Mercoledi 21 Novembre 2018
MarketingLead Scoring: un modello per valutare i clienti prospect

Lead Scoring: un modello per valutare i clienti prospect

Il lead scoring è una metodologia indispensabile per valutare il grado di interesse di un lead e il suo potenziale come cliente acquisito.


Gerardo Grasso
A cura di: Gerardo Grasso Autore Inside Marketing
Lead Scoring: un modello per valutare i clienti prospect

Il lavoro di ogni web marketer è traghettare i lead nel complesso funnel del processo di acquisto, trasformando un contatto sconosciuto in un prospect di cui si conoscono dati personali, gusti, comportamenti online e che è pronto a trasformarsi in un cliente acquisito. Secondo un’indagine condotta da Marketo, il 95% dei prospect qualificati non è pronto a rivolgersi ad un venditore in quanto incapace di identificare i propri bisogni, anche se il 70% di questi, alla fine, procederà all’acquisto online di un dato bene o servizio. In che modo orientare questo complesso percorso? Come riuscire a stabilire se un cliente prospect è sufficientemente ricettivo rispetto agli obiettivi di conversione (e vendita) di un e-commerce?

Abbiamo già parlato più volte di lead nurturing, il processo mediante il quale si costruisce una relazione solida con i clienti prospect e si orienta il loro comportamento finchè diverranno dei clienti consapevoli e determinati all’acquisto; ciò di cui ci occuperemo oggi, invece è il cosiddetto lead scoring, una metodologia strettamente connessa al nurturing ma orientata a ordinare in base a specifici parametri e rank i clienti prospect al fine di determinare il loro grado di preparazione all’acquisto di un dato bene o servizio.

Il principio base del lead scoring consiste nell’idea che ogni lead o prospect possa essere classificato in base al grado di interesse mostrato rispetto a un certo bene o servizio e alla vicinanza rispetto a un certo tipo di azienda o business: ciò colloca ogni lead in un punto preciso del processo di acquisto, che le aziende devono necessariamente identificare per poter procedere agevolmente lungo il funnel. Un lead può facilmente trasformarsi in un cliente acquisito, ma può anche necessitare di maggior tempo – ed essere così affidato alle cure del lead nurturing.

Classificare i lead in base all’interesse vuol dire procedere ad una doppia valutazione: innanzitutto, occorre valutare se i contatti generati sono effettivamente interessanti per l’azienda. In questa prospettiva, è necessario prendere in considerazione tutte le variabili demografiche e le informazioni rilevanti in sede di registrazione (ad esempio, nel caso di iscrizione ad un servizio, download di un webinar, accesso alla demo di un dato software o di un servizio). In questo modo è possibile identificare i contatti in base a specifiche fasce di mercato e valutare se i lead generati possono costituire una parte consistente del target di riferimento che si intende conquistare. D’altro canto, è opportuno procedere anche ad un altro tipo di valutazione di interesse, ossia se i lead sono effettivamente interessati ai prodotti e servizi dell’azienda. In questo caso, è indispensabile raccogliere tutte le informazioni necessarie a elaborare un quadro esaustivo del comportamento online dell’utente e del suo grado di coinvolgimento: dai dati Analytics alla ricostruzione del comportamento on-line (es. compilazione di form, accessi al sito, richieste di quotazione). Si tratta di dati rilevanti che esprimono in maniera efficace il grado di interesse del lead e rivelano il suo potenziale di trasformazione in cliente acquisito.

Una volta determinato il grado di interesse dei lead, lo step successivo consiste nell’elaborare un modello di scoring che consenta una classificazione agevole dei lead in base a una serie di molteplici variabili e parametri da valutare attentamente. Le variabili possono appartanere a tre macrocategorie: da un lato, ritroviamo i parametri espliciti, vale a dire le informazioni osservabili e condivise attraverso form online o il processo di registrazione ad un dato servizio: dai dati demografici dei singoli lead alla loro mappatura sui Social, dai dati di contatto agli interessi socio demografici. A questi vanno aggiunti i cosiddetti parametri impliciti, che mirano a tracciare il comportamento di un prospect (dal download di una demo alla sottoscrizione di un free trial, dalla partecipazione mediante commenti al coinvolgimento rispetto a webinar live o webcast, sondaggi on-line, o più semplicemente alla visualizzazione di contenuti speciali quali manuali, workbook, case study o video). Infine, non vanno sottovalutati altri dati impliciti capaci di rileare un cattivo comportamento del lead: dalla cancellazione della propria iscrizione ad una newsletter alla mancanza di attività e visite sul sito a eventuali commenti negativi sui Social.

Un simile modello implica non solo una perfetta integrazione tra dati, Social e analisi ma anche l’elaborazione di una vasta gamma di contenuti di qualità mirati al coinvolgimento dell’utente per agevolare la raccolta delle informazioni e la trasformazione di un lead semi-sconosciuto in un cliente felice e fidelizzato.

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