获得更好销售业绩的 11 条销售线索评分最佳实践

实施良好的潜在客户评分最佳实践可以显着提高潜在客户质量。

最近的研究表明，拥有明确的潜在客户评分系统的公司的平均潜在客户合格率比没有的公司高192% 。 然而，构建强大的潜在客户评分模型不仅仅是为潜在客户互动分配任意点。

它是通过结合人口统计洞察、行为分析和持续优化，对潜在客户进行细致入微的了解。

68% 的成功营销人员将基于内容和参与度的潜在客户评分视为收入增长的最有效策略，显然动态且结构良好的潜在客户评分系统不仅是一种选择，而且是必需的。

在这篇博文中，我们将更深入地探讨潜在客户评分最佳实践和模型，以帮助您获得更热门的潜在客户。

11 个有用的潜在客户评分最佳实践，可帮助您确定潜在客户的优先级

让我们开始吧！

1. 了解买家角色

创建买家角色是潜在客户评分的战略步骤，重点是通过真实数据了解潜在客户。

该潜在客户评分过程应以真实数据为基础，以确保准确性和相关性。 这种方法确保了识别最有希望的潜在客户的准确性和相关性。

创建数据驱动的角色

• 第 1 步 — 收集数据：首先从 CRM 系统收集信息并进行市场研究。 这包括购买历史记录、与营销活动的互动以及客户反馈。
• 第 2 步 — 建立档案：建立包含年龄、性别和地点等人口统计信息的详细档案。更深入地研究行业、工作角色和公司规模等专业属性。
• 第 3 步 — 分析需求和挑战：了解不同角色的独特需求和挑战。例如，与大公司的 C 级高管相比，初创公司的营销经理可能有不同的优先事项。

评估人物角色属性和潜在客户评分的影响

• 与理想客户资料保持一致：根据潜在客户的属性与您理想客户资料的匹配程度对潜在客户进行评分。 这确保了针对正确受众的集中方法。
• 行业和公司规模：如果您的产品是为中型科技公司设计的，那么该行业的潜在客户应该获得更高的分数。
• 职称和决策权：考虑职称对决策的影响。标题与产品的目标决策者一致的潜在客户应该在评分时优先考虑。

通过将这些详细的人物角色集成到您的潜在客户评分模型中，您可以更有效地对潜在客户进行优先级排序。

此方法将销售团队的精力集中在具有最高转化潜力的销售线索上，从而提高销售团队的效率。

2. 绘制客户旅程图

了解客户旅程对于潜在客户评分至关重要。 此旅程通常由几个关键阶段组成，每个阶段都提供有关潜在客户参与或购买准备情况的独特见解。

通过映射这些阶段并将其与潜在客户评分系统保持一致，您可以更准确地评估潜在客户在决策过程中的立场。

确定关键阶段

1. 认知阶段：这是潜在客户首先意识到您的产品或服务的阶段。 他们可能遇到过博客文章、社交媒体广告、新闻文章或任何挂钩。 在潜在客户评分中，此阶段的操作可能包括访问您的网站或关注您的社交媒体页面。 这些行动很重要，但通常得分较低，因为先导化合物仍处于发现的早期阶段。
2. 考虑阶段：此时，潜在客户会积极考虑您的产品或服务作为他们问题的解决方案。他们正在寻求更多信息并比较选项。 此阶段的操作包括下载白皮书、订阅新闻通讯或参加网络研讨会。 这些行为表明了更高水平的兴趣，并且应该比意识阶段的行为更重要地得分。
3. 决策阶段：这是潜在客户接近做出购买决定的关键阶段。这里的行动最能说明领导者的意图。 例如，请求产品演示、填写联系表格或参与销售对话都是强烈的兴趣指标。 这些行为保证在您的潜在客户评分模型中获得最高分，因为它们表现出进一步参与或购买的明确意图。

在每个阶段实施基于行动的评分

• 意识行动：评分可能包括访问博客文章 5 分或关注社交媒体 10 分。 这些是表明兴趣的初始接触点。
• 考虑行动：更多参与行动（例如下载详细指南或参加网络研讨会）可以获得 20-30 分。这些潜在客户正在投入时间来更好地了解您的产品。
• 决策行动：最具指示性的行动，例如请求演示或填写详细的查询表，可以获得 50 分或更多。这些潜在客户明确表示愿意参与销售对话。

另请阅读：2024 年销售目标领先评分指南

3. 行为数据评分

在潜在客户评分中，行为数据提供了了解潜在客户的参与度和兴趣水平的窗口。

本节探讨如何根据潜在客户与您的业务的互动来有效地对其进行评分，从而确保更加动态和响应更快的潜在客户管理流程。

行为数据包含领导对您的业务采取的一系列行动。 这些操作包括网站访问、电子邮件交互、内容下载和社交媒体参与。 每个行为都可以深入了解潜在客户的兴趣水平和在购买过程中的地位。

