6 潜在客户评分模型示例

已发表: 2022-05-22

潜在客户评分不是一刀切的系统。每家公司都有自己独特设计的评分策略，适合其特定的目标和目标。即使预测性潜在客户评分具有固有的个人性质，也有一些示例可以帮助您制定营销策略并找出如何最好地计算潜在客户评分。

但别担心，你不必重新发明轮子。在本文中，我们收集了 5 个不同的潜在客户评分模型示例，以帮助您加强潜在客户培养策略。让我们来看看！

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什么是潜在客户评分？

潜在客户评分是为您收到的每个潜在客户分配一个数值的过程，以评估您应该如何对待它。了解如何计算潜在客户分数很重要，因为并非所有潜在客户都是平等的。例如，您不会以与渠道底部的人具有相同类型的内容和关注度来接近转化渠道顶部的人。

一些潜在客户评分最佳实践包括评估潜在客户与您的业务互动的频率，注意他们访问您的网站的次数，以及评估他们对接收销售材料的准备情况。

以下模型可作为开始构建您自己的潜在客户评分策略的良好参考点。

Lead Pilot 是一种面向财务顾问的入站营销工具，具有自己的集成潜在客户评分工具。

它的工作方式非常简单：为每个潜在客户分配一个介于 1 到 100 之间的分数，并且分数会实时更改和更新，以将他们的每一个动作都考虑在内。 分数越高，领导越有资格。

该算法会考虑潜在客户与内容的交互方式、他们在网站上采取的行动、他们花费的时间以及其他因素。 Lead Pilot 使用人工智能来量化潜在客户，但用户也可以根据需要调整分数。

例如，假设您有一个金融产品网站，并且用户执行以下操作：

在这种情况下，领先者的总分为 40 分。

Merodio 的领先评分矩阵基于两个不同的分数： PAIN 分数和FIT 分数。

PAIN 分数代表客户面临的问题或痛点的强度。您可以将分数从 0（领导没有问题）到 10（问题对领导非常紧迫，他们很快需要解决方案）。

FIT 分数代表用户与您公司的买方角色或理想客户的接近程度。例如，如果潜在客户有经济资源来获取您的解决方案并有效地应用它。

最终的导联分数应该是PAIN 分数和 FIT 分数的总和。

使用这个分数，Merodio 将潜在客户分为不同的组（冷、暖、热），或者他们是否准备好进行更多营销 (MQL) 或销售活动 (SQL)。

在 Cyberclick，我们根据两个参数设计了自己的潜在客户评分矩阵。

例如，从潜在客户在下载表单时留下的数据中获取潜在客户的人口统计资料。然后，我们将潜在客户分为不同的类别，例如陌生人（我们没有足够数据的人）、不合适、合适和非常合适。
潜在客户的行为，包括他们与我们的网站和我们的内容的互动。潜在客户可以被认为是不活跃的、不太活跃的、活跃的或非常活跃的。

根据此表，我们最多可以有 16 种不同的潜在客户组合。我们可以为每个类别分配不同的“温度”，以更好地了解如何处理每种情况。

Sliverpop 的系统与我们使用的类似。它的模板具有 16 种不同的兴趣和适用性组合。不同的是，他们最终的分类系统有以下四个类别。

Business2Community 有一个非常简单的 B2B 业务线索评分示例。 该矩阵基于用户对 4 个问题的回答：职位、部门、公司规模和公司类型。对于每个答案，您可以分配 4 个可能的分数。

分配分数后，您可以结合不同的因素来获得每个潜在客户的最终分数。例如，根据上表，拥有 600 名员工的 NGO 的人力资源总监将获得 23 分（8 + 15 + 5 - 5）。

Hubspot 有一个预测性潜在客户评分模型，该模型使用机器学习对数千条数据进行分类，以找到您最好的潜在潜在客户。由于该系统是自动化的，它将随着时间的推移更新和优化其潜在客户评分流程，从而节省您的时间和精力。 Hubspot 的工具还允许您自定义对潜在客户进行评分的方式，以确保该流程适合您的业务。

Hubspot 提供的另一个有用功能是为不同的受众或潜在客户创建不同的记分表。这在您的业务增长时特别有用，因为您可能正在扩展到不同的行业、国家等，并且必须以不同的方式对这些潜在客户进行评分。借助 Hubspot，您可以拥有多达 25 种独特的潜在客户评分模型，以适应您的所有业务需求。

我们希望这些潜在客户评分模型示例可以帮助您创建自己的潜在客户评分最佳实践并实现您的销售目标！

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