Satış ve pazarlamanın hızlı dünyasında potansiyel müşterileri anlamak ve yönetmek, gizli hazineleri bulup beslemek gibidir. Her potansiyel müşteri potansiyel bir müşteridir ancak tüm potansiyel müşteriler eşit yaratılmamıştır. Bazıları karar vermeye hazırken bazıları daha fazla zamana veya bilgiye ihtiyaç duyar.

İşte burası Müşteri Adayı Önceliklendirmesi devreye giriyor. Potansiyel müşterileri müşteriye dönüşme olasılıklarına göre sıralama bilimidir. Hangi potansiyel müşterilerin en umut verici olduğunu belirleyebildiğinizi ve satış ekibinizin çabalarını başarılı olma olasılıklarının en yüksek olduğu yere odaklamasına olanak tanıdığınızı hayal edin.

Bu blogda müşteri adayı önceliklendirmesini tartışacağız ve satış ekiplerinin müşteri adayı önceliklendirme çerçevelerini sıfırdan nasıl oluşturup uygulayabileceğini göreceğiz. Ayrıca Nanonets İş Akışlarının bu önemli süreçte nasıl devrim yaratabileceğini de keşfedeceğiz. İş akışı otomasyonunun satış çabalarınızı nasıl kolaylaştırabileceğini, ekibinizin yalnızca çok çalışmasını değil aynı zamanda akıllı çalışmasını da sağlayabileceğini göreceğiz.

Giriş

Potansiyel müşteri önceliklendirmesi, etkili satış ve pazarlama stratejilerinin omurgasıdır. Müşteri adaylarının müşteriye dönüşme olasılıklarına göre değerlendirilmesini ve sıralanmasını içerir. Bu süreç yalnızca verimliliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda doğru potansiyel müşterileri doğru zamanda hedefleyerek satış çabalarının etkinliğini de artırır.

Neden Önemli?

1. Verimliliği arttırmak: Ekipler, yüksek potansiyele sahip potansiyel müşterilere odaklanarak zamanlarını ve kaynaklarını daha etkili kullanabilirler.
2. Daha Yüksek Dönüşüm Oranları: Öncelikli potansiyel müşterilerin dönüşüm gerçekleştirme olasılığı daha yüksektir, bu da genel başarı oranını artırır.
3. Daha İyi Müşteri Deneyimi: Yaklaşımın müşteri adayı hazırlığına göre uyarlanması, müşteri etkileşimlerini ve memnuniyetini artırır.

Potansiyel müşteri puanlaması genellikle potansiyel müşterileri önceliklendirmek için kullanılır. Temelinde, her potansiyel müşteriye, satın alma yapma olasılığını ölçmek için genellikle 1'den 100'e kadar bir ölçekte sayısal bir puan atamayı içerir.

Modern müşteri adayı puanlama metodolojileri artık aşağıdakilerin bir karışımını içermektedir: Açık ve örtülü puanlama ölçümleri, ve ayrıca dahil edilebilir tahmine dayalı puanlama Potansiyel müşterileriniz için doğru potansiyel müşteri puanlarına ulaşan bir çerçeve oluşturmak. 

• Açık puanlama, iş unvanı, şirket büyüklüğü veya sektör gibi somut bilgilerin kullanılmasını içerir.
• Örtülü puanlama, web sitesi ziyaretleri, e-posta etkileşimi veya içerik indirmeleri gibi davranışsal verilere dayanır.
• Tahmine dayalı puanlama, geleneksel açık ve örtülü yöntemler üzerinde bir katman görevi görür. Tahmine dayalı puanlama şunları yapabilir: 
  • Bir potansiyel müşteri puanı vermek için mevcut müşterilerinizin ve kabul edilen ve reddedilen potansiyel müşterilerinizin etrafındaki veriler üzerinde yapay zekayı kullanın.
  • Lider puanlama iş akışındaki öznel karar verme görevlerini değiştirmek için Yüksek Lisans'ları kullanın.

Nanonets tarafından siz ve ekipleriniz için tasarlanan yapay zeka odaklı iş akışlarımızla müşteri adaylarının önceliklendirilmesini otomatikleştirin.

Potansiyel Müşteri Önceliklendirme Çerçevesi Nasıl Oluşturulur?

Bir satış ekibinin sıfırdan bir müşteri adayı önceliklendirme çerçevesi oluşturma konusunda nasıl ilerleyebileceğini keşfedelim.

1. Potansiyel Müşteri Puanlama Yöntemini Seçin

Çerçevenizde müşteri adayı puanlama yöntemi olarak kullanabileceğiniz, potansiyel müşterileri puanlamanın bazı yaygın yollarından bahsedelim.

Açık Potansiyel Müşteri Puanlama Yöntemleri

Bu yöntemler, bir potansiyel müşterinin ne kadar iyi olduğuna karar vermek için demografik bilgiler gibi açık ve doğrudan bilgileri kullanır.

BANT (Bütçe, Yetki, İhtiyaç, Zaman Çerçevesi)

bütçe: Potansiyel müşterinin satın almak için yeterli parası olup olmadığını kontrol eder.

Yetki: Kişinin satın almaya karar verip veremeyeceğini görür.

gerek: Müşteri adayının gerçekten ürün veya hizmetinize ihtiyacı olup olmadığını öğrenir.

Zaman aralığı: Potansiyel müşterinin ne zaman satın almayı planladığına bakar.

Nasıl çalışır -

• Bir potansiyel müşteri çevrimiçi bir formu doldurur.
• Formun bilgileri, müşteri adayının şirketi ve rolü hakkında daha fazla bilgi edinmek için geliştirildi.
• CRM daha sonra bu ekstra bilgideki kuralları kullanarak BANT'a göre liderliği puanlar.
• Yüksek otoriteye ve acil ihtiyaçlara sahip adaylar daha yüksek puanlar alır.
• CRM, müşteri adayının puanını güncelleyerek onları satış ekibi için önemli olarak işaretler.

