Müşteri Adayı Puanlama Nedir ve Nasıl Yapılır

Müşteri Adayı Puanlama Nedir ve Nasıl Yapılır

Omni Factors

Omni Factors

Haziran 30, 2021

Bir işletme, olası satış yaratmadan gelişemez, ancak ne kadar çok müşteri adayı oluşturursanız, arayışlarınızda o kadar seçici olmanız...

Bir işletme, olası satış yaratmadan gelişemez, ancak ne kadar çok müşteri adayı oluşturursanız, arayışlarınızda o kadar seçici olmanız gerekir. Satış temsilcisi, pozitif sonuç alamayacakları müşterilerin peşinde koşarak zaman kaybetmek istemez. Bu zaman daha umut verici potansiyel müşterileri beslemek için harcanabilir.

Ancak, sıra müşteri adaylarını değerlendirmeye geldiğinde, potansiyel taşıyan ve taşımayan müşterileri nasıl ayırırsınız? Tecrübe ve içgüdü uzun bir yol kat eder, ancak bunlar yeterli değildir. Devamlı olarak güçlü potansiyel müşteriler bulmak için satış temsilcilerinin bir müşteri adayı puanlama modeline ihtiyacı vardır.

Müşteri adayı puanlaması nedir?

Müşteri adayı puanlaması, bir satış temsilcisinin veya pazarlamacının, ürün veya hizmetlerini satın alma olasılığı en yüksek olan kişileri ve niteliksiz olası satışları belirlemesine yardımcı olan bir süreçtir. Satış ekiplerinin en önemli fırsatlara odaklanmasına, daha fazla anlaşma yapmasına ve kimlerin ilgisini çektiklerini ve daha fazla çekmeleri gereken müşteri adayı türlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olur.

Müşteri adayını nasıl puanlarsınız?

Bir müşteri adayına veya anlaşmaya puan vermek için önemli veri noktalarına sayısal değerler atarsınız. Örneğin, bir müşteri adayının kaynağı veya durumu, müşteri adayının nitelikli bir müşteri adayı olma olasılığını belirlemekte kullanışlı bir faktör olabilir. Bu değişkenleri, daha sonra takip edebileceğiniz puan üreten bir formülde birleştirirsiniz.

Müşteri adayı puanlama modelleri

Bir müşteri adayı puanlama modeli, müşteri adaylarını değerlendirmek için bir sistemdir. Sektör veya ürününüze olan ilgi düzeyi gibi bir dizi farklı faktöre dayalı olarak bir müşteri adayına puan verirsiniz. Geçmişteki yüksek değerli müşteri adaylarıyla ilişkilendirilen nitelikler daha fazla puana sahiptir.

Bu modelle, potansiyel bir satış için en uygun olan ve düşük öncelikli olarak değerlendirilmesi gereken müşteri adaylarını hızlı bir şekilde belirleyebilirsiniz.

Tüm sağlam müşteri adayı puanlama modellerinde ortak olan yedi faktöre bir göz atalım.

1. Pazarlama ve satış arasındaki uyum

Pazarlama ve satış, müşteri adayı puanlama modeliniz konusunda aynı sayfada değilse, bazı harika müşteri adaylarını kaybedebilirsiniz. Veya, aslında umut vadetmeyen müşterilere yanlışlıkla iyi puan verilebilir ve bu da satış temsilcilerinin çabalarından sonuç alamayacakları anlamına gelir.

Hiçbir şeyin gözden kaçmadığından emin olmak için, modeliniz için puanlama kriterlerini ve öncü puanlama eşiğini, satış ve pazarlama ekiplerinin birlikte oluşturması iyi bir yöntemdir. Herhangi bir ekip üyesi modelde değişiklik yaparsa, bu güncellemeleri her iki departmana açıkça iletin. Bu iletişim sayesinde, pazarlama departmanınız güçlü potansiyel müşterileri belirleyebilecek ve onları satışa yönlendirebilecektir.

2. Bir müşteri adayı puanlama eşiği

Müşteri adayı puanlama eşiği, bir potansiyel müşterinin satışa hazır olarak kabul edildiği değeri ifade eder. Bir müşteri adayının puanı bu değere ulaştığında veya üstüne geçtiğinde, pazarlama nitelikli müşteri adayı (MQL) olur ve pazarlamadan satışa aktarılır.

