Criteri di lead scoring per il settore automobilistico

Il lead scoring è il metodo con cui i team di marketing del settore automobilistico decidono quali lead meritano l'attenzione di un venditore, quali necessitano di un percorso di accompagnamento e quali invece devono essere messi in secondo piano. Se gestito correttamente, trasforma il volume dei lead in vendite di veicoli. Se gestito male, sommerge i concessionari di lead di scarsa qualità e indirizza gli acquirenti qualificati verso la concorrenza.

La sfida: la maggior parte dei marchi automobilistici utilizza modelli di scoring mutuati da guide generiche dedicate al settore SaaS B2B. Questi modelli non tengono conto del comportamento effettivo degli acquirenti di auto. Questa guida illustra in dettaglio i criteri di lead scoring che i team del settore automobilistico dovrebbero adottare, spiega perché i modelli standard risultano inadeguati in questo settore e indica come costruire un modello che rispecchi le modalità effettive di acquisto dei veicoli.

Perché il lead scoring è importante nel settore automobilistico

L'acquisto di un'auto è un acquisto che richiede un'attenta valutazione, avviene con scarsa frequenza ed è mediato dal concessionario. Questa combinazione rende la valutazione dei lead (lead scoring) al tempo stesso preziosa e complessa.

Il problema è determinato da alcuni fattori:

• Lunghi tempi decisionali. L'acquisto di un veicolo nuovo richiede in genere settimane o mesi, dalla prima richiesta di informazioni alla prova su strada fino alla firma del contratto.
• Elevato volume di lead. La maggior parte dei marchi genera un numero di lead superiore a quello che i concessionari riescono a contattare in tempi rapidi.
• Passaggio delle vendite ai concessionari. Il marketing genera il contatto, ma è il concessionario a concludere la vendita. Senza un sistema di valutazione, ogni contatto viene trattato allo stesso modo, indipendentemente dalla sua qualità.
• Il costo dei contatti di scarsa qualità. Un contatto di scarsa qualità non comporta solo lo spreco di una chiamata di vendita. Nel tempo, mina la fiducia del concessionario nelle fonti di contatti del marchio e rallenta il follow-up sui contatti di buona qualità che si trovano accanto ad esso.

Il lead scoring risolve il problema della definizione delle priorità. Indica al team di vendita su cosa concentrare la prima ora di lavoro, al team di marketing quali campagne potenziare e al marchio quali fonti generano effettivamente vendite di veicoli.

Perché i modelli standard di scoring B2B non sono adeguati per il settore automobilistico

I modelli generici di lead scoring B2B assegnano punti in base alla qualifica professionale, alle dimensioni dell'azienda, al settore di attività e a indicatori di coinvolgimento quali l'apertura delle e-mail. Sono progettati per i cicli di vendita SaaS e per l'account-based marketing.

Se si applica questo modello a chi acquista un’auto, la maggior parte dei criteri smette di fornire indicazioni utili. La qualifica professionale di chi acquista un’auto non determina se effettuerà o meno l’acquisto. Non gestisce un conto. Non interagisce con le e-mail di marketing allo stesso modo di un potenziale cliente B2B.

I criteri che effettivamente consentono di prevedere le vendite di veicoli sono diversi:

• La posizione geografica di un acquirente rispetto a un rivenditore è più importante delle dimensioni della sua azienda
• Il comportamento degli utenti del configuratore è più importante delle aperture delle e-mail
• La fonte dei lead è più importante dell'aumento dei punteggi derivante da un webinar
• I dettagli relativi alla permuta sono più importanti dei download dei white paper

Soprattutto, il sistema di valutazione nel settore automobilistico deve funzionare contemporaneamente su tutti i mercati, per tutte le tipologie di veicoli e in tutte le reti di concessionari. È raro che un unico modello globale sia adatto a tutte le situazioni; gli adeguamenti locali sono essenziali.

Le cinque categorie dei criteri di lead scoring nel settore automobilistico

I modelli di valutazione nel settore automobilistico più efficaci combinano segnali provenienti da cinque categorie.

