tgoop.com/epifanovmaxim/71
Last Update:
#случайныйпост
Как и зачем мы внедрили скоринг лидов в TripleTen?
/*В комментарии продублирую скриншоты
- Маркетинг привлекает лидов → нужна объективна система квалификации лидов: целевой или нецелевой. Если не договоримся, то будут разногласия между маркетингом и продажами.
- Бывает, что маркетинг привлекает больше лидов, чем пропускная способность команды продаж → ухудшается SLA (время от лида до звонка) → падает конверсия в звонок → растет стоимость за звонок (CPA). Так выглядит влияние SLA на конверсию. Так выглядит ухудшение метрик по воронке
- Нужно разводить лидов по воронкам: теплые → к продавцам; холодные → вебинары | бесплатные курсы
- Добавили скоринг: квиз из 7-10 вопросов перед записью к продавцу. Цель — понять готовность и мотивацию лида. Например, вопросы:
«когда вы планируете начать учиться? или «какой тип оплаты интересует?»
- У вопроса есть система баллов. В зависимости от ответа пользователь получает 1,0 или -1 балл. Пример вопросов с баллами
- На выходе каждый лид получает скор. Если пользователь набрал ≥ 2.7 баллов, считаем целевым
Перед создание анкеты провели исследование CJM клиентов. В ходе исследования поняли, что перед оплатой пользователи ищут отзывы о школе, поэтому вопрос о чтении отзывов был добавлен в скоринг. Так выглядит фрагмент CJM
- Задача: выбрать оптимальный порог, чтобы не сильно урезать объем лидов, но обеспечить качество.
- Оценили: где происходит перегиб конверсии в оплату и сохраняется нужный объемы для продаж. Так выглядит анализ % и CR
- Если пользователь целевой, то отправляем общаться с продавцом.
- Если нецелевой, происходит редирект в вебинарную воронку. Нецелевой — это холодные пользователи, которых необходимо прогревать: вебинары и вводный курс. В CJM для нецелевых сохраняется возможность записаться на разговор к продавцу.
❗️️Что происходит c теми, кто отвалился на анкете?
У нас ≈ 50% заполняют скоринг. Отвалившихся отправляем в воронку с Conversica.ai. Это AI ассистент/продавец, который ведет коммуникацию с тысячми холодных лидов через смс и email. В результате часть пользователей возвращается и записываются на разговор к продавцу. Только 15% продаж сделали благодаря работе Conversica 🔥. Подробнее про работу AI ассистента в кейсе. Читать здесь.
- Сервис Tomi.AI. Tomi умеет строить прогноз: сколько покупок получим по привлеченной когорте лидов. Если прогноз ухудшается, значит изменилось качество. Добавили в сквозную аналитику метрику «Прогноз по оплатам от Tomi»
- Оценка записей разговоров. Специалист, выборочно читает разговоры с лидами по конкретным рекламным кампаниям. Далее оцениваем: уровень заинтересованности, уровень мотивации и финансовое состояние. Оценка происходит по параметрам: High, Mid, Low. Выставляем % и сравниваемся с бенчмарками. Пример тут
- Читаем комментарии сейлзов в карточке CRM. Смотрим опыт, мотивацию и оцениваем: есть ли коммит по оплате. Пример
⭐️ Как используем скоринг в маркетинге
1) Оптимизация рекламных кампаний: передаем события в рекламные кабинеты Google Ads, Bing и Meta → автостратегии стараются приводить целевых лидов. Скриншот событий
2) Создание Look-a-like аудиторий в привлечении: создание сегмента, похожего на целевых лидов
3) Отслеживание план/факта: как по рекламным кампаниям, так и в целом по бизнесу. Пример демки отчета
4) Ежедневный трекинг: каждое утро бот отправляет количество целевых лидов за 24 часа. Скриншот
5) Тестирование воронок для нецелевых лидов: вебинары и другие эксперименты
🔥Результат
Появилась прозрачная система, которая помогает видеть объективную картину по привлечению и продажам. Разногласия сведены до минимума. А сами данные помогают не только оценивать, но и приводить больше целевых пользователей в продукт. Подробнее про скорринг выкладывал кейс, читать здесь.
Ставь 🔥, если было полезно
