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Pourquoi l’ordre des opérations est important lors de la mise à jour de la notation des prospects6 minutes de lecture


Dans un article précédent, j’ai parlé de l’importance de suivre l’ordre des opérations dans Pardot lors de la création de nouveaux prospects nets et de leur ajout aux campagnes dans Salesforce.

Ceci est un autre récit édifiant sur l’ordre des opérations. Cette fois, il s’agit de scoring des prospects et de règles d’automatisation.

Le problème

Le client a décidé qu’il souhaitait remettre à zéro les scores d’un groupe spécifique de prospects. Cela a été réalisé à l’aide de l’importation de prospects et d’une règle d’automatisation qui a fonctionné pendant une courte période, et uniquement sur le groupe de prospects identifié.

Avance rapide de quelques semaines et on remarque qu’il y a de nombreux prospects dans la base de données avec des scores négatifs importants, certains avec des scores de plus de -1 000 points. C’est une chose très étrange, donc cela méritait une enquête.

Cette enquête est restée presque vide. En utilisant l’audit de prospect sur quelques-uns des enregistrements, j’ai pu identifier que la règle d’automatisation qui a réinitialisé les scores à zéro montrait que les scores étaient réinitialisés non pas à zéro mais à un grand nombre négatif.

Ce que je voyais dans l’audit des prospects suggérait qu’au lieu de réinitialiser les scores à zéro, la règle d’automatisation inversait le score: si un prospect avait 1200 points, alors après l’exécution de la règle d’automatisation, il avait maintenant -1 200 points. Ce n’est pas ainsi que les règles d’automatisation sont censées fonctionner!

Les actions suivantes après l’exécution de la règle d’automatisation ont ajouté des points positifs à l’enregistrement, mais il restait toujours à un grand nombre négatif. Stilll, ce n’était pas le bon score.

Après avoir parcouru plusieurs scénarios possibles pour expliquer pourquoi cela aurait pu se produire, je me suis tourné vers le support partenaire.

Après plusieurs messages échangés et même un appel, la personne de soutien était également confuse! Ce qui se passait n’aurait pas dû se produire. Rien dans le dossier que nous avons pu voir ne suggérait que ce que nous voyions sur les dossiers était correct.

La personne de soutien a contacté son équipe dans le domaine du produit pour obtenir ses idées. Au bout de quelques jours, ils l’avaient compris.

Ce qui s’est réellement passé

L’équipe produit a identifié que deux choses se sont produites en quelques jours l’une de l’autre:

  1. La règle d’automatisation a réinitialisé les scores à zéro
  2. Les règles de notation pour les ouvertures d’e-mails ont été modifiées. Au lieu d’ajouter trois points pour chaque e-mail ouvert, la règle était désormais définie pour n’attribuer que trois points lors de la première ouverture.

Lorsque la modification a été effectuée et que le bouton OK a été appuyé, cela a déclenché un recalcul de l’ensemble de la base de données. Parce que la base de données avait un certain âge, il y avait des milliers de prospects qui avaient ouvert et rouvert de nombreux e-mails.

Exemple: un prospect qui avait ouvert un e-mail 10 fois et obtenu 30 points pour celui-ci, avait 27 points déduits. Multipliez cela par le nombre d’e-mails reçus et le nombre de fois que ces e-mails ont été ouverts, et vous vous retrouvez avec une déduction massive de points à partir de zéro.

Lorsque la règle d’automatisation a réinitialisé le score total à zéro, il n’a pas effacez les scores accumulés pour les actions précédentes. Donc, même si le total était de zéro, tous les e-mails ouverts ont enregistré trois points dans le Prospect Record.

Une fois que le changement de score a été mis en mouvement et que la base de données a recalculé les scores, les prospects avec un score total nul, ont maintenant toutes les actions de prospect enregistrées déduites du score zéro. Cela a laissé les perspectives avec des scores négatifs importants.

Leçon apprise

Ce que j’ai retenu de cette expérience, c’est un renforcement de l’importance de l’ordre des opérations à Pardot.

Il est possible d’obtenir l’effet escompté sans envoyer les scores des prospects plonger. Voici ce qui aurait dû se passer, dans cet ordre:

  1. Modifier les règles de notation pour l’ouverture d’e-mail: cela exécuterait un recalcul sur l’ensemble de la base de données. Les scores d’activité seraient remis à zéro pour les prochaines ouvertures d’e-mails, tandis que le premier e-mail ouvert obtiendrait trois points. Les totaux des scores peuvent être négatifs.
  2. Créer et exécuter la règle d’automatisation pour réinitialiser les scores: Cela s’exécuterait sur les nouveaux totaux de score après le recalcul. Les scores totaux des négatifs seraient remis à zéro. La règle d’automatisation continuerait à s’exécuter et à définir les scores appropriés.

Moyens de résoudre

Réinitialiser les scores des grands négatifs qui ont maintenant exigé une résolution créative des problèmes. En fin de compte, cela dépendra de la manière dont le client souhaite procéder.

Une option consiste à exporter en masse tous les prospects et à inverser leurs scores actuels de négatifs à positifs. Réimportez les prospects et mappez le champ Score du fichier CSV avec le champ Score Pardot dans Pardot.

Une autre option consiste à exécuter une règle d’automatisation à la recherche des scores des prospects inférieurs à 0 et à les remettre à zéro. Une fois qu’il a parcouru toute la base de données de négatifs, vous pouvez désactiver la règle d’automatisation.

Ma recommandation est de vous éviter les ennuis et de suivre l’ordre des opérations décrit ci-dessus. Cela vous fera gagner beaucoup de temps et d’efforts pour corriger l’erreur.

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Source de l’article traduit automatiquement en Français

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