5 個潛在客戶評分示例和 5 個正確的技巧

您是否曾經夢想過創建自己的數字遊戲？ 試一試領先得分。

這是一款包括潛在客戶生成、潛在客戶培育和潛在客戶資格認定的遊戲。 您的玩家通過網絡流量進入並從第一級開始——市場營銷。 然後，他們根據您建立的評分系統和閾值，在通過漏斗時收集積分。 當他們積累了足夠的分數時，他們會進入下一個級別：銷售。

那就是你遇到第一個挑戰的時候：確定你的潛在客戶應該因為什麼獲得積分以及如何收集數據和跟踪整個遊戲； 輸入鉛得分。 有大量潛在顧客評分模型可供選擇——讓我們通過一些示例來幫助您獲得啟發。

什麼是潛在客戶評分，有什麼好處？

潛在客戶評分是一種系統，可讓您評估潛在客戶成為潛在客戶的可能性以及潛在客戶轉變為客戶的準備情況。 就像遊戲中角色的職業一樣，領先評分模型建立在各種指標和檢查點之上，並具有分配的數值——很像玩家在遊戲中收集的分數。

當訪問者進入您的網站時，遊戲就開始了。 添加您認為合適並希望積極定位的潛在客戶。 一旦您弄清楚是什麼為他們贏得了積分，您就可以開始享受改進的潛在客戶生成流程帶來的好處。

潛在客戶評分不僅可以讓您識別高質量的潛在客戶，還可以讓您通過銷售渠道培養他們。 此方法可幫助您準確定義漏斗並為不同漏斗階段的各種類型的潛在客戶創建相關內容。 換句話說，您可以停止在低潛力的線索上浪費時間和精力。 作為銷售團隊，您會收到真正合格的銷售線索，因為 SQL 狀態（銷售合格的銷售線索）是可以衡量的。

您應該在潛在客戶評分模型中衡量什麼？

不同的潛在客戶評分模型優先考慮不同的方面。 這是有道理的，因為並非所有標準對每個企業都具有相同的權重。

這意味著什麼？ 對於某些產品，例如化妝品或鞋類，性別對於確定銷售線索是否合適非常重要。 然而，當涉及到送餐服務之類的東西時，這真的無關緊要。 相反，在這種情況下，訪問者的位置可能更為關鍵。

但觀眾人口統計數據只是其中的一部分，甚至可能不是最決定性的因素。 潛在客戶評分模型通常是由人口統計數據和其他參數組成的合作社，例如：

• 總體適合度——選定的人口統計參數通常是評分系統的基礎。 為了確定用戶是否合適，B2B 公司添加了 BANT 元素（預算、權限、需求、時間）。 訪客是否處於決策位置？ 公司是否處於成長期？ 他們是否真正需要您的產品，或者擁有它會很好嗎？
• 興趣水平——需求影響興趣水平。 監控在線受眾行為並評估表明對您的產品或解決方案類型高度感興趣的模式。 他們訪問了哪些其他相關網站？ 他們對社交媒體的興趣是什麼？ 您的系統中是否有來自同一帳戶或公司的其他潛在客戶？如果有，有多少？他們是誰？
• 行為——衡量和跟踪您的網站和內容的參與度指標。 這些是您的評分機制中的元素，可幫助您通過渠道緩解潛在客戶。 他們只閱讀您的博客，還是也下載門控內容？ 他們會報名參加網絡研討會並帶著問題來嗎？ 或者他們註冊了，但從未露面？ 這表明他們離購買有多近（或多遠），可以幫助您個性化您的方法。

建立有效線索評分模型的 5 個技巧

使其成為營銷和銷售的共同努力

這不僅僅是一個好的提示。 如果您希望潛在客戶評分系統有效，營銷和銷售團隊需要協作。 雙方都需要就跟踪和歸因分數的指標達成一致。 作為銷售團隊，您更接近實際客戶，可以幫助營銷團隊了解在早期階段需要注意什麼。

例如，營銷經理無法知道採購決策通常是由團隊領導還是執行官做出的，因為這不在他們的視野範圍內。 他們很久以前就將它們作為 SQL 傳遞。

調查現有客戶在成為客戶之前所經歷的旅程。 花了多長時間？ 他們參與的頻率如何，在做出購買決定之前進行了多少次參與？ 團隊應該決定建立 SQL 狀態的評分閾值，其中潛在客戶從營銷轉移到銷售。

添加負分

隨著時間的推移，線索將收集越來越多的行為點數。 請注意，其中可能存在從未打算購買的訪問者。 例如，自由職業者不會獲得複雜的營銷自動化工具，但仍可能會閱讀您的博客。 醫學生會訪問您的醫療設備站點進行研究，而不是因為他們需要您的設備。 並且不要忘記，您的競爭對手很想知道您在做什麼，並且可能會經常出現。

當您識別出此類訪問者時，設置負分。 嘗試考慮表明這不是潛在客戶的因素或行為。 例如，如果任何人從您不銷售的國家/地區訪問，他們的分數可能會減少 10 分。 競爭對手得到 -20 等等。

