Ocena potencjału klienta w systemie CRM: Kwalifikacja, segmentacja, scoring

CRM
Mateusz Malicki
Latest posts by Mateusz Malicki (see all)

Rozmawiając z klientami eVolpe, bardzo często spotykam się z problemem przeciążenia zespołu sprzedażowego intensywną obsługą klientów, którzy niekoniecznie przynoszą danej firmie zysk.

Jest to sprawa o tyle istotna, że negatywnie wpływa na efektywność działu sprzedaży, momentami wręcz paraliżując jego pracę.

Zamiast walczyć o wartościowe tematy, handlowcy godzinami odpisują na maile lub wiszą na telefonie z osobami, które i tak nie zdecydują się na zakup.

Z pomocą w takich sytuacjach przychodzą systemy CRM. Ich funkcjonalność dotycząca oceny potencjału klienta (scoring) sprzyja podejmowaniu efektywnych aktywności sprzedażowych.

Czytaj dalej, żeby dowiedzieć się, jak Customer Potential Assessment może się przydać także w Twoim biznesie.

Ocena potencjału klienta: na czym to polega?

Ocena potencjału klienta (ang. Customer Potential Assessment) to proces, w którym firma ustala, w jakim stopniu klient lub potencjalny klient (lead) przynosi wartość dla biznesu.

Kontroli podlegają przede wszystkim: budżet, planowany harmonogram, możliwość nawiązania długofalowej współpracy oraz potencjał skorzystania z dodatkowych usług / zakupienia dodatkowych produktów.

Celem oceny potencjału jest optymalizacja działań sprzedażowych i marketingowych poprzez skoncentrowanie zasobów na klientach, którzy mogą przynieść firmie najwięcej korzyści.

Kluczowe elementy oceny potencjału klienta

  • Profil klienta
  • Opis: Analiza cech klienta lub jego biznesu, takich jak wielkość firmy, branża, lokalizacja, dochody, liczba pracowników, rola osoby kontaktowej (w przypadku B2B).
  • Cel: Sprawdzenie, czy klient pasuje do profilu idealnego klienta (ICP – Ideal Customer Profile), czyli zestawu charakterystyk, które zazwyczaj przynoszą firmie największe korzyści.
  • Historia zakupowa i relacja z firmą
  • Opis: Ocena dotychczasowych interakcji klienta z firmą, np. zakupów, korzystania z usług, liczby zamówień, wartości transakcji.
  • Cel: Weryfikacja dotychczasowych potrzeb oraz przeznaczanego na nie budżetu, aby przewidzieć przyszły potencjał sprzedażowy.
  • Potrzeby i gotowość zakupowa
  • Opis: Ocena gotowości zakupowej oraz tego, jak pilnie klient potrzebuje produktu lub usługi. Można również ocenić, w jakim stopniu produkt/usługa odpowiada na potrzeby klienta.
  • Cel: Zrozumienie, czy klient znajduje się na etapie rozważania zakupu, czy jest bardziej zainteresowany wstępną eksploracją ofert, co może wpłynąć na priorytet jego obsługi.
  • Budżet i zdolność zakupowa
  • Opis: Analiza możliwości finansowych klienta – jego budżetu oraz zdolności do zainwestowania w produkt lub usługę.
  • Cel: Pomoc w identyfikacji klientów, którzy dysponują środkami na dokonanie zakupu.
  • Poziom zaangażowania klienta
  • Opis: Ocena tego, jak aktywnie klient angażuje się w kontakt z firmą, np. uczestniczy w spotkaniach, zadaje pytania, przegląda oferty, klika w linki w mailach marketingowych.
  • Cel: Zbadanie skłonności klienta do podjęcia natychmiastowej lub długoterminowej współpracy.
  • Potencjał rozwojowy (up-sell, cross-sell)
  • Opis: Ocena możliwości sprzedaży dodatkowych produktów lub usług (cross-selling) lub wyższych wersji produktu (up-selling).
  • Cel: Zidentyfikowanie klientów, którzy mogą być zainteresowani dodatkowymi usługami lub ulepszonymi produktami, co może zwiększyć wartość klienta.
  • Zachowanie klienta
  • Opis: Analiza zachowań klienta w kanałach cyfrowych, takich jak strona internetowa, media społecznościowe, otwieranie e-maili, interakcje z kampaniami marketingowymi.
  • Cel: Identyfikacja klientów, którzy wykazują duże zainteresowanie i aktywność w odpowiedzi na działania marketingowe, co sugeruje wyższy potencjał zakupowy.
  • Pozycja klienta w łańcuchu decyzyjnym (dla B2B)
  • Opis: Ocena, czy klient może wpływać na ostateczne decyzje zakupowe.
  • Cel: Skupienie działań na osobach, które mają realny wpływ na podejmowanie decyzji, co zwiększa szanse na sukces w procesie sprzedażowym.
  • Ocena konkurencji
  • Opis: Analiza tego, w jakim stopniu klient korzysta z rozwiązań konkurencyjnych oraz jak duże są szanse na przekonanie go do zmiany dostawcy.
  • Cel: Określenie, jak trudny będzie proces zdobycia klienta oraz jakie korzyści można zaproponować, by przewyższyć ofertę konkurencji.

