接下来，确定表明潜在客户潜在价值的关键属性和行为。这涉及分析历史数据，以了解您的最佳客户有哪些共同特征以及他们在购买前表现出哪些行为。
例如，如果您的 阿尔巴尼亚 手机号码数据 大多数高价值客户来自大型科技公司并定期参加您的网络研讨会，那么这些因素应该在您的潜在客户评分模型中占有重要地位。
步骤 3：分配分值
根据每个属性和行为的重要性为其分配点值。
例如，访问产品页面可能值 10 分，而下载白皮书可能值 20 分。同样，职位名称（如“CEO”）可能值 30 分，而职位名称（如“实习生”）可能值 5 分。确保积分反映转化的可能性。
步骤 4：利用技术实现自动评分
实施 CRM 系统或潜在客户管理软件，以自动化评分流程。Popl 等工具可以简化潜在客户的获取和评分，确保不会遗漏任何潜在客户。
Popl与 Salesforce 和 HubSpot 等 CRM 平台的集成功能可实现无缝数据传输，减少人工工作量和错误风险。
步骤 5：设置 MQL 和 SQL 的阈值
确定将潜在客户认定为营销合格潜在客户 (MQL)和销售合格潜在客户 (SQL) 的积分阈值。MQL 是符合营销参与标准但尚未准备好进行销售的潜在客户。
另一方面，SQL 是指表现出高度兴趣并准备由您的销售团队联系的潜在客户。明确定义这些阈值可确保您的销售和营销团队协调一致并高效工作。
第 6 步：监控和调整
定期检查潜在客户评分模型的效果。收集销售团队的反馈并分析转化率，以查看该模型是否准确预测了潜在客户的质量。
根据需要进行调整，以提高其准确性和有效性。持续监控和改进可确保您的潜在客户评分模型随着您的业务和市场条件而发展。