Firmografik Puanlama

Potansiyel müşterileri büyüklük, sektör, konum ve gelir gibi şirket ayrıntılarına göre puanlar. İşletmeler arası satışlar için harikadır.

Nasıl çalışır -

• LinkedIn'de bir potansiyel müşteri bulundu.
• Şirket bilgileri daha fazla ayrıntı için geliştirildi.
• CRM, müşteri adayını belirlenmiş firma grafik kriterlerine göre puanlar.
• Bu puan, belirli pazarlama planları için potansiyel müşterilerin sınıflandırılmasına yardımcı olur.

ANUM (Yetki, İhtiyaç, Aciliyet, Para)

BANT'a benzer ancak karışıma aciliyet katıyor.

Nasıl çalışır -

• Bir müşteri adayı bir web seminerine katılır.
• Katılımları ve soruları aciliyet ve ihtiyaç açısından analiz edilir.
• Rolleri ve şirketleri yetki ve bütçe açısından gözden geçirilir.
• CRM, bu faktörlere dayanarak liderliği puanlayarak, acil ihtiyaçları olan ve satın alma olanağına sahip olanları tercih eder.

Örtülü Potansiyel Müşteri Puanlama Yöntemleri

Bu yöntemler, potansiyel bir müşterinin ilgi alanlarını belirlemek için markanızla nasıl davrandığını ve etkileşime girdiğini inceler.

Katılım Puanı

Potansiyel müşterilerin içeriğiniz, web siteniz ve pazarlamanızla nasıl etkileşimde bulunduğunu izler.

Nasıl çalışır -

• Bir müşteri adayı genellikle pazarlama e-postalarını ve önemli web sitesi sayfalarını kontrol eder.
• Eylemleri takip edilir ve etkileşime göre puanlanır.
• CRM puanlarını otomatik olarak günceller.
• Satış ekibi için son derece etkileşimli potansiyel müşteriler dikkat çekiyor.

İçerik Etkileşimi Puanlaması

Potansiyel müşteriler bloglar, teknik incelemeler veya videolar gibi içeriklerle etkileşimlerine göre puanlanır.

Nasıl çalışır -

• Bir müşteri adayı ayrıntılı blogları okur ve eğitim videolarını izler.
• Bu etkileşimler izlenir ve puanlanır.
• Bu bilgi CRM'ye eklenerek müşteri adayının puanı artırılır.
• Ayrıntılı içeriğe sahip potansiyel müşteriler yüksek potansiyel olarak kabul edilir.

Tahmine Dayalı Müşteri Puanlama Yöntemleri

Bu yöntemlerde geleneksel yöntemlerin yanı sıra yapay zeka ve makine öğrenimi de kullanılıyor.

Yüksek Lisans Tabanlı Potansiyel Müşteri Puanlaması

BANT gibi açık yöntemlerde puanlamaya yardımcı olmak için dil modellerini kullanır.

Makine Öğrenimi Tabanlı Puanlama

Başarılı müşteri adaylarının kalıplarını bulmak için geçmiş müşteri adayı verilerini analiz eder. Yeni potansiyel müşterileri bu başarılı profillere ne kadar benzediklerine göre puanlar.

Bunlarla ilgili daha fazla bilgi daha sonra ele alınacaktır. Örneğimiz için bu adımda BANT çerçevesini seçelim.

Bir çerçeve seçildikten sonra sonraki adımlar, ekibinizi çerçeveyi sorunsuz bir şekilde entegre etmeye ve lider puanlama formülünü oluşturmaya hazırlamaya başlamaktır.

2. Ekibinizi BANT'a Tanıyın

Satış ekibinizi Bütçe, Yetki, İhtiyaç ve Zaman Çizelgesi kelimelerinin kısaltması olan BANT ve bunun ürün ve hizmetlerinizle ilgisi hakkında eğiterek başlayın.

• Bütçe: Potansiyel müşterinin bütçesini anlamak çok önemlidir. Finansal kısıtlamalar nedeniyle gerçekleşmesi muhtemel olmayan potansiyel müşteriler için harcanan zamandan kaçınarak, ürününüzü veya hizmetinizi gerçekçi bir şekilde satın alıp alamayacaklarını belirlemenize olanak tanır. Önerilerinizi müşterinin karşılayabileceğiyle eşleştirmekle ilgilidir.
• Yetki: Ekibinizin karar vericilerle etkileşimde olduğundan emin olun. Bu çok önemlidir çünkü satın almayı onaylama yetkisine sahip olan doğru kişiyle konuşmak satış sürecini kolaylaştırır. Son sözü söyleyen bireylere yönelik çabaların hedeflenmesiyle ilgilidir.
• İhtiyaç: Bir potansiyel müşterinin benzersiz ihtiyaçlarını veya zorluklarını kavramak, ekibinizin satış yaklaşımlarını özelleştirmesine olanak tanır ve ürün veya hizmetinizin bu belirli sorunları nasıl çözebileceğini vurgular. Bu yaklaşım, bir doktorun uygun tedaviyi önermek için hastanın durumunu teşhis etmesine benzer.
• Zaman Çizelgesi: Bir potansiyel müşterinin ne zaman bir satın alma işlemi gerçekleştireceğinin değerlendirilmesi, müşteri adaylarının önceliklendirilmesi ve etkili takip stratejileri açısından çok önemlidir. Bu bilgi, satış ekibinin, aç olma ihtimalinin yüksek olduğu bir kişiye yemek teklif etmeye benzer şekilde, satın alma kararı vermeye daha yakın olan potansiyel müşterilere odaklanmasına olanak tanır.