1. Segnali di identità e di convalida

Prima di assegnare qualsiasi punteggio, è necessario verificare che i requisiti fondamentali siano soddisfatti:

• La convalida dell'indirizzo e-mail ha esito positivo
• Il numero di telefono è raggiungibile ed è nel formato corretto per il Paese
• Il nome è plausibile
• L'indirizzo o il codice postale è corretto e corrisponde all'area di competenza del concessionario richiesto
• Il lead non è un duplicato di un record esistente nel CRM

Si tratta di criteri di selezione, non di criteri di valutazione. Un lead che non supera la convalida non dovrebbe mai arrivare al venditore. La convalida, la deduplicazione e i controlli di identità effettuati al momento dell'acquisizione eliminano una parte significativa dei lead che altrimenti farebbero perdere tempo al reparto vendite.

BMW Motorrad Thailand utilizza il sistema di convalida dei lead di Driftrock per garantire che solo i lead qualificati vengano inseriti nel CRM, in modo che i team di vendita possano concentrarsi sulle migliori opportunità senza perdite di tempo.

2. Segnali di sorgente e di canale

La provenienza del contatto è uno dei fattori predittivi più significativi dell’intenzione:

• Gli annunci “Lead” nativi su Meta o Google indicano un interesse concreto proveniente da un canale a pagamento
• I lead provenienti dalle piattaforme di marketplace e dagli editori indicano solitamente un’intenzione di acquisto più marcata, poiché l’acquirente sta effettuando ricerche in modo attivo
• I moduli inviati tramite il configuratore rappresentano in genere i lead con il più alto livello di interesse, poiché l'acquirente ha dedicato del tempo a personalizzare il veicolo che desidera
• I download delle brochure e le iscrizioni alla newsletter si collocano ai livelli inferiori della scala delle intenzioni
• I lead generati dagli eventi variano a seconda del tipo di evento

I dati in tempo reale raccolti in un ciclo chiuso ti indicano quali fonti si traducono effettivamente in vendite di veicoli nel tuo mercato. Il punteggio dovrebbe riflettere questo aspetto, non un valore ipotetico.

3. Segnali comportamentali

Cosa ha fatto l'acquirente prima, durante e dopo aver compilato il modulo di contatto:

• Coinvolgimento degli utenti del configuratore (fino a che punto sono arrivati, quali opzioni hanno specificato)
• Richiesta di prova su strada vs. richiesta di brochure vs. richiesta di informazioni generali
• Pagine visitate e tempo trascorso sul sito
• Visite ripetute o richieste multiple
• Risposta alle comunicazioni di follow-up (aperture delle e-mail, interazioni su WhatsApp, accettazione delle richiamate)

Un potenziale cliente che ha configurato un allestimento specifico, ha richiesto un test drive e ha risposto a un messaggio su WhatsApp rientra in una categoria diversa rispetto a un potenziale cliente che ha compilato il modulo per ricevere una brochure e non ha più interagito.

4. Segnali relativi al veicolo e alla configurazione

Il veicolo a cui l'acquirente è interessato incide sul punteggio:

• Richiesta relativa a un modello e un allestimento specifici vs. richiesta generica
• Preferenza per i prodotti nuovi rispetto a quelli usati
• Finanza contro preferenza per il contante
• Dettagli sulla permuta (la presenza di un veicolo da permutare indica un piano di acquisto più concreto)
• Tempistica (quando intendono acquistare)

Gli acquirenti che descrivono il veicolo in modo dettagliato sono più propensi all'acquisto rispetto a quelli che chiedono informazioni in termini generici.

5. Segnali temporali e di recency

Nel settore automobilistico, l'interesse si affievolisce rapidamente:

• Una richiesta di prova su strada inviata oggi vale più di una inviata tre settimane fa
• Un acquirente che si rifà vivo dopo un periodo di stasi potrebbe stare rientrando nel mercato
• I modelli stagionali (i mesi in cui nel Regno Unito si cambia la targa, le offerte di fine anno, il lancio di nuovi modelli) modificano i livelli di riferimento delle intenzioni di acquisto

La maggior parte dei modelli di valutazione ignora il fattore "recency" e tratta tutti i lead allo stesso modo. I modelli migliori applicano un decadimento dei punteggi nel tempo e ricalcolano il punteggio in caso di nuovo coinvolgimento.

