门在实施过程中必须共同努力。换句话说，如果您的公司...

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，那么现在正是时候。 第一步是两个团队会面，定义 MQL（营销合格潜在客户）和 SQL（销售合格潜在客户）的构成。 基本上，MQL 是仍需要营销人员准备的潜在客户，而 SQL 是需要立即传递给销售人员的潜在客户。 从一开始就定义这两个群体，将明确每个部门的作用，并有利于建立符合业务实际的评分系统。 2. 以您的潜在客户群提供的数据为基础 第二步是使用您已有的潜在客户群数据，以便进行良好的分类并定义每个人应获得的分数。 但这里有一个重要的建议：要获得完整的潜在客户评分，有必要将您的评估分为两种主要类型的数据：人口统计数据和行为数据。 这两组的组合应该形成每个领先的最终得分。看看它们中的每一个： 人口统计数据：年龄、收入和职位等信息。基本上它是主要简介。越接近您本人的描述越好； 行为数据：潜在客户与贵公司的互动程度如何？您下载过重要内容吗？您订阅了时事通讯吗？该数据更多地说明了潜在客户的兴趣。 通过将人口统计和行为数据放在一起，您的分数将更加平衡和准确。 归根结底，即使拥有最好的形象和零兴趣的领导者，也没有完全感兴趣但不符合理想形象的领导者。 3. 确定激活分数 激活分数无非是 MQL 和 SQL 之间的分界线，即领导必须从营销团队转向销售团队的时间。 同样，这一决定必须由营销和销售团队共同做出，以避免以后出现问题。 通过确定激活限制，可以更轻松地进行下一步，即决定为有利于购买旅程中的领先地位的每个因素给出哪些等级。





4. 创建评分模式 定义评分模式是完美线索评分之旅的下一个合乎逻辑的步骤。但是，这是什么意思？ 对于每个主导行动，或者对于他们呈现的每个积极的人口统计特征，必须分配一个分数。 但这些点不应该被随机定义，更不应该为所有 新加坡 WhatsApp 号码数据 动作和特征平均分配。 任何具有更大权重的活动都应该获得更高的分数，而不太重要的活动则获得较低的分数。 这将防止候选人仅根据他们执行的积极行动的数量被归类为聪明，并将优先考虑更现实的评估标准。 5.善用否定标点符号 分数不必只是正数。顺便说一句，这不是一件好事。使用否定标点符号是值得遵循的好习惯。因为？ 通过使用负积分，您可以更轻松地保持我们所说的个人资料和潜在客户兴趣之间的平衡，正如我们之前提到的。 例如，假设激活限制为 50 分，并且某个潜在客户表现出极大的兴趣，甚至超过了该分数。 然而，相关领导没有适当的个人资料，可能是因为他不是他所在公司的决策者。 这样，无论你的票据是什么，发送给卖家都是没有用的，销售永远不会结束。 通过使用负分，您可以轻松降低该潜在客户的等级，因为它的位置低于必要的位置，并避免将来出现问题。 请记住，我们的目标是找到已经准备好成为客户的人，而不仅仅是让尽可能多的人达到特定分数。 6. 持续完善策略 让线索评分发挥作用的秘诀是让它成为一个永无止境的过程。









没有完美的方法来评分或评估销售线索。 需要注意的是，这种努力是持续的，并且必须始终根据以前的成果进行改进。 因此，请持续关注您的潜在客户评分，并学会使其变得越来越有效。 我在这里描述的所有步骤都可以手动完成，但也有一些很棒的工具可以自动化您的工作。 关于在手动作业或自动化工具之间进行选择，有一个有趣的建议：先手动，然后再自动化。 这样，您将更好地理解潜在客户评分背后的逻辑，并在未来获得更好的结果。 但如果您更喜欢从自动评分开始，或者如果您生成的潜在客户数量太多而无法手动处理，也没有问题。 领先得分时常犯的 6 个错误 在实施潜在客户评分时，可能会出现一些相当常见的错误。因此，下面我们向您展示它们，以免您冒犯它们的风险。 1. 从假设开始，而不是从数据开始 我们拥有数百万数据可供使用，没有什么比利用它更好的了。 即使我们有敏锐的直觉，但最好还是以真实的信息为基础，只有这样我们才有真正的依据做出最好的决策。 因此，在定义分析标准时，必须以真实数据为基础，否则我们的线索评分就没有依据。 2. 使用许多变量来定义配置文件 随着时间的推移，您可以添加变量来定义良好的配置文件。然而，建议最初稍微限制一下选项。 这样在确定每个标准的权重时出错的可能性就会较小。 3.不要使用负面评价 正如您使用正面评级一样，负面评级也非常有用。 有一些重要的特征可能会导致领先者失去分数。例如，如果潜在客户几个月没有与您的页面互动，他们可能不再对您提供的产品感兴趣。或者，如果他们从您的电子邮件列表中取消订阅，这也是一个负面信号。即使它在其他标准中得分为正。 因此，您还必须确定哪些标准会导致潜在客户失分。 4. 实施潜在客户评分并不再优化 实施潜在客户