潜在客户评分的目的是确定客户数据
Posted: Thu Jan 02, 2025 10:08 am
这适用于新客户和现有客户。潜在客户评分从两点开始：隐性信息和显性信息。通过合格的数据可以改善销售和营销。
内容
1 一般信息
2 潜在客户评分的三大支柱
3 潜在客户评分：手动、自动或预测
4 对网络营销的意义
一般信息
公司积累的潜在客户越多，失去这些潜在客户的风险就越大。如果无法再正确分配数据，就会失去潜在客户。这就是潜在客户评分的作用所在：在大多数情况下，使用积分系统来限定数据。分数越高，客户与公司产品或服务的相关性就越高。
上述显性信息是指客户的性别、职业状况或所在地等数据。这是与客户行为相关的隐性信息。这引发了诸如客户对电子邮件的响应度或他们在公司网站上的浏览行为等问题。隐性和显性信息都包含在评估中。
潜在客户评分的三大支柱
只有制定适当的方法将收集的数据转化为有用的结果，潜在客户评分才能发挥作用。为此，需要使用三列：
人类，
流程和
技术
人力资源部至少配备一名负责与营销和销售部门沟通的专家。他们负责确保只有合格的销售线索才会转交给销售部门。
尤其是在获取数据时，许多销售人员会反复获得无法使用或不适合客 喀麦隆 电话号码 户的数据。专家应防止这种情况发生。在流程领域，定义潜在客户并将其传递给营销和销售部门。它定义了哪些数据是重要的以及如何对其进行分类。技术部门负责安装合适的软件，以便快速准确地处理和传递所有数据。
线索评分：手动、自动或预测
引入潜在客户评分有三种可能的方式。它可以手动引入，特别是在首次实施时以及公司没有大量财务资源时。这种方法只有在尽早开始数据收集和评估时才有效。之后，切换到自动数据维护是有意义的。该软件通常不是自学的，因此必须手动定期维护和更新设置规则。预测方法评估其他数据并进行自学。这不仅包括隐式和显式数据，还包括可以从第三方获得的数据。这些数据不仅用于分析您自己网站上的客户行为，还用于创建影响深远的数字指纹。
如果数据量增加，手动评估就会变得困难，尤其是当定期添加对潜在客户评分很重要的新因素时。如果您最初只收集了客户年龄或职业等数据，则可以添加更多数据：
客户何时以及如何浏览网站、打开电子邮件、阅读和回复电子邮件？
他们的邮件结尾是私人提供商还是（如 gmail、gmx 等）可以在其中找到公司名称？
所有这些数据和其他数据都可用于得出结论，但手动使用存在限制。在这些情况下，无法绕过预测方法。
预测潜在客户评分与传统方法的区别仅在于使用现代技术和自动评估。这允许创建更全面的数据集合和智能算法来收集、更新和评估数据。
由于数据量和评估可能性都在增加，并且还会继续增加，手动进行潜在客户评分已经或早已达到极限。如果标准和客户很少，“直觉”可能会奏效。但即使是规模较小的公司也越来越依赖预测性潜在客户评分。根据埃森哲的一项研究，2014 年数据分析的使用量是 2009 年的三倍。这条道路似乎不可逆转。然而，正如 Pinterest 所显示的那样，数据分析和估值之间可能会做出错误的假设。仅仅因为用户在个人资料上发布了结婚照，Pinterest 就认为他们即将结婚，但事实并非如此。因此，盲目信任数据分析是不可取的。
内容
1 一般信息
2 潜在客户评分的三大支柱
3 潜在客户评分：手动、自动或预测
4 对网络营销的意义
一般信息
公司积累的潜在客户越多，失去这些潜在客户的风险就越大。如果无法再正确分配数据，就会失去潜在客户。这就是潜在客户评分的作用所在：在大多数情况下，使用积分系统来限定数据。分数越高，客户与公司产品或服务的相关性就越高。
上述显性信息是指客户的性别、职业状况或所在地等数据。这是与客户行为相关的隐性信息。这引发了诸如客户对电子邮件的响应度或他们在公司网站上的浏览行为等问题。隐性和显性信息都包含在评估中。
潜在客户评分的三大支柱
只有制定适当的方法将收集的数据转化为有用的结果，潜在客户评分才能发挥作用。为此，需要使用三列：
人类，
流程和
技术
人力资源部至少配备一名负责与营销和销售部门沟通的专家。他们负责确保只有合格的销售线索才会转交给销售部门。
尤其是在获取数据时，许多销售人员会反复获得无法使用或不适合客 喀麦隆 电话号码 户的数据。专家应防止这种情况发生。在流程领域，定义潜在客户并将其传递给营销和销售部门。它定义了哪些数据是重要的以及如何对其进行分类。技术部门负责安装合适的软件，以便快速准确地处理和传递所有数据。
线索评分：手动、自动或预测
引入潜在客户评分有三种可能的方式。它可以手动引入，特别是在首次实施时以及公司没有大量财务资源时。这种方法只有在尽早开始数据收集和评估时才有效。之后，切换到自动数据维护是有意义的。该软件通常不是自学的，因此必须手动定期维护和更新设置规则。预测方法评估其他数据并进行自学。这不仅包括隐式和显式数据，还包括可以从第三方获得的数据。这些数据不仅用于分析您自己网站上的客户行为，还用于创建影响深远的数字指纹。
如果数据量增加，手动评估就会变得困难，尤其是当定期添加对潜在客户评分很重要的新因素时。如果您最初只收集了客户年龄或职业等数据，则可以添加更多数据：
客户何时以及如何浏览网站、打开电子邮件、阅读和回复电子邮件？
他们的邮件结尾是私人提供商还是（如 gmail、gmx 等）可以在其中找到公司名称？
所有这些数据和其他数据都可用于得出结论，但手动使用存在限制。在这些情况下，无法绕过预测方法。
预测潜在客户评分与传统方法的区别仅在于使用现代技术和自动评估。这允许创建更全面的数据集合和智能算法来收集、更新和评估数据。
由于数据量和评估可能性都在增加，并且还会继续增加，手动进行潜在客户评分已经或早已达到极限。如果标准和客户很少，“直觉”可能会奏效。但即使是规模较小的公司也越来越依赖预测性潜在客户评分。根据埃森哲的一项研究，2014 年数据分析的使用量是 2009 年的三倍。这条道路似乎不可逆转。然而，正如 Pinterest 所显示的那样，数据分析和估值之间可能会做出错误的假设。仅仅因为用户在个人资料上发布了结婚照，Pinterest 就认为他们即将结婚，但事实并非如此。因此，盲目信任数据分析是不可取的。