3. BANT Formunun Araştırmacı Katılım Yoluyla Doldurulmasına İlişkin Yol Gösterici İlkeler

BANT çerçevesinin her bir kategorisini incelerken hassasiyeti ve titizliği dengelemek önemlidir. Aşağıdaki kılavuz, pratik örnekler de dahil olmak üzere bu sorguların nasıl etkili bir şekilde sorulabileceğini özetlemektedir:

1. Bütçeyle İlgili Sorular
   • Amaç: Potansiyel müşterinin finansal hazırlığını ve teklifinize yatırım yapmaya olan ilgisini ölçmek.
   • Yaklaşım: Geniş, açık uçlu sorularla başlayın, ardından yavaş yavaş daraltın. Potansiyel müşterinin kendini rahat hissetmesini ve baskı altında olmamasını sağlayın.
   • Örnekler:
     • “Bizimki gibi bir çözüm için aklınızdaki bütçe aralığını paylaşabilir misiniz?” Bu müdahalesiz soru, potansiyel müşterinin genel bir rakam sunmasına olanak tanır.
     • “Geçmişteki benzer projeler için mali taahhüdünüz neydi?” Bu onların geçmiş yatırım alışkanlıklarını ve beklenen bütçelerini anlamanıza yardımcı olur.
2. Otoriteye Dayalı Sorular
   • Amaç: Kararları kimin verdiğini ve karar verme sürecinin doğasını belirlemek.
   • Yaklaşım: Potansiyel müşteriyi uzaklaştırmadan, saygılı bir şekilde bilgi toplamak için sorularınızı çerçeveleyin.
   • Örnekler:
     • "Bu projeye karar veren asıl kişi kim ve onların endişelerini nasıl giderebiliriz?" Bu, karar vericinin konumunu dikkate alarak doğrudan tanımlar.
     • "Bu tür satın alma işlemlerine yönelik tipik sürecinizi anlatabilir misiniz?" Bu, karar alma yapılarına genel bir bakış sağlar.
3. İhtiyaç Odaklı Sorular
   • Amaç: Potansiyel müşterinin spesifik zorluklarını ve ihtiyaçlarını ortaya çıkarmak.
   • Yaklaşım: Ayrıntılı yanıtları teşvik etmek için açık uçlu sorular kullanın.
   • Örnekler:
     • “Çözümümüzün hangi zorlukları çözeceğini umuyorsunuz?” Bu onların ihtiyaçları hakkında açık bir tartışmaya yol açar.
     • "Sunumlarımızın hangi özellikleri sizi en çok ilgilendiriyor?" Bu, potansiyel müşterinin ilgisini çeken özelliklerin önceliklendirilmesine yardımcı olur.
4. Zaman Çizelgesi Sorguları
   • Amaç: Çözümün satın alınması ve dağıtılmasının aciliyetini ve planlanan takvimi anlamak.
   • Yaklaşım: Açık olun ancak potansiyel müşterinin zaman çizelgesine ve kısıtlamalarına uyum sağlayın.
   • Örnekler:
     • "Bu çözümün uygulanması için aklınızda olan belirli bir zaman çizelgesi var mı?" Bu, aciliyetlerini veya planlanan programlarını netleştirir.
     • "Karar zaman çizelgenizi etkileyen olaylar veya mali dönemler gibi herhangi bir dış faktör var mı?" Bu, zaman çizelgeleri üzerindeki dış etkileri dikkate alır.

Etkili İletişim İçin Ek Stratejiler

• Uyumluluk Kurmak: Potansiyel müşteriyi daha açık hale getirmek için BANT sorularına başlamadan önce bir bağlantı kurun.
• Aktif dinleme: Cevaplarına çok dikkat edin, bu daha anlayışlı takip sorularına yol açabilir.
• Soruları Özelleştir: Hazırlıklı olduğunuzu ve gerçek ilginizi göstermek için sorularınızı sektöre, şirket büyüklüğüne veya bireyin rolüne göre uyarlayın.
• Esneklik: Potansiyel müşteri yanıt verme konusunda isteksiz görünüyorsa yaklaşımınızı değiştirin veya soruyu daha sonra tekrar gözden geçirin.
• Rol Oynama Yoluyla Pratik Yapma: Satış diyaloglarını simüle etmek için rol oyunlarına katılın ve ekibinizin doğru soruları güvenle sormasına yardımcı olun.

4. BANT Formu Oluşturma

BANT formunun etkili bir şekilde oluşturulması, kesin ve verimli bilgi toplanmasını sağlamak amacıyla her BANT bileşeni için uygun veri alanlarının seçilmesi anlamına gelir. Her bileşen için potansiyel seçenekleri inceleyelim.

Bütçe:

• Önceden Ayarlanmış Aralık Seçenekleri: Potansiyel müşterileri bütçelerine göre hızlı bir şekilde sınıflandırmak için '<$10,000', '$10,000-$50,000', '>$50,000' vb. gibi önceden tanımlanmış seçimler sunun.

Yetki:

• Çoktan Seçmeli Sorgular: Bunlar, 'Karar Verici', 'Etkileyici', 'Son Kullanıcı', 'Danışman' vb. seçeneklerle ilgili kişinin rolünü belirlemek için uygundur.
• Katmanlı Seçim: Karar verme zinciri karmaşıksa kullanışlıdır; bu seçenek, ilgili kişinin hiyerarşideki düzeyini belirlemeye yardımcı olur, örneğin:
  • Yönetici Liderler (örneğin CEO, CFO, CTO)
  • Departman Şefleri (örneğin, BT Başkanı, Pazarlama Başkanı)
  • Takım Amirleri/Yöneticileri
  • Bireysel Katkıda Bulunanlar

İhtiyaç:

• Onay Kutuları: Müşteri adaylarının, ürününüzün/hizmetinizin çözebileceği tipik sorunlar veya gereksinimler listesinden belirlemesine olanak tanır ve ayrıca bir kapsam yüzdesi de sağlar.
• Yoğunluk Ölçeği: 'Önemli Değil', 'Biraz Önemli', 'Çok Önemli' gibi kategorileri kullanarak her bir ihtiyacın ne kadar önemli veya acil olduğunu ölçmek için.

