Behavioral Rank In Lead Scoring Helps Get Not More But Quality Leads

At the start of the year, many analysts had predicted that 2022 would see lead scoring, the process of identifying and grading a prospective customer’s intent, come of age.

What is Lead Scoring?

This group bet on the growing reliance on behavioral scores in the overall lead-scoring business. This type of recording involves two sets of data, each offering its own insights.

The demographic count, a child of the more traditional lead-scoring method, measures how well a prospect fits your target audience.

Behavior score, on the other hand, indicates sales readiness based on a combination of activities undertaken by the prospect, beginning with their actions on your website, their reactions to your newsletters or emails, and other such measurable activities.

For years, companies depended largely on demographic-based scoring to pass on leads to their sales teams.

But in the past two years, that seems to be changing, with an increasing reliance on a prospect's behavioral patterns.

Companies, especially those in the B2B sphere, can no longer just look at lead scoring as a “strait-jacketed” activity, or worse still, depend on wild guesses made by someone in top management.

Here’s another reason why this year may eventually turn out to be a watershed year for lead scoring – the use of third-party data.

All this while, Enterprises have only been using information gleaned from within the organization. But before going any further, here’s a red flag.

Third-party data here must not be confused with the generally prevailing practice of “purchasing” unverified leads from online generators or affiliates.

What we are talking about is tracking data generated by a prospect during his off-site activities. Such lesser biased inputs help marketers in their pursuit to understand who is really a buyer and who qualifies as a “junk lead”.

A combination of all three above-mentioned factors is set to make lead scoring an even more accurate science in the new year.

What is the Purpose of Lead Scoring?

According to Gleanster Research, no matter how many leads you generate, only 25% of those leads are genuine and even have a possibility to convert. Of those genuine leads, approximately 79% will not convert into sales.

This translates to only 5% of all possible leads actually becoming customers. That’s an annoyingly low number, and every time a lead turns out not to be in that 5% feels like a waste of your valuable resources.

So, how do you improve the process to chase fewer low-quality leads and convert more high-quality leads?

Lead scoring in marketing is crucial for deciding whether a lead should be given to sales (Sales Qualified Leads, or SQLs) or continued to be cultivated (Marketing Qualified Leads, or MQLs).

Lead Scoring and Its Importance

As in any other industry, sales are the lifeblood that facilitates your B-to-B company’s growth.

However, your sales team’s success is inherently limited by time; after all, there are only so many hours in the day when prospects are available to engage with your sales team and begin the process of becoming a customer.

Your website might serve as a 24/7 way to inform people of who your organization is and what services it provides, but that only places that prospect at the top of the sales funnel; how do you get them to begin flowing down the funnel and into that prized position of ‘customer’?

Lead Scoring Models

After all, it stands to reason that if Company A has certain qualities and is currently your customer, then other companies that have those qualities have a better chance to become customers than those that don’t.

Similarly, you may find that the majority of converting prospects are customers who have been in the market for more than a year, so leads that have been looking for a solution like yours can be ranked by how long they have been searching. 

A key consideration when looking at lead scoring as a whole, however, is what algorithm you should use to score the leads comparatively.

Listed below are a few instances of creating scoring models to rank possible customers. 

Buying intent model

One way to score leads is to analyze their purchase intent.

Intent data can be gathered from different digital sources to get a full picture of the prospect’s purchasing journey.

Lead scoring models based on intent data allow you to reach potential clients early. 

Express Analytics’ intent data allows you to minimize budget resources and manual needs. 

Demographic or firmographic model 

A second kind of model for lead scoring is a demographic or firmographic model, where you group and rank prospects based on how similar they are to one another.

This usually manifests as a clustering algorithm, such as K-means or K-neighbors, in which all prospects and customers are clustered, and prospects are then graded based on how closely they cluster with existing customers.

In this way, B2B lead scoring can act similarly to how B2C companies use demographic information in the customer profiling process.

Online behavioral model

Another kind of model is an action-based ranking model, where you can assign scores based on activities and moves that drive performance online or on your website.

Attributes with negative scoring

You can also use lead scoring to identify leads that have gone cold; after all, to keep your efforts focused and efficient, your sales team should avoid engaging with customers whose behavior indicates reduced buying intent.

What to Inspect before Implementing Lead Scoring Models?

For instance, your eligibility criteria must match the fields on lead capture forms. Another thing to consider is whether you have sufficient leads to rank.

As the purpose of lead scoring is to evaluate leads in the context of the other leads and customers you have, the fewer leads there are to compare, the higher the chance that a low-quality lead sneaks through.

Therefore, if leads are scarce, it’s good to invest extra time in lead generation. 

Similarly, if sales development executives are busy with lead follow-ups and conversion rates are high, then lead scoring might not be relevant for you.

