Il lead scoring<\/em> \u00e8 una metodologia utilizzata dalle aziende per classificare i prospect generati attraverso strategie di prospezione<\/a> in base a vari criteri che determinano dove si trova il prospect rispetto al funnel di vendita.\u00a0 \u00a0<\/p><\/p>\n\n Lo scopo \u00e8 di attribuire un punteggio per ogni azione realizzata dai prospect sul sito o in reazione alle campagne di marketing. Pi\u00f9 il prospect mostra un interesse importante per i tuoi prodotti o servizi attraverso le sue azioni, maggiore sar\u00e0 il punteggio che gli verr\u00e0 assegnato. <\/p>\n\n Esempi di punteggi attribuiti da UpByWeb<\/em><\/p><\/p>\n\n\n\n Questi criteri possono riguardare i dati demografici e il comportamento degli utenti, e saranno definiti prima di attribuire il punteggio al prospect. Il prerequisito \u00e8 quindi la definizione dei propri buyer persona. <\/p>\n\n\n\n L’obiettivo \u00e8 quello di creare delle campagne mirate per i prospect a ogni fase del loro percorso di acquisto per convertirli in clienti.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n Come comportarsi nel caso di un’attivit\u00e0 e-commerce?<\/strong><\/p><\/h2>\n\n Per definire i criteri da includere in una strategia di lead scoring<\/em>, \u00e8 importante capire il comportamento degli utenti che potrebbe portare a una decisione di acquisto.<\/p><\/p>\n\n Tutto dipende dal prodotto, dalla personalit\u00e0 degli acquirenti e dal funnel di vendita. Tuttavia, per molte aziende che hanno un’attivit\u00e0 e-commerce, bisogner\u00e0 analizzare i dati demografici e il comportamento degli utenti.<\/p>\n\n Puoi segmentare i nuovi prospect in base ai dati demografici (es. et\u00e0, genere, situazione geografica) per avere un’idea del tipo di gruppo target a cui appartengono. <\/p>\n\n I gruppi con et\u00e0 differenti hanno comportamenti di acquisto diversi. Per esempio, se punti a un target con un’et\u00e0 superiore a 10 anni, puoi attribuire ai prospect di questa fascia di et\u00e0 uno score pi\u00f9 alto rispetto ai baby boomers (nati dal 1944 al 1964).<\/p>\n\n Inoltre, i prospect che vivono in aree geografiche commerciali o dove esiste una percentuale alta di acquirenti potenziali otterrano uno score pi\u00f9 elevato dei prospect che vivono al di fuori di queste aree. \u00c8 importante quindi adattare le risorse logistiche e di deposito in funzione di queste aree.\u00a0<\/p><\/p>\n\n I dati demografici rappresentano un buon indicatore per la segmentazione dei nuovi prospect al momento della loro registrazione, anche se non consentono di misurare il loro interesse per i prodotti o i servizi. <\/p>\n\n Ed \u00e8 proprio qui che entra in gioco il comportamento degli utenti.<\/p>\n\n Probabilemente, esegui gi\u00e0 un follow up del comportamento degli utenti del tuo sito web per migliorare costantemente la user experience<\/a> \u00a0(se non \u00e8 cos\u00ec, ti consigliamo di farlo), quindi perch\u00e9 non utilizzare questi dati per esaminare i prospect e identificare il loro posizionamento all’interno del funnel di conversione?<\/p><\/p>\n\n Quali sono i criteri di lead scoring da utilizzare per un sito e-commerce?\u00a0<\/strong><\/p><\/h2>\n\n #1 Categorie di prodotti<\/strong><\/p><\/h3>\n\n Esamina le categorie di prodotti consultati dagli utenti per sapere quali sono le tipolgie di prodotto da mettere in evidenza.<\/p>\n\n Osserva quante volte hanno consultato queste pagine per capire il loro grado d’interesse. Pi\u00f9 hanno visitato una certa categoria di prodotti, maggiore sar\u00e0 il loro interesse per un determinato tipo di prodotto. <\/p>\n\n Se il tuo sito presenta uno strumento di ricerca di prodotti, \u00e8 importante attribuire un punteggio in base alle ricerche realizzate dai prospect. Attiva la funzione di ricerca di siti web su Google, se non l’hai ancora fatto. Potrai vedere le parole e le espressioni esatte utilizzate dagli utenti per le ricerche sul tuo sito. <\/p>\n\n In base ai tuoi prodotti, \u00e8 possibile osservare che la ricerca di espressioni specifiche comporta degli score specifici.