Metody kwalifikacji i oceny potencjału klienta

Kwalifikacja to proces oceny i klasyfikowania potencjalnych klientów (leadów) pod kątem ich gotowości do zakupu oraz ich wartości dla firmy.

Celem kwalifikacji jest identyfikacja tych leadów, które mają największy potencjał zakupowy, aby zespoły sprzedażowe mogły skoncentrować swoje zasoby na najbardziej obiecujących kontaktach.

Oto przykładowe metody, które służą kwalifikacji w systemie CRM:

  • System punktowy (Scoring)
  • Opis: Klientom przydziela się punkty na podstawie różnych kryteriów, takich jak budżet, zaangażowanie, profil demograficzny. Klienci z najwyższą liczbą punktów uznawani są za najbardziej wartościowych.
  • Przykład: Firma może ustawić automatyczne reguły w systemie CRM, które przypisują punkty za konkretne działania, np. otwarcie e-maila (+10 punktów), wypełnienie formularza na stronie (+20 punktów).
  • Segmentacja klientów
  • Opis: Podział klientów na grupy na podstawie wspólnych cech, takich jak wielkość firmy, branża, historia zakupów.
  • Przykład: Klientów można oznaczyć w systemie CRM jako „klientów VIP”, „klientów średniej wielkości” i „klientów okazjonalnych” i na tej podstawie dobrać odpowiednią strategię działania.
  • Analityka danych CRM
  • Opis: Wykorzystanie systemu CRM do analizowania danych klientów, takich jak historia zakupów, aktywność w kampaniach marketingowych, interakcje z przedstawicielami handlowymi.
  • Przykład: CRM może generować raporty oparte na wcześniejszych działaniach klienta, co pozwala na prognozowanie przyszłego potencjału.
  • Predykcyjne modele analityczne
  • Opis: Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego, które przewidują przyszły potencjał klienta na podstawie analizy dużych ilości danych.
  • Przykład: Modele sztucznej inteligencji mogą analizować dane tysięcy klientów i wskazywać, którzy z nich mają największe szanse na zakup.

Scoring

Scoring to system punktów przyznawanych klientowi w wyniku określonych zdarzeń lub aktywności.

Punkty te mogą przyjmować wartości dodanie (premia przyznawana za wydarzenie mające charakter pozytywny, np. złożenie zamówienia) bądź ujemne (obniżenie scoringu z tytułu np. nieuzasadnionej reklamacji).

Ich suma określa ogólną wartość klienta dla firmy.

Oczywiście zasady, a także liczba naliczanych punktów scoringowych zależą od specyfiki działalności oraz potrzeb Twojego biznesu i są ustalane podczas analizy przedwdrożeniowej (przy czym po rozruchu produkcyjnym systemu CRM zazwyczaj istnieje możliwość ich modyfikacji przez administratora systemu).

Przykłady zdarzeń, za które można naliczać punktację:

Punktacja dodatnia

  • złożenie zamówienia przez klienta o wartości przekraczającej 10.000 zł (+50 pkt., ważne przez 6 miesięcy)
  • pobranie katalogu produktów (+5 pkt., ważne przez 3 miesiące)
  • zapisanie się klienta na firmowy newsletter (+ 5 pkt., ważne przez 12 miesięcy)
  • przesłanie zapytania ofertowego przez klienta (+ 15 pkt., ważne przez 3 miesiące).

