Advan – Mengelola prospek atau lead secara efisien merupakan tantangan utama bagi tim sales di hampir setiap perusahaan. Salah satu cara terbaik untuk memastikan bahwa tim sales dapat memfokuskan upaya mereka pada lead yang memiliki potensi terbesar adalah dengan menggunakan lead scoring. Namun, lead scoring tradisional sering kali tidak cukup untuk memprediksi konversi secara akurat. Di sinilah machine learning dapat membantu, dan Salesforce menyediakan platform yang dapat mengoptimalkan proses lead scoring menggunakan algoritma cerdas.
Dengan memanfaatkan machine learning di Salesforce, tim sales bisa mendapatkan gambaran yang lebih jelas mengenai kualitas dan potensi lead yang mereka kelola. Ini memungkinkan mereka untuk mengambil keputusan yang lebih tepat, mempercepat siklus penjualan, dan meningkatkan peluang konversi. Namun, untuk memaksimalkan hasilnya, ada beberapa langkah yang perlu kamu lakukan dalam proses implementasi dan pengoptimalan lead scoring berbasis machine learning.
Berikut adalah beberapa langkah yang dapat kamu lakukan untuk mengoptimalkan lead scoring berbasis machine learning di Salesforce untuk tim sales kamu:
1. Tentukan Variabel Penting untuk Lead scoring
Sebelum menggunakan machine learning untuk optimasi lead scoring, kamu perlu menentukan variabel atau data yang relevan untuk penilaian lead. Variabel ini bisa meliputi demografi, interaksi dengan email, aktivitas di situs web, dan respons terhadap kampanye pemasaran.
Dengan Salesforce, kamu dapat memanfaatkan data ini untuk melatih model machine learning agar lebih akurat dalam mengidentifikasi lead yang berpotensi tinggi. Pemilihan variabel yang tepat akan sangat mempengaruhi akurasi model dan hasil lead scoring yang kamu terima.
2. Gunakan Data Historis untuk Melatih Model
Salah satu kekuatan machine learning adalah kemampuannya untuk belajar dari data historis. Gunakan data masa lalu mengenai lead yang berhasil dikonversi menjadi pelanggan dan yang tidak, serta variabel terkait lainnya.
Salesforce menyediakan berbagai alat analitik yang dapat membantu kamu untuk menggali dan mempersiapkan data historis ini dengan mudah. Data ini akan menjadi dasar bagi model machine learning untuk memprediksi kemungkinan konversi setiap lead yang ada.
3. Terapkan Model Predictive Lead scoring
Setelah mempersiapkan data, saatnya untuk menerapkan model predictive lead scoring yang berbasis machine learning. Gunakan algoritma machine learning di Salesforce untuk membuat model yang dapat memprediksi lead mana yang lebih cenderung untuk membeli atau melakukan tindakan lebih lanjut.
Model ini akan memberikan skor yang lebih terperinci pada setiap lead, sehingga tim sales dapat memprioritaskan mereka yang memiliki skor tertinggi. Ini juga memungkinkan untuk mengidentifikasi lead yang mungkin diabaikan jika menggunakan metode tradisional.
Baca juga Membuat Aplikasi Internal Perusahaan di Salesforce AppExchange dengan Mudah
4. Integrasi dengan Alat CRM Salesforce
Penting untuk mengintegrasikan hasil dari model machine learning ke dalam sistem CRM yang digunakan oleh tim sales, seperti Salesforce. Hal ini memungkinkan tim sales untuk melihat skor lead secara real-time dan membuat keputusan berdasarkan data yang tersedia.
Salesforce memiliki integrasi yang mulus dengan berbagai fitur CRM, sehingga tim sales dapat langsung melihat lead yang memiliki potensi terbaik untuk dikejar. Dengan begitu, mereka bisa fokus pada prospek yang lebih relevan dan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.
5. Lakukan Monitoring dan Penyempurnaan Secara Berkala
Setelah model machine learning diterapkan, jangan lupa untuk memonitor dan menyempurnakan proses lead scoring secara berkala. Model machine learning bisa terus berkembang seiring waktu dengan semakin banyaknya data yang dimasukkan.
Dengan Salesforce, kamu bisa terus melacak efektivitas model dan mengatur parameter yang diperlukan untuk terus meningkatkan akurasi prediksi. Ini memungkinkan tim sales untuk selalu bekerja dengan informasi terbaru yang lebih relevan.
Mengoptimalkan lead scoring menggunakan machine learning di Salesforce memberikan keuntungan yang signifikan bagi tim sales. Dengan pendekatan berbasis data ini, tim sales dapat lebih mudah memprioritaskan lead yang memiliki potensi tinggi dan meningkatkan peluang konversi. Tentunya, pengoptimalan lead scoring ini memerlukan perangkat yang mendukung produktivitas dan kinerja optimal.
Advan Laptop 360 Stylus 2in1 Touchscreen adalah pilihan tepat untuk mendukung implementasi lead scoring berbasis machine learning di Salesforce. Dengan desain 2in1 yang fleksibel, laptop ini memungkinkan kamu untuk bekerja lebih interaktif dan produktif, baik dalam mode laptop atau tablet. Fitur layar sentuh dan kemampuan multitasking dari Advan Laptop 360 sangat cocok untuk mengelola dan menganalisis data lead secara efisien, memastikan kamu dapat bekerja dengan lebih cepat dan akurat.***
Editor : Adita Febriyanti