预测性潜在客户评分：使用数据发现高质量潜在客户

你会得到两条线索，每条线索都来自不同的来源。 第一个阅读您网站上的博客文章。 第二个浏览了您网站上的多个页面并继续填写网络表格。

显然，后者更感兴趣，因此，您将更多精力放在他们身上。

但是，如果您要处理具有数千条潜在客户的 CRM 怎么办？

您如何知道谁通过自然搜索访问了您的网站？ 您如何知道谁在您的网站上花费的时间最多？ 你怎么知道哪些潜在客户比其他潜在客户表现出最大的参与度？

答案在于预测性线索评分。

什么是预测潜在客户评分？

预测性潜在客户评分是使用预测性机器学习算法分析来自历史和现有客户群的数据以预测未来最佳潜在客户的潜在客户评分过程。

预测性潜在客户评分如何运作？

基本上，预测性潜在客户评分方法会根据您过去的客户为您创建理想的客户档案 (ICP)。 然后将此 ICP 用作评估新线索的模型，使得线索越接近 ICP，线索得分越高，反之亦然。

为了更好地理解预测性潜在客户评分，让我们将其与其前身传统的潜在客户评分模型进行比较。

潜在客户评分模型：传统与预测

什么是潜在客户评分模型？

顾名思义，潜在客户评分模型是为评估潜在客户而设计的模型。 根据从他们工作的行业到他们与您的网站的参与度等几个因素，为潜在客户分配积分。

过去的客户行为是领先评分模型的关键。 如果您以前的客户一直对您的内容表现出高度的参与度，则假设显示出相似参与度的新潜在客户也更有可能转化为客户。 因此，这些线索被分配的分数比不符合此标准的线索多。

1. 传统的线索评分模型

在传统的潜在客户评分模型中，营销人员根据自己对过去导致潜在客户转变为客户的想法，手动选择一些关键操作。 然后使用这些操作来评估未来潜在客户的潜力。

然而，营销人员在传统的线索评分模型中依赖于自己的解释和判断。 这可能会为人为错误、误解和误算留下空间。 他们最终可能会为可能不相关的操作分配过多的权重，或者对关键操作分配的权重太少。

这就是为什么传统的潜在客户评分模型如今大多被预测性潜在客户评分模型所取代。

2. 预测潜在客户评分模型

预测性潜在客户评分模型通过不为人为错误留下空间并将整个过程自动化来解决传统潜在客户评分模型的缺点。

它采用机器学习算法和预测建模技术，根据过去客户的行为预测未来客户。

但是这到底是怎么发生的呢？ 这正是我们接下来要讨论的内容。

您如何自动化潜在客户评分？

机器学习算法通过分析历史和现有客户数据来识别客户数据库中的趋势。 这可能包括各种客户接触点，例如访问登录页面、填写 Web 表单、观看网络研讨会、打开电子邮件等。它使用这些趋势来建立模式并创建 ICP 来评估未来的潜在客户。

在 B2B 销售中，每个潜在客户都需要广泛的培养。 解决方案需要根据他们的需求进行定制。 如果所有这些努力都落到了潜力不大的领先地位，那么大量的时间和精力就会被浪费掉。 但是预测线索评分中的机器学习确保这些努力针对最有可能转化的线索。

Slintel 如何为您的潜在客户评分需求提供增强的数据

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Slintel 为您提供最新、更新和准确的潜在客户洞察，以满足您的潜在客户评分需求。 为此，我们定期跟踪来自超过 1450 万家公司的超过 2.86 亿条线索。

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——Jason Dsouza，高级助理，6sense 的 Rev Ops

为您的潜在客户购买意向分数

个人或组织的购买意图可以定义为他们购买产品或服务的可能性。 可以通过检查和评估网页访问、媒体消费、演示或会议请求、附属下载、活动参与和表单提交等行为来推断实体的购买意图。

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CRM 中不准确的潜在客户数据可能会严重影响您的潜在客户分数。 这可能会导致您的销售代表将具有巨大购买潜力的潜在客户误解为毫无意义的潜在客户，从而错失一些机会。

为防止您错失良机，Slintel 拥有最准确、最新的潜在客户信息来填充您的 CRM。 您不仅可以使用更准确的信息更新现有的潜在客户信息，还可以使用正确的信息填写缺失数据字段的空白。

不可否认，更准确的潜在客户数据可以转化为更好的潜在客户得分和更少的错失机会。

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备用线索保持您的选择开放

有时，潜在客户可能不是您的最佳选择，即使他们来自具有巨大购买潜力的组织。 这可能是出于多种原因，从他们缺乏决策权到尽管您尝试与他们联系但他们没有回应。 在这种情况下，最好从同一帐户中选择其他潜在客户。

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