AI Image Prompt (click to expand)
Create a two-column comparison infographic. Left: Traditional Lead Scoring (red/warning style) showing activities: email opens, page visits, downloads → score. Right: Revenue-based Lead Scoring (green/gold) showing: ICP fit (company size, industry, role) + behavioral signals correlated to closed deals → score. Show the outcome difference: Traditional = „MQLs that don’t buy”, Revenue-based = „SQLs that convert”. Clean white background, B2B corporate style.
Replace this block with your image after generation. See implementation guide below.
Problem z tradycyjnym lead scoringiem
Typowy scoring: +10 pkt za otwarcie emaila, +20 za pobranie whitepaper, +30 za odwiedzenie strony cennika. To mierzy zaangażowanie marketingowe — nie gotowość do zakupu. Firma B2B2C która pobiera PDF do researchu wchodzi w pipeline handlowca i marnuje jego czas.
Revenue-based lead scoring — fundament
Zamiast scorować aktywności, zacznij od analizy zamkniętych transakcji. Pytania: Jaki był tytuł osoby która podpisała umowę? Z jakiej branży? Jakie strony odwiedzała przed kontaktem? Jakie treści pobierała? To są rzeczywiste sygnały ICP.
3-krokowe wdrożenie revenue-based scoringu
1. Analiza 50 ostatnich zamkniętych transakcji — wzorce demograficzne i behawioralne. 2. Definicja ICP na podstawie danych (nie intuicji). 3. Model scoringowy z wagami opartymi o korelację z zamknięciem — nie z zaangażowaniem.
Sprawdź czy junkowe leady to Twój problem — Revenue Leak Self-Check