Eşiğinizi doğru belirlemek önemlidir. Çıtanız çok düşükse ve olası satışlar zamanından önce değerlendiriliyorsa, satış temsilcileri, daha satışa hazır olmayan müşterilerin peşinden koşarak zaman kaybedecektir. Ancak çıtayı çok yüksek olursa da, değerli potansiyel müşterileri çok uzun süre bekletmiş olursunuz ve onları rakip bir markaya kaybetme riskiyle karşı karşıya kalırsınız.

Eşiğinizi belirlerken, bir müşterinin nitelikli olarak belirlenmesinde hangi özelliklerin (veya özelliklerin kombinasyonunun) rol oynadığı hakkında bilgi almak için geçmiş verileri inceleyebilirsiniz. Örneğin, bir ürün demosu talep etmek, bir müşteri adayının satın alma işlemi gerçekleştireceğin bir numaralı göstergesiyse, müşteri adayı puanlama eşiğiniz, demo talep eden herhangi bir kişinin hemen nitelikli müşteri adayı olmaya yetecek kadar puan verilecek şekilde ayarlanmalıdır. 

Bir eşik belirledikten sonra, bir müşteri adayı nitelikli olacak kadar puan aldığında sizi otomatik olarak bilgilendirecek şekilde CRM’nizi ayarlayabilirsiniz.

3. Belirlenmiş puanlama

Belirlenmiş puanlama sisteminde bir müşteri adayına, firma grafiği veya demografik ayrıntılar gibi belirli nesnel niteliklere dayalı olarak puan verilir. Belirlenmiş özellik örnekleri şunları içerir:

  • İş ünvanı
  • Rol
  • Kıdem düzeyi
  • Sektör
  • Sektör deneyimi
  • Şirket büyüklüğü
  • Şirket Geliri
  • Coğrafi konum
  • Bu net faktörler, olası satışları değerlendirmenin basit bir yolunu sunar. Örneğin, ideal müşteriniz büyük bir teknoloji şirketinden bir üst düzey yöneticiyse, uygun olup olmadıklarını görmek için potansiyel müşterilerin şirket boyutlarını ve sektörlerini kontrol edebilirsiniz.

    Bazen bir müşteri adayı, belirlenmiş puanlama için ihtiyaç duyduğunuz bilgileri gönüllü olarak verir; örneğin, web sitenizden kapılı içerik indirmek için bir anket doldurmak. Veya bu bilgilere, bir potansiyel müşterinin LinkedIn sayfasını veya şirket web sitesini kontrol etmek gibi yöntemlerle ulaşılabilir.

    4. Kapalı puanlama

    Öte yandan, kapalı puanlama, bir müşteri adayına davranışlarına göre  erdiğiniz puanları ifade eder. Örneğin:

  • Web sitesi ziyaretleri
  • Sosyal medya etkileşimleri
  • E-posta açma/tıklama
  • Haber Bülteni Abonelikleri
  • İletişim istekleri
  • İletişim formu gönderimleri
  • İçerik indirmeleri
  • Web semineri
  • Ücretsiz denemeler/ürün demoları
  • Örneğin, birisinin şirketinizden bir e-Kitap indirdiğini varsayalım. Bu eylem için puan vermelisiniz, çünkü bu etkileşimden potansiyel müşterinin şirketinize belirli bir düzeyde ilgi duyduğunu anlayabilirsiniz. Bir müşterinin şirketinizle olan her etkileşimini izlemek için CRM aracı kullanabilirsiniz.

    Kapalı puanlama genellikle bir müşteri adayının genel puanına berlirlenmiş puanlamadan daha fazla katkıda bulunur. Potansiyel bir aday, iş unvanı için yalnızca bir kez puanlanabilir, ancak her içerik indirdiğinde veya bir e-posta açtıklarında puanlandırılacaktır.

