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線索評分是現代的一個組成部分潛在客戶管理也是您入站行銷策略的一個有價值的補充。從本質上講，潛在客戶評分是根據潛在客戶的專業資訊以及他們在您的網站上表現出的行為，為您的潛在客戶單獨附加價值的過程。

與如何相反領先得分從紙上看，您可能不會將所有註意力都集中在一組線索上，而忽略了其餘的線索。相反，潛在客戶評分是幫助您的行銷和銷售團隊確定哪些潛在客戶已為銷售準備做好準備的一種方法。在完美的世界中，行銷和銷售人員會就您為銷售線索提供的每個數值達成一致，但這不是現實。為了填補空白，請了解預測 瑞典電話號碼數據 性潛在客戶評分，這是一種更明智的潛在客戶評分方式。

傳統和預測線索評分之間的區別
傳統的潛在客戶評分可讓您根據聯絡人透過填寫網站上的表格提供的顯式資訊以及從網站和行銷自動化分析中收集的隱式訊息，為聯絡人分配手動定義的分數。預測潛在客戶評分與之類似，只不過演算法不是查看手動建立的模型，而是在資料庫中執行迴歸分析，以確定最準確的潛在客戶評分模型，並根據此歷史資訊分配適當數量的分數。



預測性潛在客戶評分及其對您業務的重要性
Pandora 和 Netflix 的訂閱服務有何共通點？這兩個品牌確切地知道根據用戶的歌曲、藝術家、電視或電影選擇向訂閱者（或免費試用用戶）提供什麼內容。例如，Netflix“利用分析來識別用戶觀看的電影和節目之間的相關性”，該公司的工作人員寫道。樞紐點。 “這個過程會考慮類型、評級和長度等因素，以提供最適合您的選項。” Netflix 和 Pandora 的體驗其實與預測線索評分非常相似。

HubSpot 的工作人員繼續說道：「當潛在客戶進入您的資料庫時，您的軟體將使用預測分析將該聯絡人的屬性（公司名稱、行業、規模等）與現有聯絡人的屬性（包括贏得的和失去的）進行比較，以確定最適合。對於那些執行入站行銷策略的人來說，您知道在正確的時間接觸正確的人是多麼重要。透過預測潛在客戶評分，您的行銷團隊可以透過為銷售團隊優先考慮潛在客戶來做到這一點。結果是更高品質的銷售線索和更團結的團隊。

如果您已經在使用傳統評分並考慮獲得預測評分的好處，這並不意味著您的傳統評分必須浪費。傳統評分已觸及潛在客戶的興趣程度。透過預測評分，您可以確定哪些潛在客戶最適合您的業務以及您提供的產品和服務，從而增強您的需求產生漏斗。

如何使用預測性潛在客戶評分來統一行銷和銷售
如果您是我們部落格的常客，那麼您可能還記得我們之前的一篇文章，其中我們的行銷經理 Matthew Buckley 指出：「透過在行銷和銷售團隊之間展開討論，您可以設定參數，使行銷人員能夠到對他們的潛在客戶進行評分並在整個生命週期中對他們進行細分。這可能是“線索、MQL、SQL”或“熱/冷/熱”，甚至是數字值。這樣才最合格的潛在客戶被移交給銷售團隊，行銷團隊可以根據您的潛在客戶評分系統繼續培養尚未做好銷售準備的潛在客戶。

透過預測潛在客戶評分，將此方法更進一步。透過數據驅動的潛在客戶評分方法，行銷和銷售人員都可以消除他們對潛在客戶的任何假設，並使用真實的行為來專注於在漏斗中進一步培養正確的商業機會。就像這樣，您可以透過將合適的銷售代表與合適的機會相匹配，並為每個機會確定最有效的參與策略，開始產生真正的業務成果。