Punktacja ujemna

  • nieuzasadniona reklamacja (-10 pkt., ważne przez 6 miesięcy)
  • długi okres bez zamówienia (-10 pkt., ważne przez 3 miesiące)
  • udzielenie klientowi wysokiego rabatu (-15 pkt., ważne przez 12 miesięcy).

Mechanizm naliczania scoringu warto skonfigurować w taki sposób, aby punkty przyznawane za określone wydarzenie związane z klientem miały w systemie swój okres obowiązywania.

Przykładowo, 50 pkt. naliczonych z tytułu złożenia przez klienta zamówienia będzie wliczało się do łącznej wartości jego scoringu przez 6 miesięcy. Po tym okresie punkty te nie będą brane pod uwagę, a więc scoring klienta ulegnie obniżeniu.

Dzięki takiemu rozwiązaniu scoring jest miernikiem aktualnym, wiernie oddającym realny w danym momencie potencjał klienta.

Warto wspomnieć, że dzięki elastycznemu podejściu do zasad naliczania punktów, scoring umożliwia zarówno ocenę potencjału istniejących klientów, jak i klientów potencjalnych (leadów).

Segmentacja

Segmentacja klientów to proces podziału bazy klientów na mniejsze, homogeniczne grupy na podstawie wspólnych cech, takie jak demografia, zachowania zakupowe, potrzeby, preferencje czy wartość dla firmy.

Celem segmentacji jest lepsze dopasowanie strategii marketingowych, sprzedażowych i komunikacyjnych do specyficznych potrzeb poszczególnych grup klientów.

Dzięki segmentacji firmy mogą bardziej efektywnie alokować zasoby, personalizować oferty, zwiększać satysfakcję klientów oraz budować długotrwałe relacje.

Dobrze przeprowadzona segmentacja pozwala na precyzyjne docieranie do odpowiednich odbiorców i optymalizację działań biznesowych.

Przykłady zastosowania segmentacji w systemie CRM:

  • Marketing skierowany do odpowiednich grup: Dzięki segmentacji można wysyłać spersonalizowane oferty promocyjne, które bardziej trafiają w potrzeby danej grupy, np. kampania z produktami luksusowymi dla klientów premium.
  • Zarządzanie relacjami z klientami: System CRM może przypisać różne poziomy obsługi klienta na podstawie wartości segmentu – klienci o najwyższej wartości mogą otrzymać dedykowanych opiekunów lub priorytetową obsługę.
  • Proaktywne działania sprzedażowe: CRM umożliwia zespołom sprzedaży identyfikowanie segmentów klientów, którzy są bardziej skłonni do dokonania zakupu, co pozwala na proaktywne działania sprzedażowe w odpowiednim momencie.
  • Redukcja churn: Na podstawie segmentacji można monitorować segmenty klientów, które są bardziej narażone na rezygnację ze współpracy (np. segment „klienci nieaktywni”) i podjąć działania zapobiegawcze, np. oferując specjalne rabaty lub programy lojalnościowe.

Czy wiesz, że…

W bardziej zaawansowanych systemach CRM, segmentacja może być automatyczna.

CRM analizuje wtedy dane w czasie rzeczywistym i przypisuje klientów do odpowiednich segmentów w oparciu o zmieniające się parametry.

Przykład: system automatycznie przenosi klientów do segmentu „klienci o niskim zaangażowaniu”, jeśli odnotuje spadek ich interakcji z marką.

Analiza predykcyjna

Analityka predykcyjna w CRM wykorzystuje zaawansowane algorytmy, aby przewidzieć przyszłe zachowania klientów na podstawie historycznych danych. Systemy CRM analizują wzorce zakupowe, częstotliwość kontaktu oraz inne kluczowe dane, aby prognozować, którzy klienci mają największe szanse na konwersję lub dalszą współpracę.

  • Praktyczne zastosowanie:
  • System może wskazywać klientów, którzy mają wysoki potencjał do zakupu produktów premium lub dodatkowych usług (up-selling i cross-selling). Na przykład, na podstawie historii wcześniejszych zakupów i interakcji, CRM może zasugerować, że dany klient jest gotowy na przejście na bardziej zaawansowaną wersję produktu.
  • CRM może przewidywać ryzyko utraty klientów (churn) i wskazywać te kontakty, które wymagają dodatkowej uwagi, np. poprzez oferowanie specjalnych promocji.