Zaman Çizelgesi:

• Tek Seçenekli Seçim: '1 ay içinde', '1-3 ay', '3-6 ay', '6 ay veya daha fazla gibi belirlenmiş aralıklarla net, tek seçenekli bir zaman dilimi seçimi için radyo düğmelerini kullanın ', aciliyetin değerlendirilmesine yardımcı olur.

5. BANT'ı Satış Stratejinize Dahil Etmek

• BANT'ı CRM'ye dahil edin: Potansiyel müşterileri etkili bir şekilde izlemek ve değerlendirmek için BANT'ı CRM aracınıza ekleyin.
• Tutarlı İzleme ve Yenileme: Ekibinizin potansiyel müşterilerle olan etkileşimlerinin ardından CRM'deki BANT ayrıntılarını sürekli olarak yenilediğinden emin olun.

6. Potansiyel Müşteri Kalitesini Potansiyel Müşteri Puanlaması ile Değerlendirin

Müşteri adayı puanlaması, farklı BANT (Bütçe, Yetki, İhtiyaç, Zaman Çizelgesi) öğelerine değişen önem verilmesini içerir ve bu da müşteri adayının genel yeterliliğini temsil eden kümülatif bir puanla sonuçlanır. Bu puanlama, satış stratejinizden ve geçmiş verilerinizden etkilenir. Örneğin, eğer Bütçe genellikle belirleyici bir faktörse, ağırlığının daha büyük olması gerekir. Benzer şekilde Yetki seviyesi kritik ise ağırlığının arttırılması gerekir.

Örneğin yazılım çözümü satışı bağlamında ağırlıklandırma şu şekilde olabilir:

• Bütçe: 30 puan
• Yetki: 25 puan
• İhtiyaç: 25 puan
• Zaman çizelgesi: 20 puan

Daha sonra her kategoride puan verme kriterlerini belirleyin. Örneğin:

• Bütçe: 100,000 $'ın üstü 30 puan alır, 50,000 $ ile 100,000 $ arası 15 puan alır ve 50,000 $'ın altı puan almaz.
• Yetki: C düzeyindeki yöneticiler 25 puan, direktörler 20 puan, yöneticiler 15 puan alır ve diğerleri ise hiç puan almaz.
• İhtiyaç: Mükemmel bir eşleşme 25 puan, kısmi bir eşleşme 15 puan ve düşük bir eşleşme 5 puan kazandırır.
• Zaman çizelgesi: 3 ay içinde 20 puan, 4-6 ay içinde 10 puan ve 6 ay üzerinde 5 puan garantilenir.

Her kategorideki puanları toplayarak toplam kurşun puanını hesaplayın. Örneğin, 100,000 dolarlık bir bütçeye (30 puan), yönetici düzeyinde yetkiye (15 puan), ihtiyaç için mükemmel bir eşleşmeye (25 puan) ve 6 ay içinde bir zaman çizelgesine (10 puan) sahip varsayımsal bir liderliğin toplam puanı şu şekilde olacaktır: 80.

Bu puanlama sistemi, satış stratejinize göre dönüşüm sağlama olasılıkları daha yüksek olduğundan, daha yüksek puana sahip potansiyel müşterilere öncelik verir. Satışlarda objektif karar almayı teşvik ederek müşteri adayı kalitesini ölçmek için niceliksel bir yöntem sunar.

7. Bir Geribildirim Süreci Uygulayın

BANT çerçevesini geliştirmek ve ince ayar yapmak için bir geri bildirim sisteminin dahil edilmesi çok önemlidir. Bu, satış ekibinden BANT deneyimlerine ilişkin geri bildirimlerin düzenli olarak toplanması ve değerlendirilmesi anlamına geliyor.

• Periyodik Tartışmalar: Satış ekibinin BANT çerçeve deneyimlerini paylaşması için düzenli toplantılar düzenleyin. Sürecin etkinliği ve eksiklikleri hakkında açık tartışma kültürünü teşvik edin.
• Satış Veri Analizi: BANT sürecinde üst sıralarda yer alan potansiyel müşterilerin dönüşüm oranlarını değerlendirmek için performans verilerini inceleyin. Bu, hangi BANT kriterlerinin satış başarısını daha iyi tahmin ettiğini belirlemeye yardımcı olacaktır.
• BANT Kriterlerini Değiştirme: Geri bildirim ve veri analizine göre BANT kriterlerini ve puanlama yöntemini değiştirin. Bu, belirli öğelerin ağırlığının değiştirilmesini veya sorulan soruların değiştirilmesini içerebilir.
• Sürekli Adaptasyon: Satış ekibini, BANT'ı dinamik bir araç olarak görmeye ve gerçek satış deneyimlerine dayanarak sürekli iyileştirmeye teşvik edin.

8. Geçmiş Veriler Üzerinde Test

Tarihsel bir analiz yapmak, BANT çerçevenizin etkinliğinin anlaşılmasını büyük ölçüde artırabilir.

• Geçmiş Satış Verilerinin Toplanması: Satış ekibi, geçmiş potansiyel müşterilerle olan erken etkileşimleri yeniden gözden geçirmeli ve bu karşılaşmalara dayanarak BANT alanlarını geriye dönük olarak doldurmalıdır.
• Geriye Dönük BANT Uygulaması: Yaklaşık 100-200 geçmiş potansiyel müşteri için BANT formlarını doldurduktan sonra, mevcut BANT kriterlerini uygulayarak bu potansiyel müşterileri sanki bugün değerlendiriliyormuş gibi değerlendirin.
• Sonuç Karşılaştırması: BANT çerçevesinin öngörü doğruluğunu ölçmek için bu potansiyel müşterilerin nihai sonuçlarını (müşteri olup olmadıklarını) karşılaştırın.
• Çerçeve İyileştirme: Bu analize dayanarak çerçevede ayarlamalar yapın.