通过为这些互动分配分数，您可以更准确地衡量潜在客户的兴趣和参与水平，使您的销售团队能够有效地确定潜在客户的优先级并相应地定制他们的外展策略。

起草行为数据评分系统

这是一个包含主要行动和相应点的表格：

实施评分模型

确保您的 CRM 系统可以自动跟踪这些行为并对其进行评分。

这种集成对于维护最新且准确的潜在客户评分系统至关重要。 此外，定制评分模型以适合您的特定业务环境。 例如，B2B 公司对某些行为的评分可能与 B2C 公司不同。

与人口统计评分一样，行为评分模型应定期审查和更新。 这确保了分数与不断变化的营销策略和客户行为保持一致。

4. 设置可行的评分阈值

建立切合实际的评分阈值是有效的潜在客户评分系统的一个关键方面。 这些阈值决定了潜在客户在什么时候被认为有足够的资格进行进一步的销售参与或培养。

该过程涉及对历史数据的仔细分析以及对不同细分市场或产品线的了解。

确定正确的潜在客户评分阈值水平

检查您过去的销售数据。 寻找表明潜在客户通常在什么分数下转化为客户的模式。

该分析可以揭示“合格潜在客户”的基准分数。 例如，如果大多数转化的潜在客户得分为 60 或以上，则这可能是您的阈值的起点。

除了销售数据之外，还要分析您的转化率。

某些评分级别的高转化率可以表明有效阈值。 相反，低转化率可能表明需要进行调整。

阈值太高可能会导致通过的销售线索太少，而阈值太低可能会导致销售团队充斥着不合格的销售线索。

取得平衡是关键。 这涉及试错、调整阈值以及观察对销售线索质量和销售团队效率的影响。

调整不同细分的阈值

• 特定于细分市场的阈值：不同的细分市场或产品线可能需要独特的阈值。 例如，优质产品线由于其较长的销售周期和较高的客户价值可能具有较高的门槛，而更标准的产品可能具有较低的门槛。
• 根据买家行为进行定制：不同的细分市场可能会表现出独特的购买行为。通常需要较长时间才能做出决定的细分市场可能需要更高的门槛来确保潜在客户真正做好销售准备。
• 定期审查和调整：市场状况和消费者行为随着时间的推移而变化。定期审查和调整您的阈值以适应当前的市场动态。 这可以每季度或每两年进行一次，具体取决于您所在行业的变化速度。
• 反馈循环：纳入销售团队的反馈。他们可以提供有价值的见解，了解满足当前阈值的潜在客户是否已准备好进行销售参与或是否需要进行调整。

通过设置并定期调整可行的评分阈值，您可以确保潜在客户评分系统有效识别最有希望的潜在客户。

这种做法提高了销售流程的效率，并确保营销工作的目标是培养更有可能转化的潜在客户。

另请阅读：潜在客户评分模型以达成更多交易

5. 人口统计数据评分

将人口统计数据纳入您的潜在客户评分模型中，需要了解每个潜在客户背后的故事 - 他们的行业、角色、公司规模和位置 - 以及这些元素如何与您的产品价值主张保持一致。

通过这样做，您可以确保您的销售团队的工作集中在具有最高转化潜力的潜在客户上，从而优化您的销售流程并提高投资回报率。

有效的潜在客户评分取决于人口统计数据的战略使用。 首先，您可以通过以下方式选择人口统计数据：

• 第 1 步：确定与您的产品或服务自然匹配的行业。对于基于技术的解决方案，IT 和技术行业可能更相关。
• 第 2 步：关注直接参与采购流程的工作角色。对于 B2B 产品，“采购经理”或“IT 主管”等角色可能更相关。
• 第三步：公司规模很重要。主导公司的规模可以显着影响其需求。 较大的组织可能有更复杂的要求和更高的预算。
• 第 4 步：地理定位 — 考虑您的产品或服务在哪里拥有最强的市场影响力或正在扩张。应优先考虑目标市场集中度较高的地区。

为每个人群分配分数

• 根据行业标准进行基准测试：查看行业基准，了解哪些人口因素最能预测您所在行业的领先质量。
• 使用内部数据进行定制：分析您的销售和客户数据，以确定哪些人口统计因素在历史上与高质量潜在客户相关。根据这些见解定制您的评分模型。
• 评分量表调整：调整评分量表以反映不同人口统计数据的相对重要性。例如，如果行业一致性对您的产品至关重要，那么它可能比公司规模等其他因素具有更高的领先分数。
• 动态评分调整：准备好随着市场状况的变化调整您的人口统计评分。定期审查和更新您的评分标准，以确保它们符合当前的市场趋势和内部销售策略。

