Liidien pisteytys ominaisuuksien ja käyttäytymisen perusteella on tehtävä, joka soveltuu hyvin AI:lle, kunhan kaksi ehtoa täyttyy: validoitu pisteytysmalli ja riittävä historiadata mallin kouluttamiseen. Ilman näitä kahta tehtävää ei voi luotettavasti siirtää, kuinka houkuttelevalta se muuten kuulostaakin. Mihin AI tänään pystyy, on agentti: järjestelmä, joka arvioi, pisteyttää ja ohjaa liidejä jatkuvasti myynnille tai markkinoinnin automaatiolle, ilman että ihminen tarkastelee joka liidiä erikseen.
Liidit saapuvat vakiopaketin kanssa: yrityksen koko, tehtävänimike, alkuperä, klikkauskäyttäytyminen, lomaketiedot, käyntitiheys. Tämä on rakenteista tietoa, joka on jo siististi tallennettu CRM- tai markkinoinnin automaatiojärjestelmään. AI-malli voi yhdistää näitä ominaisuuksia ja antaa pisteytyksen menneisyyden kuvioiden perusteella: mitkä ominaisuuksien ja käyttäytymisen yhdistelmät johtivat aiemmin kauppaan. Tämä on juuri sen tyyppinen tehtävä, jota varten koneoppiminen on rakennettu. Vertaa tätä tehtävään, jossa jonkun on itse tulkittava tarina tai arvioitava ainutlaatuinen keskustelu — se vaatii toisenlaista arviointia, ja se ei ole sitä, mitä liidien pisteytys on.
Kun liideja on satoja tai tuhansia kuukaudessa, manuaalinen arviointi ei ole ylläpidettävissä, ja juuri tässä automaatio osoittaa arvonsa. Markkinoija, jonka on käytävä manuaalisesti läpi kymmenen ominaisuutta jokaisesta liidistä, menettää aikaa, jota hyöty ei kata. Malli, joka pisteyttää johdonmukaisesti ja äärimmäisen nopeasti, riippumatta liidien määrästä, muuttaa tämän laskelman täysin. Yrityksessä, jossa liideja on vain kourallinen viikossa, tilanne on toinen: automaation hyöty on pienempi ja ihmisen tekemä arviointi on usein yhtä nopeaa. Tämä volyymiero on juuri syy, miksi sama työ näyttäytyy toisessa yrityksessä eri tavalla kuin toisessa.
Väärin pisteytetty liidi ei ole katastrofi, mutta ei ilmainenkaan. Jos potentiaalinen liidi pisteytyy liian alhaiseksi, myynti voi jättää sen huomiotta ja liikevaihtoa menetetään. Jos keskinkertainen liidi pisteytyy liian korkeaksi, myynti tuhlaa aikaa keskusteluun, joka ei johda mihinkään. Se on ikävää, mutta yleensä korjattavissa: seuraava pisteytys tai seuraava yhteydenottohetki korjaa kuvan. Tämä eroaa esimerkiksi tilanteesta, jossa taloudellinen muutos kirjataan virheellisesti ja virheiden kustannukset ovat huomattavasti korkeammat — kuten näkyy kysymyksessä, voiko AI ylläpitää tarkastuslokia taloudellisista muutoksista. Liidien pisteytyksessä pisteytys on apuväline, ei lopullinen tuomio, ja se tekee virheiden kustannuksista sietokykyiset.
Harkintavara on keskitasolla, koska pisteytys lasketaan kiinteiden sääntöjen mukaan, mutta tulkinta — kuinka paljon painoarvoa pisteytys saa lopullisessa seurannassa — jää usein ihmisen tehtäväksi. Asiakaskontakti pisteytyy automaation kannalta suhteellisen edullisesti, koska pisteytys itsessään tapahtuu ennen varsinaista kontaktia: AI arvioi käyttäytymistä ja ominaisuuksia, ei keskustelua. Compliance saa keskitason, koska henkilötiedot ja käyttäytymisdata kuuluvat GDPR:n alaisuuteen; se, miten organisaatio kerää ja pisteyttää liidien tietoja, on täytettävä näitä sääntöjä, ja se on eri kysymys kuin pisteytyksen tekninen toteutettavuus.
Yllä oleva tulos ei pädi automaattisesti kaikkiin organisaatioihin. Yritys, joka on vasta aloittanut liidien generoinnin, ei yksinkertaisesti ole kerännyt tarpeeksi historiallista konversiodataa mallin kouluttamiseen — silloin luokittelu pysyy toistaiseksi ihmisen työnä, tai yksinkertaisena pisteytyksenä ilman AI:ta. Yritys, jonka kohderyhmä vaihtelee voimakkaasti, jolloin hyvän liidin ominaisuudet ovat tänä vuonna erilaiset kuin viime vuonna, joutuu tarkistamaan ja validoimaan mallinsa useammin kuin yritys, jolla on vakaat markkinat. Ja organisaatio, jossa liidit tulevat lähes aina yhden kanavan kautta ja käyttäytymisessä on vähän vaihtelua, saa helpommin koulutusdataa kuin yritys, jolla on kymmenen erilaista tulokanavaa. Juuri tästä syystä agentti-arvio on suuntaa antava tehtävälle yleisesti, ei tae juuri teidän tilanteeseenne — katso myös mitä vaihteluväli kertoo ja mitä ei.
Tämä tulos kertoo liidien pisteytyksen tehtävästä, ei markkinoijan tai myyjän roolista kokonaisuutena. Näihin rooleihin kuuluu tavallisesti paljon muutakin kuin pisteytys: seuranta, keskustelutaidot, strategia, asiakassuhde. Henkilöstöä ja resursointia koskevat päätökset kuuluvat omien lakisääteisten vaatimusten alle ja eivät kuulu tällaiseen tehtävän arviointiin. Tästä syystä laskemme mieluummin vapautuneita tunteja kuin toimenkuvia, ja selitämme, miksi laskemme tunteissa emmekä ihmisissä.
Haluatteko tietää, kuinka moni oman profiilinne tunneista koskettaa tällaisia tehtäviä? ftetoai:n ilmainen pikakartoitus koostuu kahdestatoista kysymyksestä, ei vaadi tiliä, ja antaa suuntaa siitä, mikä osa tehtävistänne on tänään siirrettävissä AI:lle. Täydellinen työkartoitus, joka syventyy tarkemmin omiin prosesseihinne, on vielä rakenteilla — sitä emme siis vielä tarjoa, mutta pikakartoitus antaa jo nyt ensimmäisen suunnan.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.