<\/p>\n\n #2 Numero di visite<\/strong><\/p><\/h3>\n\n Il numero di visite di un utente su un sito web \u00e8 un ottimo indicatore per capire il suo interesse per una marca. <\/p>\n\n Supponiamo che un utente visita il tuo sito 5 volte in una settimana e che consulta delle pagine con prodotti diversi. <\/p>\n\n <\/p>\n\n\n\n Sai che l’utente \u00e8 interessato alla tua marca ma non ha dimostrato interesse per un prodotto in particolare. <\/p>\n\n\n\n Con molta probabilit\u00e0, questo lead otterr\u00e0 uno score inferiore a quello dei prospect che hanno visitato pi\u00f9 volte una pagina specifica di prodotti. Questo per\u00f2 non significa che non valga la pena di contattarlo! Significa semplicemente che devi adottare un approccio meno invadente. <\/p>\n\n\n\n Per esempio, come illustrato sulla sinistra, puoi mostrare un pop-up in cui proponi di contattarti. Possono avere bisogno di aiuto per trovare quello che cercano sul tuo sito o avere delle domande su un prodotto.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n <\/p>\n\n #3 Pagine specifiche\u00a0<\/strong><\/p><\/h3>\n\n \u00c8 probabile che alcune pagine del tuo sito registrino un livello di interesse pi\u00f9 alto rispetto ad altre. <\/p>\n\n Anche questo pu\u00f2 rappresentare un indicatore importante per il lead scoring. <\/p>\n\n Per esempio, i prospect che visitano una pagina di un prodotto dovrebbero ottenere uno score pi\u00f9 elevato di quelli che visitano la home page o la pagina di contatto.<\/p>\n\n Fai una classifica delle pagine del tuo sito e assegna a ciascuna di loro un valore per migliorare lo score.<\/p>\n\n Per esempio:<\/p>\n\n Esempio di lead scoring di<\/em>\u00a0Sleeknote<\/em><\/a><\/p><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n Il tuo sito presenta una pagina con gli orari di apertura e i prospect che visitano questa pagina sono interessati alle offerte di uno dei tuoi negozi nella loro regione.<\/p>\n\n L’ideale sarebbe quindi di inviare a questi prospect le informazioni relative alle offerte dei negozi di questa regione in base alla geolocalizzazione. <\/p>\n\n #4 Comportamento d’acquisto<\/strong><\/p><\/h3>\n\n Si tratta di un dato interessante da esaminare in quanto ne dice lunga sulla probabilt\u00e0 di acquisto degli utenti. Hanno aggiunto degli articoli al carrello? Queste informazioni sono molto utili!<\/p>\n\n I clienti che effettuano un secondo acquisto hanno il 53% in pi\u00f9 di probabilit\u00e0 di farne un terzo. E quando effettuano il decimo acquisto, le probabilt\u00e0 di effettuarne altri sale al 83%.<\/p><\/p>\n\n Inoltre, se gli utenti abbandonano il carrello, bisogna seguire il loro comportamento e incitarli a completare l’acquisto attraverso il recupero degli ordini in sospeso<\/a>.<\/p><\/p>\n\n Hanno dimostrato un forte interesse per un prodotto\/servizio, ma qualcosa gli impedisce di passare all’acquisto. Aiutali a superare l’ostacolo attraverso un’email personalizzata.<\/p>\n\n Soprattutto per un’attivit\u00e0 e-commerce, la user experience riveste un ruolo chiave per la conversione dei prospect in clienti: firma elettronica<\/a>, gamification, programmi fedelt\u00e0, azioni capaci di trasformare i prospect in clienti fissi.<\/p><\/p>\n\n I clienti fissi hanno bisogno di messaggi diversi rispetto agli acquirenti che comprano per la prima volta perch\u00e9 conoscono gi\u00e0 la tua marca (potresti adottare delle operazioni di marketing pi\u00f9 agressvie per la vendita a questo tipo di segmento).<\/p>\n\n I prospect che abbandonano i prodotti nel carrello otterranno uno score pi\u00f9 elevato rispetto a quelli che hanno visitato semplicemente la pagina. E i clienti fissi otterranno un punteggio pi\u00f9 elevato rispetto ai prospect che hanno abbandonato il proprio carrello.<\/p>\n\n Di seguito, troverai un esempio di un modello semplice di score per i diversi tipi di prospect:<\/p>\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.oxatis.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/image.png\")
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