9. Daha Az Nitelikli Potansiyel Müşteriler Yetiştirmek

Uygulama sonrasında yine de kriterleri tam olarak karşılamayan potansiyel müşterilerle karşılaşacaksınız. Bu potansiyel müşteriler belirli stratejilerle beslenmelidir.

• Segmentasyon: Bu potansiyel müşterileri, karşılamadıkları BANT kriterlerine göre kategorize ederek başlayın, böylece daha hedefli yetiştirme yaklaşımlarına olanak tanıyın.
• Özelleştirilmiş İçerik: Her segmentin belirli eksikliklerini gideren içerik geliştirin.

• Bütçe: Ürününüzün veya hizmetinizin uzun vadeli mali faydalarını ve yatırım getirisini vurgulayan blog yazıları veya infografikler gibi materyaller üretin.
• Otorite: Karar vericilere sunmak için açık ve ikna edici materyaller (sunumlar veya tek sayfalık belgeler gibi) oluşturun.
• İhtiyaç: Ürününüzün etkinliğini göstermek için örnek olay incelemelerini veya geçmişteki benzer müşterilerinizin referanslarını paylaşın.
• Zaman Çizelgesi: Endüstri trendi makaleleri gibi zamanında uygulamanın önemini vurgulayan içerikler sunun.
  E-posta Kampanyaları: Vaka çalışmaları, referanslar ve sektör içgörülerini içeren, teklifinizin değerini kademeli olarak vurgulayan kişiselleştirilmiş e-posta dizileri yürütün.

Satış ekibiniz, bu adımları takip ederek ve yaklaşımınızı geri bildirim ve sonuçlara göre sürekli olarak geliştirerek müşteri adayı önceliklendirme çerçevesini etkili bir şekilde uygulayabilir ve müşteri adayı kalitesini artırabilir. Önemli olanın, süreci satış konuşmalarınızın doğal bir parçası haline getirerek potansiyel müşterileriniz için sorunsuz ve bilgilendirici bir deneyim sağlamak olduğunu unutmayın.

Müşteri Adayı Önceliklendirmesi Nasıl Uygulanır?

Müşteri adayı önceliklendirmesinin satış yaklaşımınıza uygulanması, temel manuel süreçlerden son derece karmaşık otomatik iş akışlarına kadar çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir.

Manuel Uygulama Örneği

• Potansiyel müşteri, e-posta adresini ve satış görüşmesi için uygun zamanı içeren bir form gönderir.
• Satış temsilcisi, Hubspot CRM'de yeni bir kayıt oluşturur ve aramayı Google Takvim'de potansiyel müşterinin belirttiği zamana göre planlar.
• Çağrı sonrasında temsilci, Bütçe, Yetki, İhtiyaç, Zaman Çerçevesi alanlarını içeren BANT formunu doldurmak için hafızasını ve Gong'dan alınan satış görüşmesi transkriptini kullanır.
• Satış temsilcisi, doldurulmuş BANT formunu ve her alan için atanmış ağırlıklarla birlikte önceden tanımlanmış bir formülü kullanarak potansiyel müşteri puanını hesaplar ve ardından bu puanı Hubspot CRM kaydında manuel olarak günceller.

İş Akışını Otomatikleştirme

Yukarıda özetlenen görevleri kopyalayan otomatik bir iş akışı kurarak Nanonet'leri kullanarak bu süreci kolaylaştırabiliriz.

İş akışının açıklaması Nanonets'teki bir iş akışı oluşturucuya girilir ve daha sonra bu açıklamaya dayalı olarak otomatik bir iş akışı oluşturulur.

Daha sonra Google ve Hubspot hesaplarımızı Nanonets'e bağlayarak bu uygulamalara erişmesine izin veriyoruz. Bu, iş akışının verileri almasına ve görevleri doğrudan bu uygulamalar içinde yürütmesine olanak tanır.

Otomatik iş akışı aşağıdaki gibi çalışır:

• Google Formlar, bir satış araması formu gönderildiğinde bir iş akışı çalışmasını tetikler.
• Hubspot, müşteri adayının e-postasıyla yeni bir kayıt oluşturur.
• Google Takvim, önerilen zamana göre müşteri adayı ile satış temsilcisi arasında bir toplantı ayarlar.
• Gong, tamamlanan satış görüşmesinin metnini sağlar.
• Nanonets AI transkripti okur ve BANT alanlarını sistematik olarak doldurur.
• Nanonets AI, çağrı metnindeki BANT verilerine dayalı olarak varsayılan ağırlıkları kullanarak bir potansiyel müşteri puanı hesaplar. Potansiyel müşteri puanının formülü ve ağırlıkları manuel olarak belirtilebilir.
• Hubspot kaydı bu müşteri adayı puanıyla güncellenir.
  Ayrıca bu iş akışının bir gösterimi de mevcuttur.

Aşağıda çalışan bu iş akışının demosuna bir göz atın.

Bu yaklaşımı, otomatik müşteri adayı puanlaması ile manuel müşteri adayı puanlamasının sonuçlarını incelediğimiz bir vaka çalışmasında uyguladık.

Otomatik Potansiyel Müşteri Önceliklendirmesine İlişkin Örnek Olay İncelemesi

Sorun: Satış ekipleri, potansiyel müşterileri doğru bir şekilde puanlama konusunda sıklıkla zorluklarla karşılaşıyor; genellikle yavaş olan ve eksik bilgilere ve kişisel önyargılara maruz kalan manuel yöntemlere güveniyorlar. BANT (Bütçe, Yetki, İhtiyaç, Zaman Çizelgesi) çerçevesi popüler bir yöntemdir ancak geleneksel olarak önemli çaba gerektirir ve çarpık puanlamaya yol açabilir.

