प्रत्येक विक्रय संगठन एक ही विरोधाभास से जूझता है:
पहले से कहीं अधिक डेटा उपलब्ध है, फिर भी लीड योग्यता अभी भी बहुत अविश्वसनीय है।
सीआरएम नियम—चाहे ईमेल पर क्लिक करने पर पाँच अंक हों या मूल्य निर्धारण पृष्ठ पर जाने पर दस अंक—दशकों से नहीं सुधरे हैं। स्कोरिंग का तर्क स्थिर, सतही और वास्तविक खरीदारी प्रक्रिया से अलग है। नतीजतन, बिक्री टीमें अक्सर गलत लीड्स का पीछा करती हैं जबकि वास्तविक अवसर अनदेखा रह जाते हैं।
एआई लीड स्कोरिंग सिस्टम इस मॉडल को पूरी तरह से चुनौती देते हैं। निश्चित नियमों पर निर्भर रहने के बजाय, वे व्यवहारिक संकेतों, समृद्ध डेटा और रीयल-टाइम इंटेंट पैटर्न के संयोजन का उपयोग करके यह मूल्यांकन करते हैं कि कोई लीड वास्तव में जुड़ाव के लिए तैयार है या नहीं।
यह लेख बताता है कि आधुनिक AI लीड स्कोरिंग कैसे काम करती है और SaleAI जैसे प्लेटफॉर्म इसे मल्टी-एजेंट इंटेलिजेंस के माध्यम से कैसे कार्यान्वित करते हैं।
पारंपरिक लीड स्कोरिंग अब काम क्यों नहीं करती?
पारंपरिक लीड स्कोरिंग प्रणालियों में चार मूलभूत कमजोरियां हैं।
1. वे अधूरे डेटा पर काम करते हैं
सी.आर.एम. प्रणालियां शायद ही कभी पूरी तस्वीर प्रस्तुत कर पाती हैं।
मुख्य विवरण - कंपनी की पृष्ठभूमि, निर्णयकर्ता, खरीद चक्र - तब तक अनुपस्थित रहते हैं जब तक बिक्री प्रतिनिधि उन्हें मैन्युअल रूप से नहीं जोड़ते।
2. वे मानते हैं कि सभी खरीदार व्यवहार संकेतों का समान अर्थ होता है
“वेबसाइट विज़िट” का अर्थ हो सकता है:
आकस्मिक क्लिक
प्रतियोगी अनुसंधान
वास्तविक इरादा
पारंपरिक प्रणालियाँ इनके बीच अंतर नहीं कर सकतीं।
3. वे धीरे-धीरे क्षय होते हैं और अनुकूलित नहीं हो पाते
क्रेता का व्यवहार मासिक रूप से बदलता रहता है।
तीन महीने पहले लिखे गए नियम शायद ही कभी वास्तविक दुनिया की गतिशीलता को प्रतिबिंबित करते हैं।
4. वे मैन्युअल अपडेट पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं
यदि विक्रय प्रतिनिधि डेटा नहीं जोड़ते हैं, तो स्कोरिंग मॉडल ध्वस्त हो जाता है।
संक्षेप में, लीगेसी लीड स्कोरिंग स्थिर है जबकि क्रेता व्यवहार गतिशील है।
एआई लीड स्कोरिंग को अलग क्या बनाता है?
एआई लीड स्कोरिंग केवल “बेहतर सूत्र” नहीं है।
यह एक पूरी तरह से अलग प्रणाली है जो निम्नलिखित पर आधारित है:
A. वास्तविक समय डेटा संवर्धन
AI कई स्रोतों से जानकारी खींचता है:
कंपनी की वेबसाइटें
लिंक्डइन प्रोफाइल
सामाजिक संकेत
डोमेन लुकअप
वैश्विक डेटाबेस
व्यापार खुफिया
सेलएआई का इनसाइटस्कैन एजेंट यह कार्य स्वचालित रूप से करता है।
बी. व्यवहारिक व्याख्या
घटनाओं की गिनती करने के बजाय, AI पैटर्न का मूल्यांकन करता है:
प्रतिक्रिया में देरी
प्रश्न की गहराई
उत्पाद विशिष्टता
बार-बार आना
संदेश भावना
ईमेल/व्हाट्सएप आउटरीच से मेटाडेटा
इससे इरादे की अधिक सटीक तस्वीर सामने आती है।
C. निरंतर सीखना
जैसे-जैसे सिस्टम अधिक डेटा देखता है, मॉडल बदलते जाते हैं।
D. बहु-कारक भार
एआई निश्चित बिंदु असाइनमेंट का उपयोग करने के बजाय दर्जनों संकेतों को संतुलित करता है।
एआई स्कोरिंग सिस्टम स्थिर डैशबोर्ड नहीं हैं; वे अनुकूली निर्णय इंजन हैं।
एआई लीड स्कोरिंग में वास्तव में महत्वपूर्ण संकेत
एआई तीन प्रमुख आयामों में संकेतों का मूल्यांकन करता है:
1. फर्मोग्राफिक फिट
ये निर्धारित करते हैं कि लीड आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल से मेल खाती है या नहीं।
उदाहरण:
उद्योग
संग का आकार
क्षेत्र
राजस्व मार्कर
आपूर्ति श्रृंखला संकेतक
आयात/निर्यात इतिहास ( ट्रेडर रिपोर्ट एजेंट के माध्यम से)
इससे इस प्रश्न का उत्तर मिलता है:
क्या यह लीड सही प्रकार का क्रेता है?