If you have several leads coming in and the sales team complains about their poor quality, the solution is to better align your marketing strategy by setting more stringent requirements for MQLs before they become SQLs.

What is a Predictive Lead Scoring System?

Predictive lead scoring is a data-driven model that uses machine learning algorithms to identify behavioral and demographic patterns among your best previous customers.

Using a predictive lead scoring system, you can improve lead scoring effectively and quickly, based on current data from your marketing analytics tools and CRM.

Additionally, the model actually works, and its forecasting improves as it processes more data. Hence, you can develop an effective marketing strategy or follow up based on the current status of your leads.

AI in lead scoring

Predictive lead scoring analyzes customer behavior and forecasts sales by integrating big data and AI with the existing lead-scoring model.

Whereas AI inspects audience data from a quantitative perspective and identifies which leads require more nurturing and which are qualified for sales.

Furthermore, predictive lead scoring boosts ROI by upgrading the workflow between sales and acquisition.

ML in lead scoring

Predictive lead scoring provides metrics on current customers’ anticipated value relative to the demographics and behaviors of prospective customers. 

Based on this comparison, ML-focused algorithms develop a broader picture of members in your target audience who most likely need additional nurturing.

It is crucial to note that predictive lead scoring depends on data from current customers; improving your profiles of current customers in the CRM will update your predictive lead scoring model.

Behavioral Scoring and Lead Scoring Intelligence

Lead intelligence is a pipeline that aims to provide a 180-degree view of every prospect on their journey to buy, and marketers are the ones looking at this process through the lens.

The addition of the behavioral data component in lead scoring today is also part of the new thinking among marketers that the name of the game is no longer more leads but “better” or qualified leads.

The effort is to hand over Marketing Qualified leads (MQLs) as “sales-ready” to colleagues in Sales, thereby saving them time and resources and, overall, helping organizations increase their lead conversion rates.

And in this, behavioral data is being seen as one that is coming to play a major role.

Keeping Behavioral Score

Here’s how lead scoring has evolved through the ages, today, coming to rest on the doorstep of a prospect’s behavior.

In the past, marketers would assign a high score to a person who held a certain rank within an organization, simply because they thought he held the decision-making power for purchases.

A marketer based this on what’s generally defined as explicit data. That silo-type of scoring is history.

Marketers then started grading prospects based on information gathered from implicit data, or the actions of a person.

Clicking a link in an email, for example, qualifies as one.

But even such implicit-based data scoring is now being honed into a science in the drive to identify quality leads.

For example, a short while ago, anyone who simply clicked on a web page 10 times received a high score recorded against their name and was said to be “sales-ready”.

Today, however, a prospect who has done something more concrete than merely clicking, like filling out a registration form for a webinar on your website, gets more marks than the guy who simply clicked a dozen times.

Thus, a potential buyer’s intent is often revealed through their behavior.

Behavior score, which essentially comes out of behavioral qualification, a set of triggers around the buying process, has a two-fold purpose – it helps measure a person’s sales readiness and provides a clue to which channels provide the best prospects.

Clearly, converting visitors into leads is a complex process and will remain so as long as your visitors are real people with real emotions, not bots.

This entire process is based on lead scoring. Needless to state, the more accurate marketers score leads, the faster it is for the Sales team to close a deal.

A recent survey found that 62% of sales teams did not trust the lead-scoring metrics used by marketing teams.

According to an Aberdeen Group study, a sales team without some form of sales intelligence to fall back on spent an average of 200 hours per year on non-sales-related activities such as tracking down data, finding phone numbers, and planning sales pitches.

Lead Scoring Best Practices in Sales

Listed below are crucial lead scoring practices to find hot leads:

Specify the criteria for sales-qualified leads

You have to decide which elements add value to lead conversion, or which attributes indicate it’s good to disqualify leads.

In lead scoring, your B2B firm should prioritize budget and business size, whereas local businesses should focus on geographic data.  

Don’t ignore the conversion process

You can determine how close a lead is to conversion by examining their behavior. 

Allocate points to each attribute and action

Allocate higher value points to actions that are near conversion.

Actions taken by new leads, such as subscribing to a newsletter or visiting a homepage, shouldn’t carry as much weight as approaching the sales team about pricing. 

Leads can earn points for various actions, so consider the minimum eligible score before approaching your contacts. 

Measure and adjust scores

You shouldn’t simply set and forget the lead scoring process, as the customer journey changes over time, so you have to adapt your lead-scoring models to produce targeted ads regularly.

Express Analytics offers Catalog Modeling and Catalog Scoring techniques based on sophisticated statistical algorithms to help businesses not only identify likely customers but also determine with a high degree of accuracy which leads are most likely to convert.