लीड स्कोरिंग से यह स्पष्ट होना चाहिए कि कोई खाता क्यों महत्वपूर्ण है।

एआई लीड स्कोरिंग मॉडल तभी उपयोगी होता है जब स्कोर प्रतिनिधि को बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है। बिना स्पष्टीकरण के उच्च स्कोर भ्रम पैदा करता है। निर्यात बिक्री टीमों को यह जानना आवश्यक है कि कोई खाता उत्पाद की उपयुक्तता, हाल की गतिविधि, आयात व्यवहार, वेबसाइट में रुचि, सीआरएम इतिहास या संकेतों के संयोजन के कारण मजबूत है या नहीं।

यह मॉडल बिक्री संबंधी निर्णय का विकल्प नहीं होना चाहिए। इसका उद्देश्य अव्यवस्थित सूचियों को छाँटने में लगने वाले समय को कम करना और टीम को उन खातों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करना है जिनकी मानवीय समीक्षा आवश्यक है। एक स्पष्ट एआई लीड स्कोरिंग मॉडल प्रबंधकों को पाइपलाइन की गुणवत्ता के लिए एक साझा भाषा प्रदान करता है और प्रतिनिधियों को एक खाते को दूसरे से पहले चुनने का एक व्यावहारिक कारण देता है।

इरादे से पहले उपयुक्तता पर ध्यान दें

संभावित ग्राहक के लिए रुचि के संकेत आकर्षक होते हैं, लेकिन यदि खाता उत्पाद से मेल नहीं खाता है तो वे कमजोर पड़ जाते हैं। कोई खरीदार ऑनलाइन सक्रिय हो सकता है, लेकिन फिर भी वह आपके क्षेत्र, मात्रा सीमा, प्रमाणन आवश्यकताओं या मूल्य सीमा से बाहर हो सकता है। उपयुक्तता में कंपनी का प्रकार, बाजार, श्रेणी की प्रासंगिकता, अनुमानित खरीद भूमिका और उत्पाद का उपयोग करने की क्षमता शामिल होनी चाहिए।

एक बार उपयुक्तता की पुष्टि हो जाने पर, समय संकेत अधिक सार्थक हो जाते हैं। हाल ही में वेबसाइट पर आने वाले लोगों की संख्या, व्यापारिक गतिविधियाँ, नमूने के लिए अनुरोध, सार्वजनिक विस्तार या कोटेशन इतिहास प्राथमिकता बढ़ा सकते हैं। यह क्रम एआई लीड स्कोरिंग मॉडल को अनावश्यक गतिविधियों को उन खातों से आगे बढ़ाने से रोकता है जो वास्तव में बिक्री रणनीति से मेल खाते हैं।

• हाल की गतिविधियों से पहले कंपनी की उपयुक्तता का आकलन करें।
• उत्पाद की प्रासंगिकता को कंपनी के सामान्य आकार से अलग करें।
• संपर्क भूमिका या बाजार अनुकूलता स्पष्ट न होने पर स्कोर कम करें।

बिक्री टीमों को स्कोर के पारदर्शी कारण बताएं

ब्लैक बॉक्स स्कोर पर भरोसा करना मुश्किल है। सेल्स प्रतिनिधियों को स्कोर के पीछे के मुख्य कारण पता होने चाहिए: लक्षित बाजार से मेल, उत्पाद श्रेणी से मेल, बार-बार होने वाली गतिविधि, CRM चरण, खरीदार की भूमिका या हालिया पूछताछ। जब कारण स्पष्ट होते हैं, तो सेल्स प्रतिनिधि बेहतर संदेश लिख सकते हैं और प्रबंधक मॉडल में सुधार कर सकते हैं।

स्पष्ट कारण बताने से कोचिंग में भी मदद मिलती है। यदि प्रतिनिधि उच्च गुणवत्ता वाले खातों को नज़रअंदाज़ करते हैं, तो प्रबंधक उनसे इसका कारण पूछ सकते हैं। यदि मॉडल लगातार कमज़ोर खातों को उजागर करता है, तो स्कोरिंग नियमों को समायोजित किया जा सकता है। इस प्रकार, मॉडल एक निश्चित रैंकिंग सूची के बजाय एक शिक्षण प्रणाली बन जाता है।