Çözüm: Potansiyel müşteri yeterliliğinde devrim yaratmak için yapay zekayı içeren bir Nanonet İş Akışı geliştirildi. Bu sistem, BANT öğelerinin satış konuşmalarından çıkarılmasını ve değerlendirilmesini otomatik hale getirerek potansiyel müşterileri puanlamak için daha etkili ve verimli bir yöntem sağlar.

Proses:
İş akışı şu şekilde çalışır:

1. Google Formlar – Bir satış arama formu gönderildiğinde bir iş akışı başlatır.
2. Hubspot – Müşteri adayının e-postasıyla yeni bir kayıt oluşturur.
3. Google Takvim – Belirtilen zamana göre müşteri adayı ile satış görevlisi arasında bir toplantı planlar.
4. Gong – İş akışını arama sonrasına erteler, ardından satış görüşmesinin metnini alır.
5. Nanonets AI – BANT ayrıntılarını sistematik olarak doldurmak için transkripti analiz eder.
6. Nanonets AI – Çağrı metnindeki BANT bilgilerine dayalı olarak önceden ayarlanmış (varsayılan) ağırlıkları kullanarak bir müşteri adayı puanı belirler. Kullanıcılar ayrıca puanlama formülünü ve ağırlıklarını manuel olarak da ayarlayabilir.
7. Hubspot – Oluşturulan kaydı hesaplanan müşteri adayı puanıyla günceller.

Sonuçlar ve Etki:

• Geliştirilmiş Doğruluk: 1500'den fazla satış görüşmesinin karşılaştırılmasında, bu sistemin gelecek vaat eden potansiyel müşterileri belirlemede Hesap Yöneticileri (AE'ler) ile eşit veya daha etkili olduğu görüldü. Yapay zekanın geri çağırma oranı %81 olup, manuel incelemelerdeki %41'den önemli ölçüde daha yüksekti ve kesinlik oranları da karşılaştırılabilir düzeydeydi.

• Daha Kısa Satış Döngüleri: Yapay zeka aracından 80+ puan alan potansiyel müşterilerin kapanış süreleri %5-10 daha kısaydı ve bu da satış ekibinin üretkenliğini artırdı.

• Parçalı Puanlama: Yapay zeka, 1'den 100'e kadar ayrıntılı bir puanlama aralığı sunarak ikili AE değerlendirmelerine göre daha özelleştirilmiş satış stratejileri sunar.
• Artan Verimlilik: Satış ekipleri, BANT kalifikasyonlarının daha hızlı olduğunu, eksik verilerle ilgili sorunların azaldığını ve müşteri etkileşimi ve ürün geliştirmeye daha fazla zaman ayırıldığını belirtti.

Sonuç: Potansiyel müşteri puanlama sürecinin otomatikleştirilmesi, satış verimliliğini büyük ölçüde artırdı. Yapay zeka ve insan içgörüsünün bu kombinasyonu, daha etkili, müşteri odaklı stratejilere yol açar.

Otomatik Potansiyel Müşteri Önceliklendirmesi Zaman Kazandırır

50 üyeli bir satış ekibinin manuel yöntemlerden yapay zeka destekli iş akışına geçerek nasıl zaman tasarrufu sağlayabileceğini değerlendireceğiz.

hususlar:

• Her satış temsilcisi günde yaklaşık 5 potansiyel müşteriyi yönetir.
• Bir ay 20 iş gününden oluşur.
• Manuel Ön İşlem Süresi: 22 dakika.
• Yapay Zeka İş Akışı Ön İşlem Süresi: 1 dakika.
• Potansiyel Müşteri Başına Tasarruf Edilen Zaman: 21 dakika.
• Satış Görevlisi Başına Günlük Tasarruf Edilen Zaman: 105 potansiyel müşteriden 1.75 dakika (5 saat).
• Satış Görevlisi Başına Aylık Tasarruf Edilen Zaman: 35 saat.
• Takımın Aylık Toplam Tasarrufu: 1,750 saat (kişi başı 35 saat).

Ekstra Zamanın Kullanımı:

Her ay kazanılan kayda değer zaman, satış ekibinin etkinliğini artırması ve daha değerli görevlerle meşgul olması için çeşitli yollar sunar:

• Geliştirilmiş Müşteri Etkileşimi: Ek zamanı mevcut ve potansiyel müşterilerle daha derinlemesine etkileşimler için kullanın, daha güçlü bağlantılar kurun ve onların gereksinimlerini daha iyi anlayın.
• Artan Müşteri Adayı ve Potansiyel Müşteri Yaratımı: Yeni müşteriler aramaya ve daha fazla potansiyel müşteri yaratmaya daha fazla zaman ayırın, potansiyel olarak satış hunisini genişletin.
• Özel Takip Stratejileri: Ekip, potansiyel müşteriler için özelleştirilmiş takip yaklaşımları tasarlamaya odaklanarak dönüşüm olasılığını artırabilir.
• Sağlıklı Yaşama ve Dengeye Odaklanmak: Bu zamanın bir kısmını sağlıklı yaşama adamak, tekrarlayan görevleri teknolojiye devrederek iş ve yaşam arasında daha sağlıklı bir denge sağlamak çok önemlidir.

Bir satış ekibi, yapay zeka destekli iş akışı otomasyonunu benimseyerek verimliliğini önemli ölçüde artırabilir, satış taktiklerini hassaslaştırabilir ve genel morali ve iş memnuniyetini artırabilir.

