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因此 当您有 些需要个人关注的潜在客户 例如需要帮助销售高价商品的人 时 通常会更好。 首先计算您的潜在客户转化率。该比率是最终转化的潜在客户的百分比。如果您获得 个线索并转化 个 则线索到客户的转化率为 这个数字将作为衡量未来成功的初始指标。 计算出转化率后 通过我们上面提供的信息定义理想潜在客户的属性。然后给它们分配点值 属性越重要 值就越高。 最后 浏览您的潜在客户并根据您选择的属性对其进行评分。

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分模型是通过数据挖掘技术实现的。或构建公式 根据您输入的数据以数学方式计算潜在客户转化的机会。 当您可以获得所有潜在客户的 Bermuda电子邮件列表 数据时 这种类型的潜在客户评分非常有用。构建公式后 您的电子表格可以立即根据数据为您提供分数。这个公式将简化整个销售周期。 . 预测线索评分 这种潜在客户评分模型采用了 种不干涉的方法。它将决策制定留给分析潜在线索 他们的属性和他们的行为的自动化流程。然后它会自动给他们打分。您可以手动改进此潜在客户评分系统 使其更加准确。 虽然预测性线索评分更昂贵 但从长远来看更便宜 尤其是当您需要管理数百或数千条线索时。

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潜在客户评分示例 寻找

例子 让我们向您展示行动中的领先得分…基于技术信息的线索评分 您可以根据 家公司的技术了解很多有关该公司的信息。通过关注您的潜在客户使用的系统 您可以更轻松地找出他们需要哪些解决方案并相应地对其进行评分。 您可以寻找这型的技术图表 内容管 YouTube 用户 理系统 客户关系管理 ( ) 电子邮件服务提供商 假设您正在销售与某些 集成的 。您的潜在客户评分系统可能如下所示 使用与您的 集成的  分 不使用特定 得 分 – 分用于使用未与您的 集成的 由于已经使用 的公司可能不会对不与其集成的解决方案感兴趣 因此您应该根据它降低他们的分数。假设您开始获得两个领先优势和。

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