任何企业的目标都是获得尽可能多的客户，而获取的一个组成部分是潜在客户管理，这是品牌将潜在客户转化为付费客户的多步骤过程。然而，铅转化率普遍较低，所有行业平均约为 3%。可以理解的是，大多数公司对这种转化率不满意，导致许多公司将精力集中在更好的潜在客户培育上。虽然这种方法会产生良好的结果，但如果公司将精力集中在具有最高转化潜力的线索上，结果会更好。这就是潜在客户评分的用武之地，以前是手动流程，现在随着人工智能的出现变得更简单、更高效。
什么是领先评分？
潜在客户评分是销售和营销团队使用的一项重要策略，用于根据潜在客户通过销售渠道并进行购买的可能性对潜在客户进行分类。这是评估潜在客户对公司的潜在价值的潜在客户管理流程中的关键步骤。然后，高价值线索（定义为对购买产品或服务最感兴趣的人）被移交给销售部门以完成交易，而营销团队可能会培育低价值线索。
虽然由每家公司来定义评分过程，但通常会结合人口统计和行为数据来确定潜在客户的优先级。对 B2C 品牌的线索评分有用的人口统计数据包括潜在客户的平均收入和地理位置，而 B2B 同行可以依赖线索的公司规模、收入和职位。对评分过程具有更大价值的是行为数据，因为它可以更深入地了解潜在客户对某些产品和服务的兴趣水平。因此，此处会考虑社交媒体互动、网站活动和电子邮件参与等信息。
在对行为和人口统计参数进行全面分析后，公司会为每个潜在客户生成综合评分。然后将线索分为合格的热线索、温线索或冷线索，并根据它们所属的类别进行处理。
领先评分的重要性是什么？
由于大多数企业依靠潜在客户开发来获取新客户，因此潜在客户评分是辨别哪些潜在客户对您的品牌产品最感兴趣的关键步骤。跳过或匆忙评分过程的公司会错失以下好处：
提高转化率
提前评分有助于营销和销售团队履行各自的职责并提高转化率。销售团队将把精力集中在有价值的线索上，而营销人员将吸引其他潜在客户，以通过优化的营销活动来增加他们的兴趣。两个团队的这种共同努力提高了整体生产力，并增加了将更多潜在客户转化为客户的机会。
更强的 1TP1458 团队之间的工作
有效的线索评分的另一个优势是它改善了销售和营销部门之间的工作关系。这是因为评分过程可以实现更好的线索资格，确保销售人员只接收对购买产品有浓厚兴趣的线索，并将他们的生产力提高 15%。营销团队也可以更好地工作，因为评分过程提供了对制定培育营销策略有用的见解。当两个团队都表现最佳时，部门间的合作就会显着改善。
更多收入
线索评分可帮助企业完成更多销售，从而带来更多收入。通过将销售重点放在热门线索上，公司可以更有信心地销售更多产品和服务。根据 MarketingSherpa 的说法，高效的评分流程使销售额增加了 77%。 Gleanster Research 的一份报告还显示，获得潜在客户的公司每位销售人员产生的销售额增加 43%。
AI 如何改进您的潜在客户评分流程？
在引入 AI 之前用于潜在客户评分的许多方法都是手动的，这意味着它们容易出错并且通常很耗时。然而，人工智能的引入提高了评分过程的准确性和效率，让企业获得了很多好处。
人工智能可以通过以下四种方式更轻松地获得潜在客户：
创建详细的配置文件
使 AI 优于其他潜在客户评分方法的主要特征是由各种强大的算法提供支持的增强数据分析。这使 AI 能够从多个来源提取和分析大型数据集，在创建详细的潜在客户资料时变得特别有用。使用自然语言处理和机器学习等技术，人工智能可以识别人眼看不到的引导行为模式。
例如，分析社交媒体活动可以揭示吸引潜在客户的最佳平台。同样，分析网站活动，例如页面浏览量或在网页上花费的时间，可以揭示潜在客户正在寻找的最令人兴奋的产品和服务。因此，人工智能使公司能够更好地了解他们所针对的潜在客户，从而更容易规划有效的收购策略。
预测评分
在对进入您的潜在客户建立综合概况后 CRM数据库已经被捕获，AI 可以更进一步识别潜在客户行为中高度暗示转换的模式。这可以通过预测分析来实现，预测分析结合了统计模型和机器学习算法来分析来自多个来源的历史数据并识别表明转化的模式。
人工智能将建立一个预测模型，根据潜在客户转化的可能性对其进行评分，并且随着时间的推移使用新数据对该模型进行训练，其可靠性将会提高。因此，这些好处使线索评分更加有效，并使销售和市场营销能够更有效地计划他们的活动。他们可以优先考虑预测得分高的线索，并继续向得分低的线索推广品牌。
个性化
如果有效使用，拥有强大潜在客户评分流程的公司将留住更多客户。如前所述，人工智能有助于建立更完整的线索档案，提供对他们行为和偏好的洞察。销售和营销团队可以将这些见解用于个性化目的。例如，这些配置文件可用于进行个性化产品推荐和设计定制营销内容以更好地与潜在客户建立联系。这不仅增加了转化潜在客户的机会，而且还改善了长期关系并提高了客户忠诚度。
实时计分
企业需要适应实时发生的变化，而 AI 可以在线索评分中实现这一点。人工智能驱动的潜在客户评分模型可以实时更新分数，以响应潜在客户行为或偏好的变化。例如，之前被分类为冷的线索可能会开始在一个或两个产品页面上花费更多时间，表明兴趣增加。人工智能可以检测到这种活动增加、更新分数并指导正确的员工采取行动。
同样，机器学习和自然语言处理可以识别负面变化，例如负面的社交媒体评论，并相应地更新它们的分数。因此，营销人员可以立即跟踪潜在客户 喂 触发和有针对性的电子邮件，使公司更接近销售。
总之，线索评分是客户获取的一个重要方面，值得密切关注。人工智能可以为潜在客户评分系统提供动力，并立即提高其准确性和可靠性。因此，销售和营销团队可以优化他们的策略，为潜在客户提供更丰富的体验，并为其品牌创造更多收入。
