手动线索评分过程非常耗时，尤其是对于每天产生数百条线索的企业而言。自动化使您的销售和营销团队能够专注于增加销售额。 当新的和现有的潜在客户与您的业务互动时，潜在客户评分软件会自动更新您的客户数据库。人工智能和机器学习将生成对潜在客户的实时洞察。 您的营销团队应参与评估自动化流程。团队必须检查报告的准确性，因为潜在客户评分软件依赖于不同的数据源。如果它们不准确，则这些见解将不可靠。 评估和改进评分模型 为每个产品开发评分模型需要付出努力和时间。
然而模型的有效性随着客
户旅程的变化而下降。您还可以探索潜在客 whatsapp 手机号码列表 户生成的新渠道。 不断评估潜在客户评分模型，以确定需要更改的任何领域。您会发现需要分数的新行动或不行动。实施潜在客户评分模型后，您还可以更改附加到操作和属性的值。 评估对销售和投资回报率的影响 您的潜在客户评分模型应该可以促进销售并增加您的投资回报率。该模型可能会有效地对潜在客户进行排名，但无法促进销售。如果销售额增长很小，请考虑更改模型。 如果您选择自动线索评分，投资回报率应该很高。在将模型视为无效之前对其进行评估。
小的更改例如在模型中添
加或删除属性或操作，可能会改善结果。 如何开始 要开始在您自己的业务中进行潜在客户评分，请按照以下步骤操作： 确定可能表明潜在客户对贵公司的潜在价值的关键因素。产品或服务以及销售流程，但一些常见因素包括人口统计信息、公司统计信息、行为数据和参与数据。 开发一个评分系统，为每个因素分配一个数值。例如，您可以为在 新加坡铅 公司资历较高或对您的产品或服务表现出浓厚兴趣的潜在客户分配更高的分数。 创建一个评分模型，该模型使用分配给每个因素的值来计算每个线索的总线索分数。然后可以使用该分数对潜在客户进行排名并确定后续工作的优先级。 实施评分系统并开始跟踪进入您系统的每条线索的分数。您可以利用这些数据来识别模式和趋势，并随着时间的推移不断完善和改进您的评分模型。 使用潜在客户评分系统确定后续工作的优先级并更有效地分配资源。
