线索评分模型的理论研究及实战设计

一、线索评分的意义

首先,当销售人员面对海量线索时,若仅凭个人主观经验决策线索跟进优先级,极易出现时间和精力分配不合理,造成投入产出比低等情况。

其次,企业处在不同发展阶段,会有不同的销售客户目标,因此需要通过管理手段,及时调整销售组织的工作目标,实现“指哪打哪”的效果。

因此,搭建线索评分能力,本质是对线索进行分层,实现差异化管理。线索评分能力,即可以辅助销售工作,帮助销售合理分配时间和精力,又可以为管理层提供管理工具,引导销售跟进企业想让销售优先跟进的线索,而非销售自己想跟进的线索。最终达到提升线索转化率和降低线索转化天数,促进企业交易规模的增长。

二、纷享销客的线索评分

纷享销客的整体流程为,线索引入后,系统依据线索评分规则,进行线索评分,最终,将高质量线索下发,低质量线索再培育或者废弃。

线索评分模型主要由业务维度、赋值两部分构成,并且支持自定义配置。从线索来源渠道、人员和企业规模、公司类型、所属行业等维度,结合赋值规则,计算线索得分,输出线索跟进优先级。

线索评分模型理论研究及实战设计

线索评分模型理论研究及实战设计

三、线索评分实战设计

以下将结合作者实际工作中搭建的线索评分体系,为大家讲解如何搭建线索评分系统。

作者实际工作的业务场景特点是,供应链物流KA客户、B2B模式、大部分线索来自自营商流平台。说明业务场景特点,是想告知读者,不同的业务场景产品方案会存在差异化,要学会灵活应用,结合自身业务场景,进行产品方案设计,切忌生搬硬套。

1. 线索评分的模型选择

线索评分的本质是对潜在客户的价值进行评估与分层。是通过多角度、多维度的综合分析,反映潜在客户为企业带来多少价值的客观评价。那么如何才能客观的衡量潜在客户价值,需要建立什么样的价值模型呢?

首先,我们先看“客户价值理论”。

客户价值理论也被称为“客户可感知价值理论”,客户通过权衡可感知的利益或服务,对产品或服务做出评价,也被菲利普科特勒称为“客户让渡价值”,即总顾客价值与总顾客成本之差,强调的价值包含产品质量、响应速度等,以上两个理论都是从客户角度出发。

中国的学者王海洲从企业角度提出客户价值理论的价值指标体系,包含市场价值、规模价值、品牌价值、信息价值、网络价值。如下图:

线索评分模型理论研究及实战设计

2. 线索评分的模型设计

第一步:确认评分模型框架,含两个层级,即价值类型和价值要素。

我们可以看出纷享销客只有一个层级,但客户价值理论包含两个层级。最终产品方案选择进行两个层级,主要原因是:

  • 双层结构,价值类型对价值要素有归类整理效果,可按业务视角归类,相比单一层级的杂乱无序,更加清晰与结构化。
  • 单一层级模式,在总分数固定情况下,调整某个价值要素赋值,需调整全部价值要素分数和权重,不够便捷,而双层模式下,可通过调整某个价值类型权重实现。
  • 价值类型按业务视角归类后,可配合业务战略调整,实时调整某个视角权重。例如:For潜在规模,则调高潜在规模权重;For网络价值,则调高相应权重;For竞争,则调整竞争权重。

第二步:收集可衡量线索价值的指标,即收集价值类型和价值要素。

此步骤需结合自身业务场景特点,与业务明确哪些价值类型和价值要素是可衡量线索价值的。收集方式有但不限于以下几种方式:

  • 历史线索数据分析。分析不同渠道、不同分层客户等维度的历史转化率等数据。
  • 调研销售组织、市场营销组织衡量潜在线索价值的方法和规则。
  • 访谈销售冠军,收集个人经验和建议。

第三步:确认指标入选规则,形成线索价值指标体系。

通过以上方式收集的信息,是碎片化的、低质量的、不聚焦的。因此,首先需制定指标入选规则,并依据规则进行筛选。作者主要制定的入选规则有:业务关注度、数据获取可行性、MECE原则。

业务关注度:主要对所有指标进行优先级排序,筛选出对业务最重要的指标,排除不重要指标。

数据获取可行性:主要判断该项指标可获取性,对无法获取或只能极少部分获取的数据进行排除,避免出现无效指标。

MECE原则:满足前两点要求的同时,基于MECE原则,以业务视角出发,进行归类整理,做到尽量不重不漏。

第四步:设计赋值/权重规则,形成最终模型。

价值类型和价值要素都包含权重,价值类型权重相加和为100%,每个价值类型下价值要素权重和为100%。之所以设计为两层权重模式,主要目的是为了更加灵活。

一方面实现在业务不同阶段策略倾向不同,例如更注重客户潜在规模或更注重竞争,只需调整价值类型权重,无需调整价值要素权重。另一方面,在价值类型下,不同价值要素也可配置不同策略倾向,颗粒度更细。

计算规则,总分=A%*(a%*分数)+B%*(a%*分数+b%*分数+…)+B%*(a%*分数+b%*分数+…)+……,具体的权重和赋值,就需要读者参考自己业务逻辑倾向,进行分配。当然,也可以设计为一层权重,即只有价值要素包含权重和赋值,读者依据实际情况决策,且具体评分规则也可设计“加/减”形式。

第五步:依据得分区间,设计线索评分展示结果。

直接展示得分,不够直观,会增加理解难度。例如:销售可能无法理解70分是好还是坏。建议依据区间设计展示结果,例如:【85-100分】为高价值线索,【60-85分)为中价值线索,【40-60分)为低价值线索,【0-40分)为再培育线索。下图为作者依据实际业务场景,设计的线索评分模型。

线索评分模型理论研究及实战设计

3. 线索评分的模型测试

数据模型类产品方案设计后,不建议直接开发上线,应首先通过线下数据模拟,测试模型、权重、赋值以及结果分布是否符合业务预期。通过不断的测试及调整,达成预期目标后,再进行线上化开发。

4. 线索评分的系统设计与应用

建议设计为配置化系统,可以由灵活增加价值类型和价值要素,也可调整权重和赋值,可参考纷享销客设计方法。

当然,最重要的是要设计直观的、明显的原型交互,将线索评分结果展示给销售人员,达到辅助销售组织工作的目的。例如:销售APP端或PC端,线索排序优先展示高价值线索、线索评分不同有不同的标签等。

四、线索评分模型检验

系统上线不是产品工作的终点,而是产品工作的新的起点,只有取得预期业务目标,才算成功的产品。

在上文中我们谈到,搭建线索评分系统,主要是为了提升线索转化率和降低线索转化天数,促进企业交易规模的增长。因此,在项目初期,要建立高、中、低质量线索的转化率、转化天数、及时跟进率等可衡量指标,作为衡量是否成功的坐标系。

在系统运行后,要及时分析业务各项指标,分析业务实际执行效果是否符合业务目标,依据反馈及时调整,促成达成最终目标。

作者:泽哥产品笔记,微信公众号:泽哥手记(id:xmind1016)

本文作者 @泽哥产品笔记 。

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