    5. Olumsuz puanlama

    Potansiyel müşterinin şirketinizle olan her etkileşimi, alıcının yolculuğunda bir adım değildir pozitif olmayabilir ve müşteri adayı puanlama modelinizin bunu anlaması gerekir. Negatif puanlama, ilginin azaldığını veya tamamen kaybedildiğini gösteren eylemlere veya özelliklere dayalı olarak bir müşteri adayı puanından puan çıkarmanın bir yoludur ve şunları içerebilir:

  • E-posta listenizden çıkmak
  • Kariyer sayfanızı ziyaret etmek (müşteri değil, çalışan olmakla ilgilendikleri anlamına gelir)
  • Ürün veya hizmetinizle hiçbir ilgisi olmayan ve içeriğinizle tamamen akademik nedenlerle ilgilendiklerini düşündüren bir iş unvanı (“öğrenci” veya “emekli” gibi) veya sektör
  • Rakip bir şirket (kişinin sadece rakip markaları araştırıyor olma ihtimali yüksektir)
  • Olumsuz davranışlar, aldatıcı derecede yüksek müşteri adaylarından kaçınmak için özellikle önemlidir. Bir müşteri adayı, sektörleri gibi niteliklerine dayalı olarak iyi bir puana sahip gibi görünebilir, ancak eylemleri, markanıza olan ilgilerini giderek daha fazla kaybettiğini gösteriyor olabilir. Negatif puanlama ile satış temsilcileri bu zayıf potansiyel müşterileri belirleyebilir ve bunun yerine daha güçlü potansiyel müşterilerle ilgilenmeye odaklanabilir.

    Pazarlama ve satış, olası bir müşterinin dönüşme olasılığının düşük olduğunu gösteren tüm işaretlerin bir listesini oluşturmak için birlikte çalışmalıdır. Her iki departman da değerli iç görülere sahiptir ve işbirliği, uyum içinde kalmalarına yardımcı olabilir. Geçmişte ayrılan müşteri adayları arasında ne kadar yaygın olduklarına bağlı olarak, özellik ve eylemlerin her birine bir negatif puan değeri atayın ve söz konusu özellikleri veya davranışları sergilediklerinde bir müşteri adayının puanından bu değeri eksiltin.

    6. Puan çıkarma

    Puan çıkarma, durgun müşteri adaylarını takip etmenize yardımcı olur. Uzun bir süre boyunca markanızla etkileşime girmemişlerse, bir müşteri adayının puanını düşürürsünüz. Örneğin, şirketinizden gelen e-postaları açmayı bırakırsa veya bir içerik indirirse ancak siteyle bir daha asla etkileşime geçmezse, bir müşteri adayının puanını düşürebilirsiniz. Negatif puanlama gibi, puan çıkarma da niteliksiz adayları belirlemenize ve daha değerli potansiyel müşterilere odaklanmanıza yardımcı olur.

    Puan çıkarmayı kullanmak için, müşteri adaylarının hangi eylemlerinin puanlarının düşüreceğini belirleyin. Başlangıç ​​noktası olarak, belirlenmiş puanlama için kullandığınız puan sistemini tam ters şekilde uygulayabilirsiniz. Örneğin bir müşteri, bülteninize abone olduğu için 10 puan alıyorsa, abonelikten çıktığında 10 puan kaybeder. 

    7. Düzenli gelişim

    İyi bir müşteri adayı puanlama modelinin sloganı “uygula ve unut” değil, “tasarla ve geliştir” olmalıdır.

    Müşteri adayı puanlama modelinizi olabildiğince doğru tutmak için, en son müşteri verilerine dayalı olarak puanlama yöntemlerinizi sürekli olarak güncelleyin. Örneğin, çok sayıda müşteri adayı nitelikli olarak belirleniyor ancak çok azı satış departmanı tarafından dönüştürülüyorsa, müşteri adayı puanlama eşiğinin düşük olması muhtemeldir. Veya, bir tür alışkanlık veya davranıştan dolayı satışların arttığını veya azaldığını fark ederseniz, bu değişkenleri puanlama şeklinizi değiştirmeniz gerekebilir.

    Müşteri adayı puanlama modelinizi ne zaman güncellemeniz gerektiğini nasıl anlayabilirsiniz? Nitelik potansiyel müşteri dönüşüm oranınızın düşüp düşmediğini kontrol edin. Eğer düşüyorsa, hedef müşteri profilinizin değişmesi ve puanlama modelinizin ayarlanması gerektiği ihtimali yüksektir.

