Lead Scoring

Điểm số giúp Marketing và Sales so sánh, phân loại, rồi ưu tiên những lead cần được tiếp cận hoặc chăm sóc trước. Điểm cao không chứng minh lead chắc chắn sẽ mua. Lead Scoring cũng không thay thế đánh giá của con người; kết quả phụ thuộc vào tiêu chí, dữ liệu, mô hình và cách doanh nghiệp sử dụng điểm số.

Lead Scoring hoạt động như thế nào?

Lead Scoring thường được xây dựng theo một quy trình tham khảo gồm các bước dưới đây. Doanh nghiệp có thể thực hiện thủ công, dùng hệ thống hỗ trợ hoặc tự động hóa một phần; không bắt buộc mọi bước đều tự động.

• Xác định mục tiêu: Làm rõ điểm số sẽ hỗ trợ quyết định nào, chẳng hạn ưu tiên lead cho Sales hay phân nhóm để nuôi dưỡng.
• Chọn tiêu chí: Xác định thông tin và tương tác có liên quan đến mục tiêu, như ngành nghề, nhu cầu hoặc yêu cầu tư vấn.
• Thiết lập quy tắc và trọng số: Quy định mỗi tiêu chí được cộng hoặc trừ bao nhiêu điểm. Trọng số thể hiện mức độ quan trọng tương đối của từng yếu tố.
• Thu thập và cập nhật dữ liệu: Lấy dữ liệu từ các nguồn doanh nghiệp được phép sử dụng, như CRM, biểu mẫu hoặc lịch sử tương tác.
• Tính điểm và phân loại: Gán điểm cho lead theo quy tắc hoặc mô hình, sau đó chia thành các nhóm phù hợp với quy trình.
• Quyết định bước tiếp theo: Chuyển lead cho Sales, đưa vào lead nurturing (nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng) hoặc xem xét lại nếu dữ liệu chưa đủ.
• Theo dõi và hiệu chỉnh: Đối chiếu điểm số với kết quả thực tế để xem tiêu chí, trọng số và cách phân nhóm có còn phù hợp hay không.

Đây là một lead scoring process (quy trình chấm điểm lead) tham khảo, không phải công thức cố định. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng quy tắc đơn giản trên CRM trước khi cân nhắc mô hình phức tạp hơn.

Các tiêu chí Lead Scoring phổ biến

Lead scoring criteria (tiêu chí chấm điểm lead) thường được chia theo mức độ phù hợp, tương tác, tín hiệu nhu cầu và dữ liệu tiêu cực. Việc chọn tiêu chí nên bám sát mục tiêu kinh doanh và dữ liệu doanh nghiệp có thể sử dụng hợp lệ.

Một hành vi riêng lẻ, như truy cập trang sản phẩm, không chứng minh lead có ý định mua. Một số mô hình có thể trừ điểm khi xuất hiện dữ liệu tiêu cực, nhưng đây là lựa chọn thiết kế, không phải yêu cầu bắt buộc.

Ví dụ về mô hình Lead Scoring

Giả sử một doanh nghiệp B2B cung cấp phần mềm quản lý bán hàng muốn sắp xếp thứ tự ưu tiên lead để đội Sales xem xét. Doanh nghiệp có thể thử một lead scoring model (mô hình chấm điểm lead) đơn giản như sau:

Các điểm số trên chỉ để minh họa, không phải benchmark hay mặc định cho doanh nghiệp khác. Tổng điểm có thể hỗ trợ sắp thứ tự ưu tiên, nhưng không cho biết chắc chắn lead sẽ mua.

Không có một ngưỡng chung áp dụng cho mọi ngành. Doanh nghiệp cần xác định và kiểm tra ngưỡng chuyển Sales dựa trên dữ liệu thực tế, quy trình bán hàng và phản hồi của đội ngũ. Việc tải một tài liệu đơn lẻ cũng không đồng nghĩa lead đã sẵn sàng mua.

