預測性潛在客戶評分：使用數據發現高質量潛在客戶

已發表: 2022-09-13

你會得到兩條線索，每條線索都來自不同的來源。第一個閱讀您網站上的博客文章。第二個瀏覽了您網站上的多個頁面並繼續填寫網絡表格。

顯然，後者更感興趣，因此，您將更多精力放在他們身上。

但是，如果您要處理具有數千條潛在客戶的 CRM 怎麼辦？

您如何知道誰通過自然搜索訪問了您的網站？您如何知道誰在您的網站上花費的時間最多？你怎麼知道哪些潛在客戶比其他潛在客戶表現出最大的參與度？

答案在於預測性線索評分。

什麼是預測潛在客戶評分？

預測性潛在客戶評分是使用預測性機器學習算法分析來自歷史和現有客戶群的數據以預測未來最佳潛在客戶的潛在客戶評分過程。

基本上，預測性潛在客戶評分方法會根據您過去的客戶為您創建理想的客戶檔案 (ICP)。然後將此 ICP 用作評估新線索的模型，使得線索越接近 ICP，線索得分越高，反之亦然。

為了更好地理解預測性潛在客戶評分，讓我們將其與其前身傳統的潛在客戶評分模型進行比較。

顧名思義，潛在客戶評分模型是為評估潛在客戶而設計的模型。根據從他們工作的行業到他們與您的網站的參與度等幾個因素，為潛在客戶分配積分。

過去的客戶行為是領先評分模型的關鍵。如果您以前的客戶一直對您的內容表現出高度的參與度，則假設顯示出相似參與度的新潛在客戶也更有可能轉化為客戶。因此，這些線索被分配的分數比不符合此標準的線索多。

在傳統的潛在客戶評分模型中，營銷人員根據自己對過去導致潛在客戶轉變為客戶的想法，手動選擇一些關鍵操作。然後使用這些操作來評估未來潛在客戶的潛力。

然而，營銷人員在傳統的線索評分模型中依賴於自己的解釋和判斷。這可能會為人為錯誤、誤解和誤算留下空間。他們最終可能會為可能不相關的操作分配過多的權重，或者對關鍵操作分配的權重太少。

這就是為什麼傳統的潛在客戶評分模型如今大多被預測性潛在客戶評分模型所取代。

預測性潛在客戶評分模型通過不為人為錯誤留下空間並將整個過程自動化來解決傳統潛在客戶評分模型的缺點。

它採用機器學習算法和預測建模技術，根據過去客戶的行為預測未來客戶。

但是這到底是怎麼發生的呢？這正是我們接下來要討論的內容。

機器學習算法通過分析歷史和現有客戶數據來識別客戶數據庫中的趨勢。這可能包括各種客戶接觸點，例如訪問登錄頁面、填寫 Web 表單、觀看網絡研討會、打開電子郵件等。它使用這些趨勢來建立模式並創建 ICP 來評估未來的潛在客戶。

在 B2B 銷售中，每個潛在客戶都需要廣泛的培養。解決方案需要根據他們的需求進行定制。如果所有這些努力都落到了潛力不大的領先地位，那麼大量的時間和精力就會被浪費掉。但是預測線索評分中的機器學習確保這些努力針對最有可能轉化的線索。

Slintel 為您提供最新、更新和準確的潛在客戶洞察，以滿足您的潛在客戶評分需求。為此，我們定期跟踪來自超過 1450 萬家公司的超過 2.86 億條線索。

此外，Slintel 為您提供準確評分所需的正確技術、公司和人口統計信息。一旦您獲得了我們準確的潛在客戶洞察，您就可以根據您的標準自由地對潛在客戶進行評分，並為您的業務確定正確的帳戶的優先級。

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“Lead Scoring 可能聽起來很簡單。 但是，如果您希望您的銷售開發團隊參加更多合格的會議，您需要對“適合與興趣”有深刻的見解，這就是您從 Slintels Lead Insights 中獲得的！”
——Jason Dsouza，高級助理，6sense 的 Rev Ops

個人或組織的購買意圖可以定義為他們購買產品或服務的可能性。可以通過檢查和評估網頁訪問、媒體消費、演示或會議請求、附屬下載、活動參與和表單提交等行為來推斷實體的購買意圖。

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對於您希望潛在的每個組織，Slintel 都會向您顯示購買意向分數。您的客戶的購買意向得分可用於確定潛在客戶行為。然後，您的預測潛在客戶評分模型可以將此行為與您以前或現有客戶的行為進行比較，從而確定您的潛在客戶分數。

CRM 中不准確的潛在客戶數據可能會嚴重影響您的潛在客戶分數。這可能會導致您的銷售代表將具有巨大購買潛力的潛在客戶誤解為毫無意義的潛在客戶，從而錯失一些機會。

為防止您錯失良機，Slintel 擁有最準確、最新的潛在客戶信息來填充您的 CRM。您不僅可以使用更準確的信息更新現有的潛在客戶信息，還可以使用正確的信息填寫缺失數據字段的空白。

不可否認，更準確的潛在客戶數據可以轉化為更好的潛在客戶得分和更少的錯失機會。

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有時，潛在客戶可能不是您的最佳選擇，即使他們來自具有巨大購買潛力的組織。這可能是出於多種原因，從他們缺乏決策權到儘管您嘗試與他們聯繫但他們沒有回應。在這種情況下，最好從同一帳戶中選擇其他潛在客戶。

作為 Slintel 用戶，您可以從一個帳戶訪問多個潛在客戶，所有這些都帶有所需的聯繫方式。這樣，您就知道自己具備聯繫得分最高的潛在客戶所需的一切。

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