    Müşteri adayı puanlama modelinizden en iyi şekilde yararlanma

    Müşteri adayı puanlaması, satış temsilcilerinin potansiyel müşterileri takip etme konusunda daha fazla değil, daha akıllı çalışmasına olanak tanır. Yalnızca nitelikli potansiyel müşterilere odaklanmak, henüz hazır olmayan ve belki de asla hazır olmayacak potansiyel müşterilere ulaşmaya ve bu kişileri dönüştürmeye çalışmaya harcanan zamandan tasarruf etmenizi ve hayal kırıklığından kurtulmanızı sağlar. Ancak, bir müşteri adayı puanlama modelinin bakım gerektirdiğini unutmayın. Potansiyel müşterilerinize gereğinden fazla veya düşük değer veriliyor gibi görünüyorsa, modelinizin ayarlanması gerekip gerekmediğini görmek için müşteri verilerinizi kontrol edin.

    Manuel bir müşteri adayı puanlama modeli oluşturmak için zamanınız yok mu? Müşteri adayı puanlama yazılımı yardımcı olabilir. Müşteri adayı puanlama modellerini otomatik olarak oluşturan ve güncelleyen Zendesk gibi bir CRM kullanmayı düşünün.

You may also like

Zendesk 2025 Müşteri Deneyimi Trendleri Raporu: Geleceğe Hazır Olun
Omni Factors

Omni Factors

Şubat 24, 2025

Zendesk 2025 Müşteri Deneyimi Trendleri Raporu: Geleceğe Hazır Olun

Zendesk Premier Partneri olarak, müşteri deneyimi alanında dünyadaki en güncel gelişmeleri yakından takip ediyor ve iş ortaklarımıza bu...

Zendesk 2024: Müşteri Deneyiminde Öne Çıkan Yenilikler
Omni Factors

Omni Factors

Ocak 2, 2025

Zendesk 2024: Müşteri Deneyiminde Öne Çıkan Yenilikler

Zendesk’in Türkiye’deki premium iş ortağı olarak, Omni Factors ailesi olarak müşterilerimize yenilikçi ve entegre çözümler sunmaktan gurur duyuyoruz....

Müşteri İlişkilerini Geliştirmek İçin Yapay Zekadan Nasıl Yararlanılır?
Omni Factors

Omni Factors

Mayıs 15, 2024

Müşteri İlişkilerini Geliştirmek İçin Yapay Zekadan Nasıl Yararlanılır?

Harika müşteri deneyimleri kişisel bağlantılar kurmakla ilgilidir. İnsan müşteri hizmetlerinin neden önemli olduğunu ve bunu geliştirmek için yapay...

Müşteri Hizmetlerinde Kalite Güvencesi Nedir ve Neden Önemlidir?
Omni Factors

Omni Factors

Mart 28, 2024

Müşteri Hizmetlerinde Kalite Güvencesi Nedir ve Neden Önemlidir?

Müşteri hizmetleri kalite güvencesi, daha iyi bir müşteri deneyimi sunmanıza yardımcı olabilir. Bu rehberimizde kalite güvencesi süreci hakkında...

Zendesk 2024 Müşteri Deneyimi Trendleri
Omni Factors

Omni Factors

Ocak 22, 2024

Zendesk 2024 Müşteri Deneyimi Trendleri

Zendesk, geleneksel Müşteri Deneyimi Trendleri raporu ile yine karşımızda. Bu yıl, yapay zeka ve diğer gelişen teknolojilerdeki hızlı...

Müşteri Deneyimi Nedir ve Nasıl Geliştirilir?
Damla Sönmez

Damla Sönmez

Eylül 21, 2023

Müşteri Deneyimi Nedir ve Nasıl Geliştirilir?

Müşteri deneyimi kusursuzdan sinir bozucuya kadar geniş bir yelpazede yer alır; her iki uç noktayı da asla unutamazsınız....

Zendesk 2025 Müşteri Deneyimi Trendleri Raporu: Geleceğe Hazır Olun
Omni Factors

Omni Factors

Şubat 24, 2025

Zendesk 2025 Müşteri Deneyimi Trendleri Raporu: Geleceğe Hazır Olun

Zendesk Premier Partneri olarak, müşteri deneyimi alanında dünyadaki en güncel gelişmeleri yakından takip ediyor ve iş ortaklarımıza bu...

Zendesk 2024: Müşteri Deneyiminde Öne Çıkan Yenilikler
Omni Factors

Omni Factors

Ocak 2, 2025

Zendesk 2024: Müşteri Deneyiminde Öne Çıkan Yenilikler

Zendesk’in Türkiye’deki premium iş ortağı olarak, Omni Factors ailesi olarak müşterilerimize yenilikçi ve entegre çözümler sunmaktan gurur duyuyoruz....