6. 负分和衰减率

并非所有行为都会对潜在客户的得分产生积极影响。

负评分和衰减率是重要组成部分，可确保您的评分系统准确反映潜在客户当前的兴趣和参与水平。

负评分和衰减率会为您的潜在客户评分系统增加一层复杂性。 它们确保您的营销团队专注于不仅得分高而且当前参与和感兴趣的潜在客户，从而提高销售流程的效率和有效性。

实施负评分以获得更准确的结果

负分涉及对某些行为或不行为进行扣分，这些行为或不行为表明潜在客户的兴趣下降或与目标受众不匹配。

这种方法有助于通过防止分数膨胀来维持潜在客户评分系统的完整性。

• 取消订阅电子邮件：当潜在客户从您的邮件列表中取消订阅时，将扣分。这一行动显然表明了兴趣的丧失。
• 不活动：如果潜在客户在设定的时间内没有与您的电子邮件、网站或其他通信渠道互动，这应该会触发扣分。例如，超过 60 天“没有互动”可能会导致分数降低。
• 不相关的互动：访问非销售导向的页面（例如职业或投资者关系部分）可能会导致扣分，因为这些访问与购买意图不符。
• 不正确的人口统计数据：如果进一步的信息显示潜在客户的人口统计数据与您的目标受众不匹配（例如，B2B 环境中的学生身份），这也会导致分数降低。

管理衰减率

下表解释了各种衰减标准和相应的速率：

另请阅读：最大化您的销售额：回顾前 12 名潜在客户评分工具

7. 销售和营销协调

销售和营销团队之间的协调是潜在客户评分成功的关键因素。 企业可以确保以最有效的方式对潜在客户进行评分、培养和跟进。

这种协调不仅提高了传递给销售人员的潜在客户的质量，而且还提高了营销和销售渠道的整体有效性。

以下是制定协作标准的方法：

• 联合研讨会：销售和营销团队聚集在一起定义潜在客户评分标准并达成一致的定期研讨会。这些会议应侧重于了解每个团队对合格领导的看法。
• 共享定义：开发潜在客户评分的共享语言和定义。例如，营销人员所认为的“热门线索”应与销售团队对该术语的理解保持一致。
• 反馈循环：建立一个持续的反馈循环，销售人员可以向营销人员提供有关潜在客户质量的见解。这种反馈对于完善潜在客户评分标准至关重要。

整合销售和营销洞察

利用销售数据了解哪些潜在客户正在转化以及原因。

该分析可以提供有价值的见解，了解哪些行为和特征应该得分更高。 除此之外，定期让销售团队参与对模型评论进行评分。 他们对潜在客户的第一手经验可以提供任何数据都无法完全捕获的实用见解。

对于营销方面，分析各种营销活动的结果，看看它们吸引了哪些类型的潜在客户。 这有助于调整评分模型以适应最有效的活动。

营销人员应该跟踪哪些内容与潜在客户产生共鸣。 对某些类型内容的高度参与可以成为潜在客户质量的有力指标。

8. 针对不同产品和服务的定制评分

针对不同产品或服务的定制评分可确保根据潜在客户的特定兴趣和潜在价值对其进行评估。

这种做法可以实现更有针对性的营销工作和更高效的销售流程，因为以符合潜在客户特定兴趣和每种产品或服务的独特卖点的方式对潜在客户进行评分和培养。

根据产品特性定制您的评分

复杂性较高的产品通常需要较长的决策过程。 对此类产品感兴趣的潜在客户可能需要更高的参与度分数才能被视为已做好销售准备。

对于服务，尤其是咨询服务或可定制服务，评分应强调服务查询或咨询等交互。

高价值产品或优质服务可能会吸引不同的人群。 这些产品的评分应反映其潜在买家的独特特征。

实施特定细分市场的评分模型

• 不同的细分市场：不同的细分市场可能有不同的在线行为和需求。 例如，企业级潜在客户的评分可能与小型企业潜在客户的评分不同。
• 特定行业的互动：某些行业可能会更重视特定的互动。例如，在科技行业，下载技术白皮书的得分可能高于其他行业。

利用动态评分调整

• 定期审查：定期审查和调整每个产品或服务的评分模型，以确保它们保持相关性和有效性。
• 适应市场变化：准备调整评分模型以响应市场变化、新产品功能或客户偏好的变化。
• 数据驱动方法：利用数据分析不断完善和优化每个产品或服务的评分模型。

