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Grading mit Pardot

Grading erlaubt es Dir, einzelne Personen (Prospects) auf Basis ihrer Daten hinsichtlich ihres Potenzials für den Verkauf zu benoten. Je mehr Kriterien einer Person mit denen des idealen Kunden Deines Unternehmens übereinstimmen, desto besser die Note. Da sich Daten auch regelmäßig ändern können, ist es von Vorteil, wenn man ein Grading-System hat, dass diese Benotung regelmäßig anpasst. Wir Du ein dynamisches Grading in Pardot realisieren kannst, erkläre ich Dir in diesem Artikel.

Echtzeit-Grading

Angenommen, Dein idealer Kunde ist Marketingleiter oder Director Marketing. Deine Grading-Rules werden das entsprechend berücksichtigen und jedem Prospect mit diesem Job-Titel eine bessere Note geben.

Auf einer Messe lernst Du eine Person kennen, die gerade Teamleiter für Online-Marketing ist und Dein Produkt spannend findet. Entsprechend übernimmst Du die Daten in Pardot. Da der Job-Titel aber nicht passt, tritt die Verbesserung des Grades nicht ein. Ein Deal mit dem Messebesucher findet derzeit auch noch nicht statt und der Prospect verbleibt erst einmal in deinem System.

Ein Jahr später füllt diese Person ein Formular auf Deiner Webseite aus und ist mittlerweile zum Marketing-Leiter befördert worden. Wenn deine Grading-Rules nun statisch sind, wird diese neue Information leider nicht dazu führen, dass der Grade neu berechnet und der Prospect damit in einen entsprechenden Vertriebsprozess gelangt. Pardot erlaubt Dir allerdings ein effizientes Echtzeit-Grading, mit dem Du derartige Änderungen an den Daten nicht verpasst.

Repeatable Automation Rules

Das Grading übernehmen in Pardot Automation Rules, die ein Grading-Kriterium auf „Match“, „No Match“ oder „Do not know“ setzen können. Mit dem „Repeatable“-Feature können diese Regeln zumindest täglich neu angewendet werden.

Du benötigst pro mögliches Outcome eine Regel. Angenommen also, Du möchtest Deine Postleitzahlengebiete unterteilen in vielversprechende, die das Grading verbessern, mittelmäßige, bei denen das Grading nicht angetastet wird und richtig Schlechte, die das Grading abwerten sollen. Dann brauchst Du genau drei Regeln, die je nach Postleitzahl des Prospects das Grading entweder anheben (Match), so lassen, wie es ist (Do not know) oder herabsetzen (No match).

Nennen wir diese für unser Beispiel einfach wie folgt:

  • Grading Plz Match
  • Grading Plz Do not know
  • Grading Plz No Match

Allerdings gibt es da einen kleinen Haken. Ohne zusätzliche Maßnahmen durchlaufen deine Prospects dann wirklich jede Automation Rule immer wieder, auch wenn das Ergebnis dann jedes Mal das gleiche ist. Gerade bei größeren Datenmengen kann das viel Rechenzeit erforderlich machen. Es gibt aber einen einfachen Trick, wie Du verhindern kannst, dass wirklich nur die Automation Rules ausgeführt werden, die eine Neubewertung zur Folge haben.

Arbeite mit Tags

Pardot bietet die Möglichkeit, per Automation Rule Tags zu vergeben oder zu entfernen. Diese Fähigkeit kannst Du dir zu Nutze machen, um die Anwendung von Automation Rules auf die wirklich Notwendigen zu beschränken.

Zu dem Zweck erstellst Du für jede der Automation Rules ein dazugehöriges Tag. Im Beispiel mit den Postleitzahlen könnte das dann sein:

  • Für die Regel Grading Plz Match den Tag gradingplzmatch
  • Für die Regel Grading Plz Do not know den Tag gradingplzdonotknow
  • Für die Regel Grading Plz No Match den Tag gradingplznomatch

Als Action fügst Du dann der jeweiligen Automation Rule die Folgenden hinzu:

  • Apply Tags mit dem zur Automation Rule gehörenden Tag
  • Remove Tags mit allen zum gleichen Kriterium gehörenden Tags der anderen Automation Rules

Also bezogen auf unser Beispiel bekäme die Automation Rule Grading Plz Match folgende Actions:

  • Apply Tags gradingplzmatch
  • Remove Tags gradingplzdonotknow, gradingplznomatch

Um jetzt zu verhindern, dass nach dem Setzen eines Tags die gleiche Automation Rule immer wieder durchlaufen wird, musst Du nur noch folgende Rule hinzüfgen:

  • AND Prospect tag isn’t und als Wert der zur Automation Rule gehörende Tag.

Im Beispiel mit den Postleitzahlen muss also die Automation Rule Grading Plz Match folgende Regel beinhalten:

  • AND Prospect tag isn’t gradingplzmatch

Das sorgt dafür, dass wenn die Regel durchlaufen wird, der richtige Tag vergeben und eventuell vorher gesetzte Tags mit einem anderen Ergebnis entfernt werden. Wenn also der Prospect die Filiale wechselt und danach in einem Postleitzahlengebiet arbeitet, dass eine Veränderung des Gradings bewirkt, durchläuft er die passenden Regeln und die jeweiligen Tags werden gesetzt oder entfernt.

Solange sich dann nichts an der Postleitzahl ändert, verhindert der gesetzte Tag, dass die gleiche Regel jeden Tag erneut angewendet wird. Fertig ist das Echtzeit Grading mit Pardot.

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