B2B企业如何精细化设置线索漏斗,提升转化率?

2024/04/23

如何建立行之有效的线索漏斗,如同横亘在B2B企业发展征途上的一座高山,无法绕行,更无法忽视。科学的线索漏斗机制就像一把经过千锤百炼的锋利宝剑,为营销人员披荆斩棘,清除线索流转途中的障碍与杂质,确保每一条线索都能向着转化的终点前进。

然而,想要真正驾驭这把宝剑,发挥出其最大的威力,关键在于精细化的设置与操作。从用户进入线索池,到营销协定的线索标准运营,再到不断优化转化路径,提升用户体验,每一步都需要我们深思熟虑,精益求精。

正是这样的精心打磨,才能确保线索漏斗的每一个环节都高效运转。反之,如果对线索漏斗界定不清,则会对企业造成无法估量的损失。

其中一个明显的例子是,一家在数字化营销领域深耕多年的企业,建立了完整的市场和销售协同体系,但是对于线索和线索漏斗划分不清,比如他们构建了一个庞大的超级线索漏斗,包含Raw Leads、MQL、MRL、SAL、SQL、SRL等,几乎可以根据需要随意添加不同的漏斗阶段,不仅给运营提供了巨大的压力,而且对销售和CRM的分配也增加了困难性。

01.这样的漏斗正确吗

和UTM参数定义一样,关于线索的解释并没有一个绝对正确的定义,每家企业会有自己的线索标准,只要符合自己企业的运营逻辑即可,但一般来讲,大部分B2B企业的线索流转路径可以归结为下面这张图:


SDR一般会认为,在这个漏斗定义过程中,MRL、SRL、SAL在漏斗阶段非常清晰,可以很快速的看到这些人的阶段是什么。

但是,如果要精益求精的去看,我们就会发现这里边有一些是线索漏斗(如MQL、SQL),有一些是线索状态(如MRL、SRL、SAL),因为其实MRL、SRL、SAL在KPI指标上仍然属于MQL。

这个就好像我们把过程指标和结果指标混在一起去看,例如我们在算MQL指标时,把4个指标(MQL+MRL+SRL+SAL)加在一起不就是MQL的总数了么?这个结果是对的,但是如果有机会,为什么不做一个一劳永逸的事情呢?

举个例子:假设领导想了解去年卖了几只羊:

最佳情况下,你可以直接看到我去年卖了50只羊,如果领导想知道细节,我会告诉你其中30只卖给了甲,20只卖给了乙。现在的情况下,你先要去拉一个结果,30只卖给了甲,20只卖给了乙,然后一算,告诉领导我去年一共卖了50只羊。

02.过程指标与结果指标最好分开

在二者的关联中,线索漏斗应服务于结果指标,而线索状态则致力于服务过程指标。

当我们深入剖析其年终数据总结所关注的指标时,发现他们通常不会关注SAL、SRL、MRL等指标,而是主要聚焦于MQL、SQL、OPP等结果性指标。这意味着,过程指标仅在管理过程中受到关注,而在进行大型数据回顾时则不被纳入考量。基于这一发现,我们重新梳理了线索阶段漏斗,并对漏斗内各线索状态进行了重新定义。



在重新定义的线索阶段中,我们仅选取了Raw Leads、MQL、SQL这三个关键阶段,因为它们能够直接反映市场一年内的线索获取量、对销售的线索贡献量以及有效线索的数量。

同时,在漏斗内部,我们进一步细化了线索状态,以便业务端更有效地跟进。例如,对于SDR而言,在Raw Leads阶段,他们主要关注新增线索和活跃线索,旨在以最快速度将其转化为MQL。

因此,我们基于线索状态为SDR创建了三个关键线索视图,以便他们更好地聚焦和管理线索:

待联系客户视图:包含Raw Leads阶段的新增线索、活跃线索及打分合格的线索,这些线索具有较高的潜力转化为MQL。

待反馈线索视图:针对处于MQL阶段但销售尚未反馈的线索,允许SDR自行评估是否需要与销售沟通。

已反馈无效线索视图:针对被销售认定为无效的MQL线索,可考虑重新分配给其他销售或持续深入挖掘其价值。

03.市场漏斗和销售漏斗

或许有人会提出疑问,为何之前的OPP、Deal阶段在当前的设定中不再显现。这实则是经过我们深入讨论与综合考量后的决策结果。漏斗模型的构建,其核心目的在于服务业务,助力业务决策。