Nanonets tarafından siz ve ekipleriniz için tasarlanan yapay zeka odaklı iş akışlarımızla müşteri adaylarının önceliklendirilmesini otomatikleştirin.

İş Akışı Otomasyonu için Nanonet'ler

Günümüzün hızlı iş ortamında iş akışı otomasyonu, her ölçekteki şirkete rekabet avantajı sağlayan çok önemli bir yenilik olarak öne çıkıyor. Otomatik iş akışlarının günlük iş operasyonlarına entegrasyonu yalnızca bir trend değildir; bu stratejik bir zorunluluktur. Buna ek olarak, Yüksek Lisans'ların ortaya çıkışı, manuel görevlerin ve süreçlerin otomasyonu için daha da fazla fırsat yarattı.

Yapay zeka destekli teknolojinin size ve ekibinize manuel görevleri otomatikleştirme ve birkaç dakika içinde verimli iş akışları oluşturma gücü verdiği Nanonets İş Akışı Otomasyonuna hoş geldiniz. Tüm belgeleriniz, uygulamalarınız ve veritabanlarınızla sorunsuz bir şekilde bütünleşen iş akışlarını zahmetsizce oluşturmak ve yönetmek için doğal dili kullanın.

Platformumuz yalnızca birleşik iş akışları için kusursuz uygulama entegrasyonları sunmakla kalmıyor, aynı zamanda uygulamalarınız içinde gelişmiş metin yazımı ve yanıt gönderimi için özel Büyük Dil Modelleri Uygulamaları oluşturma ve kullanma olanağı da sunuyor. GDPR, SOC 2 ve HIPAA uyumluluk standartlarına sıkı sıkıya bağlı kalarak veri güvenliğini sağlamak en büyük önceliğimiz olmaya devam ediyor.

Nanonets iş akışı otomasyonunun pratik uygulamalarını daha iyi anlamak için gerçek dünyadan bazı örneklere bakalım.

• Otomatik Müşteri Desteği ve Katılım Süreci

• Bilet Oluşturma – Zendesk: Bir müşteri Zendesk'te bir ürün veya hizmetle ilgili yardıma ihtiyacı olduğunu belirten yeni bir destek bildirimi gönderdiğinde iş akışı tetiklenir.
• Bilet Güncellemesi – Zendesk: Bilet oluşturulduktan sonra Zendesk'te, biletin alındığını ve işlenmekte olduğunu belirten otomatik bir güncelleme anında kaydedilir ve müşteriye referans için bir bilet numarası sağlanır.
• Bilgi Erişimi – Nanonetlere Göz Atma: Eş zamanlı olarak Nanonet Tarama özelliği, müşterinin sorunuyla ilgili bilgileri ve olası çözümleri bulmak için tüm bilgi tabanı sayfalarında arama yapar.
• Müşteri Geçmişine Erişim – HubSpot: Eş zamanlı olarak HubSpot, destek ekibine bağlam sağlamak amacıyla müşterinin önceki etkileşim kayıtlarını, satın alma geçmişini ve geçmiş biletleri almak üzere sorgulanır.
• Bilet İşleme – Nanonets AI: İlgili bilgiler ve müşteri geçmişi el altındayken Nanonets AI, bildirimi işler, sorunu kategorilere ayırır ve geçmişteki benzer vakalara dayanarak potansiyel çözümler önerir.
• Bildirim – Slack: Son olarak sorumlu destek ekibi veya kişi, Slack aracılığıyla bilet ayrıntılarını, müşteri geçmişini ve önerilen çözümleri içeren bir mesajla bilgilendirilir ve hızlı ve bilinçli bir yanıt alınmasını sağlar.
• Otomatik Sorun Çözüm Süreci

1. İlk Tetikleyici – Gevşek Mesaj: İş akışı, bir müşteri hizmetleri temsilcisinin Slack'teki özel bir kanaldan çözülmesi gereken bir müşteri sorununa işaret eden yeni bir mesaj almasıyla başlar.
2. Sınıflandırma – Nanonets AI: Mesaj tespit edildikten sonra Nanonets AI, mesajı içeriğine ve geçmiş sınıflandırma verilerine (Airtable kayıtlarından) göre sınıflandırmak için devreye girer. Yüksek Lisans'ları kullanarak, aciliyeti belirlemenin yanı sıra bunu bir hata olarak sınıflandırır.
3. Kayıt Oluşturma – Airtable: Sınıflandırmanın ardından iş akışı, bir bulut işbirliği hizmeti olan Airtable'da otomatik olarak yeni bir kayıt oluşturur. Bu kayıt, müşteri kimliği, sorun kategorisi ve aciliyet düzeyi gibi müşterinin mesajındaki tüm ilgili ayrıntıları içerir.
4. Takım Atama – Airtable: Kayıt oluşturulduktan sonra Airtable sistemi sorunla ilgilenecek bir ekip atar. Nanonets AI tarafından yapılan sınıflandırmaya göre sistem, konuyu devralacak en uygun ekibi (teknik destek, faturalandırma, müşteri başarısı vb.) seçer.
5. Bildirim – Slack: Son olarak atanan takıma Slack üzerinden bilgi verilir. Ekibin kanalına, ekibi yeni sorun konusunda uyaran, Airtable kaydına doğrudan bağlantı sağlayan ve zamanında yanıt verilmesini sağlayan otomatik bir mesaj gönderilir.