सकारात्मक संकेतों के साथ-साथ नकारात्मक संकेतों का भी प्रयोग करें

कई स्कोरिंग सिस्टम केवल अंक जोड़ते हैं। बेहतर मॉडल अंक घटाते भी हैं। पुराने रिकॉर्ड, संपर्क जानकारी का अभाव, उत्पाद का सही मिलान न होना, सेवा संबंधी अनसुलझे मुद्दे, असमर्थित क्षेत्र और बार-बार कोई प्रतिक्रिया न मिलना, ये सभी प्राथमिकता को कम कर सकते हैं। इससे कतार साफ रहती है और बिक्री टीम का समय और मेहनत बर्बाद होने से बचती है।

निर्यात बिक्री में नकारात्मक संकेत विशेष रूप से उपयोगी होते हैं क्योंकि डेटा स्रोत अक्सर एकसमान नहीं होते। कोई कंपनी सूची में तो दिख सकती है, लेकिन उसके पास वर्तमान संपर्क जानकारी न हो। कोई बाज़ार सक्रिय प्रतीत हो सकता है, लेकिन आपूर्तिकर्ता को ऐसे दस्तावेज़ों की आवश्यकता हो सकती है जो वह प्रदान न कर सके। एआई लीड स्कोरिंग मॉडल को इन व्यावहारिक सीमाओं को ध्यान में रखना चाहिए।

वास्तविक परिणामों के आधार पर स्कोर की समीक्षा करें।

मॉडल की समीक्षा प्रतिक्रियाओं, योग्य वार्तालापों, उद्धरणों, नमूना अनुरोधों और आदेशों के आधार पर की जानी चाहिए। यदि उच्च स्कोर वाले खाते शायद ही कभी आगे बढ़ते हैं, तो मॉडल कमजोर इरादे को अधिक महत्व दे रहा होगा। यदि कम स्कोर वाले खाते परिवर्तित होते हैं, तो टीम किसी महत्वपूर्ण अनुकूलता कारक को नज़रअंदाज़ कर रही होगी।

मासिक समीक्षा एआई लीड स्कोरिंग मॉडल को बिक्री की वास्तविकताओं से जोड़े रखती है। यह कंपनी को बाज़ार, उत्पाद या खरीदार के व्यवहार में बदलाव आने पर अनुकूलन करने में भी मदद करती है। बेहतर स्कोरिंग कोई एक बार का सेटअप नहीं है; यह एक कार्यशील और नियमित प्रक्रिया है।

स्कोरिंग परिवर्तनों की समीक्षा के लिए एक नियमित प्रक्रिया निर्धारित करें।

एआई लीड स्कोरिंग मॉडल का एक मालिक और समीक्षा की नियमित प्रक्रिया होनी चाहिए। मालिक के बिना, उत्पाद श्रृंखला में बदलाव होने, नया बाज़ार खुलने या टीम को संकेत अपेक्षा से कमज़ोर मिलने पर स्कोरिंग नियम अप्रचलित हो जाते हैं। मासिक समीक्षा में शीर्ष स्कोर वाले खातों की तुलना वास्तविक प्रतिक्रियाओं, योग्य बैठकों, नमूना अनुरोधों और ऑर्डरों से की जा सकती है।

मैनेजरों को अस्वीकृत खातों की भी समीक्षा करनी चाहिए। यदि प्रतिनिधि बार-बार उच्च स्कोर वाली कंपनियों को छोड़ देते हैं, तो इसका कारण उपयोगी हो सकता है: संपर्क डेटा का अभाव, बाजार की अपेक्षाओं का समर्थन न होना, या उत्पाद में कोई ऐसी गड़बड़ी जिसे मॉडल ने नहीं पकड़ा। ये अपवाद मॉडल को बेहतर बनाने में मदद करते हैं और टीम द्वारा स्कोर पर अधिक भरोसा स्थापित करते हैं।

स्कोर का उपयोग कार्यप्रवाह को निर्देशित करने के लिए करें, न कि उसे बदलने के लिए।

स्कोर के आधार पर आगे की कार्रवाई तय होनी चाहिए। उदाहरण के लिए, शीर्ष स्तर के खातों के लिए मैन्युअल शोध और व्यक्तिगत संपर्क प्रक्रिया शुरू की जा सकती है। मध्यम स्तर के खातों के लिए हल्की नर्चरिंग प्रक्रिया अपनाई जा सकती है। कम उपयुक्त खातों को तब तक कैंपेन से बाहर रखा जा सकता है जब तक कि मजबूत सबूत सामने न आ जाएं। इससे एआई लीड स्कोरिंग मॉडल दैनिक कार्यों से जुड़ा रहता है, न कि केवल दिखावटी रैंकिंग बनकर रह जाता है।

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