我们应当理解,无法期望在单一的界面中展现所有数据,除非企业愿意投入大量资源自建一个CDP(客户数据平台)来集中存储所有数据。然而,这样的投入无疑是巨大的,企业在决策时需充分考虑自身实力与需求,量力而行。因此,我们在设计当前的漏斗模型时,更加注重数据的实用性与针对性,以便更好地为业务提供有价值的洞察。

04.市场线索漏斗

在多数情境下,我们应当将市场漏斗与销售漏斗分别在不同系统中进行展示。对于B2B市场而言,实际上并不需要过多关注OPP、Deal,国内大多数B2B企业也并未将此设置为市场部的考核指标。销协同中的一个关键线索传递环节已得到有效衔接。在SQL之后,我们还应监控一个转换状态,即销售将这些有效线索转化为客户的比例(此处所指客户为公司对象,非成交客户)。

此外,为更全面地评估营销协同效果,我们还应建立一个协同指标作为参考,即商机与客户覆盖率。具体而言,就是将CRM中的所有商机与成单客户分为两组,并导入营销系统中。以商机覆盖率为例,假设当前商机客户共有500家,在过去一年中,与这500家客户中的350家存在互动行为的市场线索,则市场部的商机覆盖率即为70%。

在实际操作中,我们观察到,尽管部分客户并未成为我们的SQL,但通过市场营销活动的覆盖,他们最终仍转化为商机或成交客户。这表明市场部在这些客户的转化过程中发挥了重要作用。尽管这一作用难以直接通过KPI来衡量,但作为一个参考指标,它有助于我们更全面地评估销售对市场部的贡献。



05.销售客户漏斗

对于销售而言,公司主要的考核标准是其成单能力。从漏斗模型的角度观察,可以清晰地看到销售在一年内通过市场部获取的客户数量、自行拓展的客户数量,以及这些客户转化为商机并最终成交的比例。这两部分的占比,以及它们各自转化为商机和成交的比例,可以作为评估销售能力的过程指标。同时,销售成单金额则作为衡量销售能力的结果指标。

06.线索状态双向同步

综上所述,经过对市场线索漏斗设置的深入讨论,基本上已经完成了最具挑战性的业务定义工作。

接下来,B2B企业的主要任务是实现营销云与CRM之间的线索状态同步。具体而言,MQL状态的修改将由市场端在营销云中完成。一旦线索被传递给CRM的销售团队,线索漏斗阶段将自动更新为MQL。

同时,为确保双方信息的实时性与准确性,B2B企业需要引入一个字段来监测CRM中线索的跟进状态。根据上文,可以识别出四个关键状态:未处理、有效线索、无效线索、已转换。这些状态与市场漏斗的对应关系已在之前的图表中详细阐述。

为实现双方信息的实时同步,可以设置一个自动化流程。当CRM中的线索跟进状态发生变更时,该流程将自动更新营销云中的线索跟进状态,并相应调整线索阶段。

在实际的营销协同流程中,的确可能遭遇许多具体的、细致入微的问题,比如线索如何分配、如何界定反馈周期、针对问题线索如何处理等等。鉴于篇幅限制,本文无法对上述问题进行深入讨论。

最后

B2B企业线索漏斗设置的艺术与科学,既是对精准营销的追求,也是对高效转化的探索。

在这个信息爆炸的时代,如何精准锁定目标客户,如何将有价值的线索转化为实际的订单,已经成为企业竞争力的重要体现。只有不断研究、不断优化,我们才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

关于更多B2B市场线索方面的知识,感兴趣的也可以参考我们之前制作的《B2B线索生命管理指南》,了解更多关于线索运营知识~



以上就是本篇文章全部,虽然不能够完全讲透线索管理,但我们也希望能够带给你一些帮助,并对以后工作有所启发。


策划:致趣百川市场部

编辑:楠啊楠
作者:致趣百川资深售前咨询 何路

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