Các phương pháp Lead Scoring phổ biến

Lead scoring methodology (phương pháp chấm điểm lead) có thể dựa trên quy tắc, mô hình dự báo hoặc sự hỗ trợ của AI. Các phương pháp này khác nhau về cách tạo điểm và yêu cầu dữ liệu.

Predictive lead scoring không mặc định chính xác hơn phương pháp theo quy tắc. Doanh nghiệp nên đánh giá từng phương pháp theo mục tiêu, dữ liệu hiện có và khả năng kiểm tra kết quả.

Lead Scoring khác gì với Lead Qualification và Lead Grading?

Lead qualification (đánh giá điều kiện của khách hàng tiềm năng) và lead grading (xếp hạng mức độ phù hợp) có liên quan đến Lead Scoring, nhưng phục vụ các mục đích khác nhau.

Thuật ngữ và cách triển khai có thể khác nhau giữa các nền tảng; một số hệ thống không tách riêng Grading. Scoring có thể hỗ trợ quá trình Qualification, nhưng không thay thế toàn bộ việc đánh giá nhu cầu và điều kiện của lead.

Lợi ích và hạn chế của Lead Scoring

Khi được thiết kế phù hợp, Lead Scoring có thể giúp Sales ưu tiên lead theo tiêu chí rõ ràng, đồng thời hỗ trợ Marketing phân loại và chọn hoạt động nuôi dưỡng. Hai đội ngũ có thể dùng chung một cơ sở tham khảo để trao đổi về chất lượng lead và điều kiện chuyển giao.

Dữ liệu điểm số cũng có thể giúp doanh nghiệp phân tích mối liên hệ giữa đặc điểm, tương tác và kết quả bán hàng. Nếu tích hợp đúng với quy trình, hệ thống có thể giảm một phần công việc phân loại hoàn toàn thủ công.

Tuy vậy, dữ liệu lỗi thời hoặc sai có thể khiến điểm số thiếu tin cậy. Quy tắc không phù hợp có thể ưu tiên nhầm lead; tương tác cũng không đồng nghĩa với ý định mua. Mô hình có thể giảm hiệu quả khi hành vi khách hàng hoặc thị trường thay đổi, và vẫn cần con người đánh giá trong bối cảnh cụ thể. Vì vậy, không nên xem điểm số là lời hứa về doanh thu hay kết quả bán hàng.

AI và dữ liệu khách hàng hỗ trợ Lead Scoring như thế nào?

Nếu được tích hợp và cấu hình phù hợp, hệ thống AI và dữ liệu khách hàng có thể hỗ trợ hợp nhất các tín hiệu doanh nghiệp được phép sử dụng, phân tích hành vi hoặc đặc trưng, cập nhật điểm khi hệ thống có khả năng, phân loại lead và thông báo cho đội ngũ phụ trách. AI cũng có thể hỗ trợ đánh giá mô hình, nhưng kết quả vẫn cần được đối chiếu với mục tiêu và dữ liệu thực tế.

CRM (hệ thống quản lý quan hệ khách hàng) thường quản lý lead, lịch sử trao đổi và quy trình Sales. CDP (nền tảng dữ liệu khách hàng) có thể hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn nếu được tích hợp và cấu hình phù hợp. Marketing Automation (tự động hóa tiếp thị) có thể kích hoạt luồng lead nurturing theo điều kiện hoặc điểm số; khả năng cụ thể tùy từng sản phẩm, vì không phải hệ thống nào cũng có chức năng Lead Scoring.

Easy AI tập trung vào AI, dữ liệu khách hàng và workflow kinh doanh, gồm chatbot, quản lý hội thoại và CDP theo thông tin sản phẩm của thương hiệu. Doanh nghiệp nên xác định rõ hệ thống đang dùng hỗ trợ những chức năng nào trước khi thiết kế quy trình chấm điểm.