Die meisten Teams, die einen Fit-Score mit einem Intent-Score kombinieren, addieren beide, und diese Addition verfälscht die Rangliste unbemerkt. Ein Unternehmen, das dem idealen Kundenprofil perfekt entspricht, bei dem aber nichts geschieht, erzielt allein über den Fit einen guten Wert. Ein schlecht passendes Unternehmen, das drei Ihrer Seiten gelesen hat, erzielt ihn allein über die Aktivität. So landen beide aus dem falschen Grund weit oben auf der Liste. Wer Fit- und Intent-Scores kombinieren will, entscheidet deshalb zuerst über die Rechenoperation, vor jeder Gewichtung und jedem Tool.
Unsere kombinierte Zahl nennen wir den Torke Score. Er multipliziert den Fit-Score eines Accounts mit der Stärke und Aktualität seines stärksten Signals, also braucht ein hoher Score beides. Ein perfekt passender Account ohne Grund zum Handeln erzielt einen tiefen Wert. Ein Account, der gerade ein neues Werk angekündigt oder einen neuen Head of Operations eingestellt hat, rückt nur dann an die Spitze der Woche, wenn er auch passt. Der Torke Score ist die Zahl hinter der Torke Matrix, die ihn in vier wöchentliche Anweisungen übersetzt.
Jede Hälfte wird separat aufgebaut. Der Fit wird mit bis zu 20 Punkten anhand verlinkbarer Belege bewertet, wie es unsere Methode beschreibt. Kriterien sind etwa Branche, Grösse, die Abläufe, die das Produkt unterstützt, und ob sich ein Buying Center benennen lässt. Das Timing wird ausschliesslich aus Signalen bewertet, und ein Signal zählt nur mit Datum und öffentlicher Quelle. Jeder Signaltyp erhält eine Stärke: Eine Baubewilligung für einen neuen Standort wiegt mehr als ein Stelleninserat. Zudem verliert jedes Signal mit dem Alter an Gewicht, sodass ein Ereignis von letzter Woche ein stärkeres aus dem letzten Quartal übertrifft.
Die Multiplikation ist der entscheidende Schritt, und der Grund ist rein rechnerisch. Bei einer Addition kann ein Fit von 18 von 20 ohne Signal einen Fit von 12 mit starkem Signal von letzter Woche überholen. Das Team ruft dann weiter den perfekten Account an, der keinen Grund hat zuzuhören. Bei einer Multiplikation zieht ein Timing-Wert nahe null den ganzen Score gegen null, unabhängig vom Fit, und ein schwacher Fit begrenzt, wie weit ein Signal einen Account anheben kann. Keine Hälfte kann das Fehlen der anderen ausgleichen. Das entspricht dem, wie Käufe tatsächlich zustande kommen: Ein Unternehmen braucht einen Grund zu kaufen und einen Grund, jetzt zu kaufen.
Nehmen Sie als Beispiel zwei Accounts, mit einem Timing zwischen 0 und 1. Account A hat einen Fit von 18 und seit neunzig Tagen kein Signal. Sein Timing beträgt also 0.05 und sein Score 0.9. Account B hat einen Fit von 12 und vor neun Tagen eine Expansion angekündigt. Sein Timing beträgt 0.8 und sein Score 9.6. Addiert käme A auf 18.05 und B auf 12.8, und A läge vorne. Multipliziert liegt B deutlich vorne, und B ist der Account, der einen Grund hat, diesen Monat zu antworten.
Für die Umsetzung führen Sie die beiden Scores in separaten Feldern Ihres CRM, damit jeder sehen kann, wie ein Account zu seiner Bewertung kam. Das Produkt berechnen Sie in einem dritten Feld, statt eine der beiden Hälften zu überschreiben. Legen Sie die Abklingkurve für jeden Signaltyp fest, bevor Sie Ergebnisse ansehen. Überprüfen Sie die Gewichte einmal pro Quartal daran, welche Accounts tatsächlich zu akzeptierten Leads wurden. Und lassen Sie nie zu, dass jemand einen Score von Hand erhöht, ohne die Quelle festzuhalten.
Der Score hat eine Grenze. Er bringt Accounts in eine Rangfolge, prognostiziert aber keine Deals, und einen Score von 9.6 als Wahrscheinlichkeit für irgendetwas zu lesen, ist ein Fehler. Er übernimmt zudem jede Schwäche seiner Eingaben. Aus Seitenbesuchen abgeleitete Intent-Daten sind kein Signal mit Datum und gehören nicht in die Timing-Hälfte. Ein Fit-Modell, das so geschrieben ist, dass es alle einschliesst, macht die Multiplikation bedeutungslos, weil jeder Fit hoch ist. Auf einer kurzen Liste mit seltenen Signalen liegen die meisten Scores in den meisten Wochen nahe null, und das zeigt, wie selten sich der Markt verändert.
Für Revenue-Operations-Verantwortliche bedeutet das eine Rangliste, der der Vertrieb vertrauen kann, weil sie sich selbst erklärt: zwei Zahlen und ein Produkt statt einer undurchsichtigen Summe. Nehmen Sie diese Woche die zehn Accounts an der Spitze Ihres aktuellen Scorings. Teilen Sie jeden in seinen Fit und sein jüngstes Signal mit Datum auf und multiplizieren Sie. Ändert sich die Reihenfolge, hat Ihr Modell bisher addiert, und einige Ihrer bestplatzierten Accounts haben keinen Grund, von Ihnen zu hören.