помогал командам дополнять их базовый скоринг поведенческими триггерами, которые сигнализируют, когда потенциальный клиент переходит из состояния "квалифицирован, но не готов" в "готов к разговору".

Это включает:

• Внезапное увеличение посещений сайта или потребления контента

• Одновременное вовлечение нескольких заинтересованных лиц из одной компании

• Конкретные действия с высоким уровнем намерения (посещения страницы цен, конфигураторы)

Технологический минимум

Я полностью ЗА использование технологий для более умной работы, но я видел, как команды были парализованы, пытаясь создать идеальный технологический стек.

Вот что действительно нужно на раннем этапе:

• CRM, которая может отображать и сортировать по вашим скоринговым полям

• Базовая автоматизация для обновления баллов на основе новой информации

• Простые панели, чтобы менеджеры могли видеть распределение баллов по воронке

Для начала этого достаточно. Вы сможете усложнить позже, когда докажете концепцию.

Как измерить, действительно ли это работает?

Если вы не можете это измерить, вы не можете это улучшить. Вот как узнать, окупает ли ваша скоринговая модель себя:

• Время до первой встречи сокращается для потенциальных клиентов с высоким баллом

• Растет процент “побед” от аккаунтов с высоким баллом

• Средний размер сделки больше из приоритетных сегментов

• Соотношение активность-результаты вашей команды улучшается

У меня был клиент, который думал, что их модель не работает, потому что общее количество лидов уменьшилось после внедрения. Но их коэффициент конверсии удвоился, а средняя стоимость контракта увеличилась на 30%. Они просто наконец-то начали говорить "нет" плохо подходящим перспективам — именно то, что они должны были делать!

Работа с моделью никогда не заканчивается.

Самое опасное, что вы можете сделать, это создать скоринговую модель и “высечь ее в камне”.

Рынки меняются. Ваши оферы эволюционируют. То, что указывало на хороший скор в прошлом году, может не работать сегодня.

Планируйте ежеквартальные обзоры с руководством продаж, маркетингом и отделом по работе с клиентами для пересмотра скоринговой модели.

Ваши следующие шаги

Если вы начинаете с нуля:

1. Соберите ваших лучших продавцов и задокументируйте их “мысленный” процесс квалификации

2. Определите 5-7 самых предсказательных факторов, которые они постоянно упоминают

3. Создайте простую пилотную модель и протестируйте ее на лидах прошлых периодов. Действительно ли все совпадает?

4. Сначала внедрите с одной командой или сегментом

5. Измеряйте, совершенствуйте, затем расширяйте

Если у вас уже есть модель, но она не дает результатов:

1. Опросите продавцов о том, какие компоненты они считают ценными, а какие бесполезными

2. Проверьте недавние победы, чтобы увидеть, приоритизировала бы их ваша модель

3. Упростите, удалив низко-предсказательные факторы

4. Добавьте поведенческие триггеры о которых говорили выше

Помните, цель не в создании идеальной “теоретической” модели. Цель в том, чтобы помочь вашей команде правильно приоритизировать усилия для максимальной отдачи.

Удачи в скоринге!

#продажи #B2Bпродажи