Raporty w czasie rzeczywistym

System CRM umożliwia generowanie szczegółowych raportów i wizualizacji danych w czasie rzeczywistym, dzięki czemu zespoły mogą monitorować postępy leadów w lejku sprzedażowym oraz oceniać efektywność działań kwalifikacyjnych.

  • Praktyczne zastosowanie:
  • CRM może dostarczać raporty pokazujące, które kanały marketingowe generują najbardziej wartościowe leady, co pozwala optymalizować strategie pozyskiwania klientów.
  • Dashboardy mogą pokazywać, jak leady przemieszczają się przez różne etapy procesu sprzedażowego, co pomaga identyfikować wąskie gardła i optymalizować działania.

Monitorowanie Customer Lifetime Value (CLV)

Customer Lifetime Value to wskaźnik oceniający długoterminową wartość klienta dla firmy.

System CRM oblicza CLV na podstawie wcześniejszych transakcji, potencjalnych przyszłych zakupów oraz kosztów pozyskania i utrzymania klienta.

  • Praktyczne zastosowanie:
  • CRM może automatycznie identyfikować klientów o najwyższej wartości CLV, co pozwala zespołowi sprzedaży na skoncentrowanie się na kluczowych klientach, którzy przynoszą największe przychody.
  • W oparciu o CLV, CRM może sugerować strategie utrzymania klientów o wysokiej wartości, takie jak programy lojalnościowe lub spersonalizowane oferty.

Śledzenie efektywności działań sprzedażowych

CRM umożliwia zespołom sprzedaży monitorowanie efektywności poszczególnych leadów i klientów, a także działania podejmowane przez handlowców. W praktyce pozwala śledzić wskaźniki takie jak liczba zamkniętych transakcji, czas trwania procesu sprzedażowego czy skuteczność kampanii marketingowych.

  • Praktyczne zastosowanie:
  • Na podstawie analizy danych system CRM może ocenić, które działania przynoszą najlepsze rezultaty. Na przykład, jeżeli leady, które uczestniczyły w webinariach, konwertują się w wyższym stopniu, CRM może zasugerować większe zaangażowanie w ten kanał.
  • System może automatycznie generować raporty dotyczące efektywności działań poszczególnych przedstawicieli handlowych, co ułatwia optymalizację pracy zespołów sprzedażowych.

Automatyzacja nurtowania leadów (lead nurturing)

System CRM może monitorować zaangażowanie leadów i automatycznie uruchamiać odpowiednie działania nurturingowe, np. wysyłkę spersonalizowanych e-maili, które mają na celu „podgrzanie” potencjalnych klientów do momentu, aż będą gotowi na zakup.

  • Praktyczne zastosowanie:
  • CRM może automatycznie uruchamiać sekwencje e-mailowe, w zależności od zachowania leadu, np. wysyłanie odpowiednich materiałów po pobraniu e-booka lub zapisaniu się na newsletter. Dzięki temu leady, które jeszcze nie są gotowe na bezpośrednią rozmowę handlową, są stopniowo nurtowane do momentu, kiedy ich zaangażowanie wzrośnie.

Czy wiesz, że…

Wszystkie funkcje analityczne CRM mogą być wspierane przez mechanizmy sztucznej inteligencji, a przez to oferować jeszcze dokładniejszą ocenę potencjału klienta dla biznesu.

TL;DR?

O każdego klienta należy dbać (wszak o nowe leady szalenie trudno), warto go jednak skutecznie skwalifikować — tak, aby mieć jasność, z jakiego rodzaju tematem mamy do czynienia i jakich narzędzi sprzedażowych/form komunikacji użyć, by osiągnąć najlepszy możliwy rezultat.

Dzięki systemom CRM, kwalifikacja leadów i ocena potencjału klienta stają się znacznie prostsze.

Oprogramowanie tej klasy pozwala analizować dane – od historii zakupowej, przez zaangażowanie, aż po budżet – a następnie automatycznie przydzielać punkty (scoring) najbardziej wartościowym kontaktom.

Zamiast tracić czas na sprawy o niskim potencjale, Ty i Twoi handlowcy możecie skupić się tylko na tych, klientach którzy rzeczywiście przyniosą biznesowe korzyści.

Umów konsultację z ekspertem wdrożeniowym eVolpe

Wybierz dogodny dla siebie termin.

Mateusz Malicki
Latest posts by Mateusz Malicki (see all)

Powiązane artykuły

Scroll to Top