• Otomatik Toplantı Planlama Süreci

1. İlk İletişim – LinkedIn: Profesyonel bir bağlantı, LinkedIn'de bir toplantı planlamakla ilgilendiğini belirten yeni bir mesaj gönderdiğinde iş akışı başlatılır. Bir LLM, gelen mesajları ayrıştırır ve mesajın potansiyel bir iş adayından gelen bir toplantı talebi olduğunu düşünürse iş akışını tetikler.
2. Belge Alma – Google Drive: İlk temasın ardından iş akışı otomasyon sistemi, Google Drive'dan toplantı gündemi, şirket genel görünümü veya ilgili brifing materyalleri hakkında bilgiler içeren önceden hazırlanmış bir belgeyi alır.
3. Planlama – Google Takvim: Daha sonra sistem, toplantı için uygun saatleri almak üzere Google Takvim ile etkileşime girer. Takvimi, iş saatleriyle uyumlu (LinkedIn profilinden ayrıştırılan konuma göre) açık aralıklar açısından kontrol eder ve toplantılar için önceden ayarlanmış tercihleri ​​belirler.
4. Yanıt Olarak Onay Mesajı – LinkedIn: Uygun bir zaman aralığı bulunduğunda iş akışı otomasyon sistemi LinkedIn üzerinden bir mesaj gönderir. Bu mesaj, toplantı için önerilen zamanı, Google Drive'dan alınan belgeye erişimi ve onay talebini veya alternatif önerileri içerir.

• Borç Hesaplarında Fatura İşleme

• Faturanın Alınması – Gmail: Fatura e-posta yoluyla alınır veya sisteme yüklenir.
• Veri Çıkarma – Nanonet OCR: Sistem ilgili verileri (satıcı ayrıntıları, tutarlar, vade tarihleri ​​gibi) otomatik olarak çıkarır.
• Veri Doğrulama - Quickbook'lar: Nanonets iş akışı, çıkarılan verileri satın alma siparişleri ve makbuzlarla karşılaştırarak doğrular.
• Onay Yönlendirme – Slack: Fatura, önceden tanımlanmış eşiklere ve kurallara göre onay için uygun yöneticiye yönlendirilir.
• Ödeme İşleme – Brex: Onaylandıktan sonra sistem ödemeyi satıcının şartlarına göre planlar ve finans kayıtlarını günceller.
• Arşivleme – Quickbooks: Tamamlanan işlem gelecekte referans ve denetim izleri için arşivlenir.

• Dahili Bilgi Tabanı Yardımı

• İlk Araştırma – Slack: Bir ekip üyesi olan Smith, #chat-with-data Slack kanalında QuickBooks entegrasyonuyla ilgili sorunlar yaşayan müşteriler hakkında bilgi alıyor.
• Otomatik Veri Toplama – Nanonets Bilgi Bankası:
  • Bilet Arama – Zendesk: Slack'teki Zendesk uygulaması otomatik olarak bugünün biletlerinin bir özetini sağlayarak bazı müşteriler için fatura verilerinin QuickBooks'a aktarılmasında sorunlar olduğunu belirtir.
  • Gevşek Arama – Slack: Eş zamanlı olarak Slack uygulaması kanala, ekip üyeleri Patrick ve Rachel'ın başka bir kanalda QuickBooks dışa aktarma hatasının çözümünü aktif olarak tartıştıklarını ve düzeltmenin saat 4'da yayına girmesi planlandığını bildirir.
  • Bilet Takibi – JIRA: JIRA uygulaması, Emily tarafından oluşturulan "QuickBooks dışa aktarımı QB Masaüstü entegrasyonları için başarısız" başlıklı bir bildirim hakkında kanalı günceller; bu, sorunun durumunu ve çözüm sürecini izlemeye yardımcı olur.
  • Referans Dokümantasyonu – Google Drive: Drive uygulaması, QuickBooks entegrasyonlarıyla ilgili hataları düzeltmek için sorun giderme ve çözüm adımlarını anlamak için başvurulabilecek bir runbook'un varlığından bahseder.
  • Devam Eden İletişim ve Çözüm Onayı – Slack: Konuşma ilerledikçe Slack kanalı, güncellemeleri tartışmak, runbook'tan bulguları paylaşmak ve hata düzeltmesinin dağıtımını onaylamak için gerçek zamanlı bir forum görevi görür. Ekip üyeleri, sorunun ve çözümünün kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamak amacıyla işbirliği yapmak, içgörüleri paylaşmak ve takip soruları sormak için kanalı kullanır.
  • Çözüm Dokümantasyonu ve Bilgi Paylaşımı: Düzeltme uygulandıktan sonra ekip üyeleri, Google Drive'daki dahili belgeleri yeni bulgularla ve sorunu çözmek için atılan ek adımlarla günceller. Olayın özeti, çözüm ve öğrenilen dersler Slack kanalında zaten paylaşılıyor. Böylece ekibin dahili bilgi tabanı gelecekte kullanılmak üzere otomatik olarak geliştirilir.

İş Verimliliğinin Geleceği

Nanonets İş Akışları, manuel görevlerinizi ve iş akışlarınızı otomatikleştiren güvenli, çok amaçlı bir iş akışı otomasyon platformudur. Kullanımı kolay bir kullanıcı arayüzü sunarak hem bireyler hem de kuruluşlar için erişilebilir hale getirir.

Başlamak için, özel kullanım durumunuza göre uyarlanmış Nanonets İş Akışlarının kişiselleştirilmiş bir demosunu ve deneme sürümünü sunabilecek yapay zeka uzmanlarımızdan biriyle bir görüşme planlayabilirsiniz. 

Kurulduktan sonra, yüksek lisans eğitimleri tarafından desteklenen karmaşık uygulamaları ve iş akışlarını tasarlamak ve yürütmek için doğal dili kullanabilir, uygulamalarınız ve verilerinizle sorunsuz bir şekilde entegre olabilirsiniz.

Ekiplerinizi Nanonets İş Akışlarıyla güçlendirin ve onların gerçekten önemli olan şeylere odaklanmasını sağlayın.

Nanonets tarafından siz ve ekipleriniz için tasarlanan yapay zeka odaklı iş akışlarımızla müşteri adaylarının önceliklendirilmesini otomatikleştirin.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://nanonets.com/blog/lead-prioritization/