2. व्यवहारिक इरादा
लीड्स के बीच परस्पर क्रिया से प्राप्त संकेत:
प्रतिक्रिया विलंबता
प्रश्न प्रासंगिकता
बहु-चैनल सहभागिता (ईमेल + व्हाट्सएप + लिंक्डइन)
उत्पाद लुकअप दोहराएँ
सामग्री की गहराई
फ़ाइल डाउनलोड
इन संकेतों से पता चलता है कि खरीदार की कितनी रुचि है ।
3. अवसर का समय
एआई यह आकलन करता है कि क्या क्रेता निर्णय चक्र के माध्यम से आगे बढ़ रहा है।
खरीद पैटर्न
पिछले आयातों का समय
संचार की आवृत्ति
तात्कालिकता संकेतक
बातचीत के संकेत
यह उत्तर तब मिलता है जब वे खरीदने की संभावना रखते हैं ।
पारंपरिक स्कोरिंग शायद ही कभी इनमें से 20 प्रतिशत को भी कवर कर पाती है।
SaleAI AI लीड स्कोरिंग को कैसे लागू करता है
सेलएआई एकल मॉडल का उपयोग नहीं करता है।
यह एक बहु-एजेंट स्कोरिंग फ्रेमवर्क का उपयोग करता है, जहां प्रत्येक एजेंट अलग-अलग सिग्नल श्रेणियों में विशेषज्ञता रखता है।
इनसाइटस्कैन एजेंट
कंपनी की वैधता, आकार, क्षेत्र, प्रासंगिकता निर्धारित करता है।
डेटा एजेंट (गूगल, लिंक्डइन, फेसबुक, इंस्टाग्राम)
संपर्क डेटा, टीम जानकारी और सामाजिक संदर्भ के साथ लीड को समृद्ध करें।
एंगेजमेंट स्कोरिंग एजेंट
वार्तालाप व्यवहार का विश्लेषण करता है:
WhatsApp
ईमेल
Linkedin
CRM लॉग
ट्रेडरिपोर्ट एजेंट
आयात/निर्यात इतिहास और उत्पाद संरेखण जोड़ता है।
सुपर एजेंट
एकीकृत गतिशील लीड स्कोर की गणना करने के लिए सभी संकेतों को संयोजित करता है।
यह दृष्टिकोण एक ऐसा स्कोर बनाता है जो:
अनुकूली
डाटा युक्त
व्यवहारिक रूप से सटीक
लगातार अद्यतन
और सबसे महत्वपूर्ण बात:
बिक्री टीमों को अब स्कोरिंग नियमों को मैन्युअल रूप से बनाए रखने की आवश्यकता नहीं है।
एआई स्कोरिंग कैसे B2B बिक्री परिणामों में सुधार करती है
इसका प्रभाव कई आयामों में मापा जा सकता है।
1. बेहतर प्राथमिकता निर्धारण
बिक्री टीम को ठीक-ठीक पता होता है कि किन लीड्स पर तत्काल ध्यान देने की आवश्यकता है।
2. उच्च रूपांतरण दर
उच्च इरादे वाले खरीदारों के साथ अनुवर्ती कार्रवाई करने से असंगत परिणाम प्राप्त होते हैं।
3. पाइपलाइन शोर में कमी
कम इरादे वाले या बेमेल लीड अब संसाधनों का उपभोग नहीं करते।
4. तेज़ बिक्री चक्र
एआई उन खरीदारों की पहचान करता है जो सक्रिय रूप से निर्णय चरण में प्रवेश कर रहे हैं।
5. टीम की स्थिरता में वृद्धि
एआई विभिन्न अनुवर्ती शैलियों के कारण उत्पन्न परिवर्तनशीलता को दूर करता है।
6. अधिक सटीक पूर्वानुमान
पाइपलाइनें वास्तविक सहभागिता को दर्शाती हैं, न कि अतिरंजित धारणाओं को।
संक्षेप में, एआई अनुमान को एक मापनीय प्रणाली में बदल देता है।
लीड स्कोरिंग का भविष्य पूरी तरह से स्वायत्त होगा
बी2बी बिक्री प्रणालियों के अगले विकास में, लीड स्कोरिंग इस प्रकार होगी:
पूरी तरह से स्वचालित
पूरी तरह से समृद्ध
लगातार सीखते रहना
क्रॉस-चैनल जागरूक
वर्कफ़्लो ट्रिगर्स से सीधे जुड़ा हुआ
बिक्री टीमें अब स्कोर की “जांच” नहीं करेंगी।
सिस्टम को यह पता होगा कि कब कार्रवाई करनी है:
नेतृत्व सौंपें
एक क्रम को ट्रिगर करें
बिक्री प्रतिनिधि को सचेत करें
उच्च-इरादे वाले व्यवहारों को बढ़ावा देना
अद्यतन अवसर चरण
लीड स्कोरिंग "मापन" से स्वायत्त ऑर्केस्ट्रेशन में स्थानांतरित हो जाएगी।
निष्कर्ष
स्थिर लीड स्कोरिंग का युग समाप्त हो रहा है।
जैसे-जैसे B2B बिक्री अधिक वैश्विक, अधिक डिजिटल और अधिक अतुल्यकालिक होती जा रही है, सटीकता के लिए सरल नियम-आधारित तर्क से अधिक की आवश्यकता होती है।
एआई लीड स्कोरिंग सिस्टम खरीदार की तत्परता के बारे में अधिक पूर्ण समझ बनाने के लिए संवर्धन, व्यवहार विश्लेषण, इरादा मॉडलिंग और मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन को जोड़ता है।
सेलएआई जैसे प्लेटफॉर्म इस बुद्धिमत्ता का उपयोग टीमों को महत्वपूर्ण बातों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करने के लिए करते हैं:
न केवल अधिक लीड, बल्कि सही लीड - सही समय पर।