分析歸因

找出哪些營銷活動或特定的在線行為帶來了銷售。 同樣，這是營銷和銷售需要密切合作的地方。 通過分析歸因渠道，銷售人員可以識別成功的營銷策略，並幫助營銷人員為評分模型分配適當的數值。

這也可能包括您不擁有的內容。 例如，很大一部分客戶可能正在使用使他們意識到您的解決方案的附加價值的相關工具。 或者他們可能閱讀了一篇介紹貴公司的特定科學文章。 不管他們是怎麼發現你的名字的，這都值得研究。

優化您的評分系統

行動不止於此。 構建評分系統後，請繼續監控評分系統的運行情況。 從您的客戶成功團隊獲取輸入，並將來自實際客戶人口統計數據的數據與您的潛在客戶評分系統中的數據進行比較。 將手放在操縱桿上。 鉛行為可能會隨著時間而改變。

例如，隨著您的營銷變得更加有效，領先週期可能會變短。 或者可能會出現潛在客戶參與社交媒體的趨勢。 為了不斷獲得獲勝的結果，您需要相應地跟踪和調整您的得分。

維護一個整潔的數據庫

事實上，您將收集大量關於大量線索的數據。 重複的數據或過時的信息可能會打亂線索評分，您最終會更加努力地工作，但結果卻很差。 例如，某人可能正在使用不同的設備訪問您的網站，而當他們註冊時，您最終可能會在您的 CRM 中為同一個人創建兩個線索——這並不理想。 您的 CRM 應始終使用最新數據進行更新。

5 個潛在客戶評分示例

每個線索評分系統都是獨一無二的。 首先，您需要定義您的 B2B 買家角色檔案，以選擇哪些人口統計因素適合他們。 您還想分析潛在客戶和現有客戶的銷售參與數據。 充分了解買家旅程並確定表明高興趣水平的行為模式。

讓我們看一些依賴於類似模型的領先評分示例。

1.人口統計線索評分模型

我們將從查看一個相對簡單的人口統計線索評分模型開始。 查看此示例，您將了解確定什麼最重要以及各種標準如何影響評估的複雜性。

這裡的想法是根據直接從潛在客戶那裡收集的信息來確定最合適的人選。 B2B 公司經常使用註冊或下載表格。

該列表可以繼續，您可以根據與您的產品和目標受眾的相關性來分配點數。 在上面的例子中，該公司提供了一些對相當大的金融公司最有用的東西，並以高層管理人員為目標。

這是一個數字遊戲，您會想一直想到最後。 例如，一家擁有 800 名員工但所在行業對您的產品興趣不大的公司的 CEO 是否應該比擁有超過 1000 名員工的保險公司的系統管理員獲得更高的分數？

為了讓生活更輕鬆，公司使用更廣泛的潛在客戶細分。 例如，人口統計分數為 3-10 分的潛在客戶不合適，11-25 分之間比較合適，25-30 分比較合適，高於該分數是最合適。

2. 基於網站數據的線索評分模型

現在讓我們將評分理念應用於與參與度相關的網站指標。 根據您的營銷策略和內容渠道，您將為反映潛在客戶接近購買決策的參與類型分配最高分。 這是遊戲開始的地方。

您可以添加任何類型的接觸點或與您的內容互動。 例如，公司可以為保持高於平均水平的訪客提高分數。 您為每種參與類型選擇的數值取決於您。 您需要問問自己，與您收集並分配積分的其他數據相比，它的價值有多大。

3. 綜合線索評分模型——人口統計和行為

結合分數將使您獲得更準確的圖片，並通過收集更多積分讓您的線索在遊戲中升級。 將人口統計分數放在長軸上，將行為分數放在縱軸上。

這為您提供了一個矩陣，可讓您評估潛在客戶轉化為客戶的可能性。 出現在圖表右上角的潛在客戶最有可能成為客戶； 左下角的線索可能性最小。

您現在可以將傳統的死、冷、暖、熱引線結構應用於矩陣。

4. 綜合線索評分模型——興趣與契合度

這種類型的矩陣有不同的變體。 您可以為興趣水平設置分數，而不是行為。 在這裡，您將為表明對您的產品感興趣的特定網站（包括競爭對手網站）打分。 潛在客戶可以是代表與您的品牌具有相同價值的社區的成員，例如，可持續性或多樣性。

如果您有來自一家公司的多條線索，這可以為其贏得額外積分。 請記住，更頻繁地參與社交媒體的潛在客戶可以獲得更高的分數。 分析現有客戶的行為以確定哪些行為是重要的。

5. 綜合線索評分模型——需要和適合

在這種組合中，您嘗試確定潛在客戶對您的產品的需求。 您也可以將其稱為疼痛評分。 這種模型不太常見​​，因為要確定一個人或公司需要多少東西要困難得多——沒有一個衡量標準。 您首先必須定義什麼可以代表或表明更強烈的需求。 這可能與興趣水平非常相似甚至重疊。

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