Come creare un modello di lead scoring nel settore automobilistico

La creazione di un modello di valutazione efficace è una questione di disciplina più che di complessità. Un processo pratico si presenta così:

• Inizia con i dati che hai già a disposizione. Estrai i dati relativi ai potenziali clienti degli ultimi sei-dodici mesi, segmentali per fonte e verifica quali fonti hanno effettivamente portato alla vendita di veicoli. Questo ti fornirà le basi per la valutazione delle fonti.
• Definisci le regole di selezione. La convalida , la deduplicazione e l'abbinamento con il territorio di competenza del concessionario dovrebbero eliminare i lead non qualificati prima ancora che inizi il processo di valutazione.
• Scegliete da cinque a dieci criteri di valutazione. I criteri che determinano il valore predittivo sono solitamente meno di dieci. Oltre questo numero, il modello diventa più difficile da gestire che da utilizzare.
• Assegna dei pesi in base ai tassi di conversione osservati. Ogni criterio dovrebbe contribuire al punteggio in proporzione alla forza della sua correlazione con le vendite di veicoli presenti nei tuoi dati.
• Confronta i risultati con le vendite effettive di veicoli. Assegna un punteggio ai lead storici, quindi verifica se i lead con punteggio elevato abbiano effettivamente generato tassi di conversione più elevati. In caso contrario, il modello deve essere modificato.
• Adattare il modello al mercato. Un modello di valutazione basato su dati del Regno Unito dovrà essere ricalibrato per la Germania, la Francia o la Spagna. La localizzazione è fondamentale.

Il punteggio in sé è meno importante di come lo si utilizza. Le regole di smistamento, l’assegnazione dei dealer, la definizione delle priorità nella casella di posta del lead manager e i follow-up di qualificazione basati sull’intelligenza artificiale dovrebbero tutti basarsi sul punteggio.

Dove la maggior parte dei modelli di valutazione nel settore automobilistico fallisce

Si riscontrano ripetutamente tre modalità di guasto:

• Considerare il scoring come un progetto una tantum. Il comportamento degli acquirenti cambia, i canali cambiano, il mix di veicoli cambia. Un modello di scoring sviluppato nel 2023 probabilmente non sarà più valido nel 2026. I modelli devono essere rivisti ogni trimestre.
• Valutazione senza dati a ciclo chiuso. Se i dati sulle vendite provenienti dal DMS del concessionario non vengono ritrasmessi alla piattaforma di marketing, non è possibile verificare se i lead con punteggio elevato si trasformino in conversioni. Il modello diventa una mera congettura.
• Un approccio eccessivamente complesso alla valutazione. Venti criteri con ponderazioni elaborate tendono a dare risultati peggiori rispetto a cinque criteri ben scelti. I modelli più semplici sono più facili da correggere, più facili da individuare e ispirano maggiore fiducia nei team di venditori.

I marchi che utilizzano correttamente il sistema di scoring sono quelli che riescono a creare un collegamento tra i dati di marketing, i dati di vendita e il modello di scoring stesso.

Fai in modo che il tuo modello di lead scoring nel settore automobilistico funzioni davvero

L'efficacia di un modello di scoring dipende dalla qualità dei dati che lo alimentano e dal sistema operativo che lo supporta. Driftrock fornisce l'infrastruttura operativa di punta su cui si basa il scoring nel settore automobilistico:

• Acquisizione da tutte le principali fonti di lead nel settore automobilistico
• Convalida e deduplicazione al punto di ingresso
• Qualificazione basata sull'intelligenza artificiale tramite Driftrock Convert su WhatsApp, SMS/RCS ed e-mail
• Regole di instradamento e assegnazione dei concessionari in base alla logica di punteggio definita dall'utente
• Misurazione a ciclo chiuso che collega i dati alle vendite effettive di veicoli

È stato dimostrato che Driftrock Convert garantisce un aumento dal 15 al 30% dei tassi di conversione dei lead in vendite e automatizza la qualificazione di oltre il 40% dei lead in entrata, consentendo ai team dei concessionari di concentrarsi sugli acquirenti realmente pronti all’acquisto.

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