另请阅读：发现并优先考虑高价值潜在客户的领先评分策略

9. 自动线索评分系统

将自动潜在客户评分系统纳入您的营销和销售策略可以显着提高潜在客户管理流程的效率和准确性。

自动潜在客户评分系统代表了潜在客户管理的重大进步。

通过利用技术准确有效地获得潜在客户，企业可以确保其销售和营销工作集中在最有前途的潜在客户上，最终提高转化率和销售成功。

了解自动化在潜在客户评分中的优势

• 一致性和客观性：自动化系统根据设定的标准对线索进行评分，消除了手动评分中可能出现的主观偏见。这种一致性确保所有潜在客户根据他们的行为和特征得到平等的评估。
• 高效且节省时间：自动化平台加快了潜在客户评分流程，为销售和营销团队腾出了宝贵的时间，让他们能够专注于策略以及与高潜力潜在客户的互动。
• 可扩展性：随着您的业务增长，潜在客户数量可能会显着增加。自动化系统可以处理大量潜在客户，而不会影响评分质量。
• 实时评分：随着新数据的出现，自动化系统会实时更新潜在客户评分，确保销售团队掌握有关潜在客户参与度的最新信息。

使用营销工具自动进行潜在客户评分

• 与 CRM 和营销工具集成：为了实现有效的自动化，请将您的销售线索评分系统与 CRM 和营销自动化工具集成。这种集成允许基于实时交互的无缝数据流和评分。
• 设置评分规则：根据人口统计和行为数据定义明确的评分规则。这些规则应反映最能体现潜在客户转化潜力的行为和特征。
• 培训和理解：确保您的销售和营销团队了解自动化系统的工作原理。这种理解对于有效使用系统并根据分数做出明智的决策至关重要。

重要提示：虽然自动化系统处理日常评分，但定期审查和调整评分规则以适应不断变化的营销策略和市场趋势也很重要。

10、线索评分持续优化

持续优化潜在客户评分模型对于长期保持其相关性和有效性至关重要。

通过根据数据、反馈和市场趋势定期更新模型，您可以确保您的销售和营销工作始终与最新且可操作的见解保持一致。

了解持续优化的关键方面

定期分析您的销售和营销数据以识别趋势和模式。

使用这些见解来完善您的评分标准。 例如，如果某些行为或人口统计数据始终导致转化，那么它们应该在您的评分模型中获得更大的权重。

除此之外，请密切关注您所在行业的变化。 市场动态的变化（例如新技术或新兴竞争对手）可能会影响买家行为，并需要调整您的评分模型。

监控客户与您的品牌的互动如何演变。 客户与您的内容、网站或销售团队互动的方式发生变化可能表明需要调整您的评分标准。

另请阅读：预测线索评分的可用区：见解和策略

11. 从 MQL 到 SQL 的转换跟踪

跟踪从营销合格潜在客户 (MQL) 到销售合格潜在客户 (SQL) 的转化率是衡量潜在客户评分系统和整个销售流程有效性的关键指标。

跟踪有助于了解营销工作与销售目标的配合程度以及可以改进的地方。

营销合格潜在客户 (MQL) 是指根据其对营销工作的参与度，被认为比其他人更有可能成为客户的潜在客户。 合格销售线索 (SQL) 是销售团队认为值得直接销售跟进的线索。

MQL 到 SQL 的转换率是一个关键指标，表明营销线索的资格认定和移交给销售人员的效率如何。 低转化率可能表明营销正在忽略尚未准备好销售的潜在客户。

实施各种有效转化跟踪策略

• 建立并商定 MQL 和 SQL 的明确标准。 这种清晰度确保营销和销售团队对这些术语有统一的理解。
• 利用可跟踪潜在客户从 MQL 到 SQL 的整个过程的 CRM 系统。 该系统应该能够记录交互和参与，此时潜在客户从 MQL 转变为 SQL。
• 定期分析转化数据，以确定趋势、模式和需要改进的领域。 寻找一些因素，例如将 MQL 转换为 SQL 所需的时间以及 MQL 转换为 SQL 的百分比。

利用转化数据提高潜在客户质量

使用转化数据在销售和营销之间创建反馈循环。

该循环应向营销人员通报 MQL 的质量，并指导潜在客户评分和资格标准的调整。 按不同细分市场（例如行业、产品兴趣或潜在客户来源）细分转化数据。 该分析可以揭示哪些细分市场具有更高的转化率以及原因。

除此之外，利用转化数据中的见解来完善营销策略、潜在客户培养计划和销售方法。

例如，如果特定类型的内容始终与较高的转化率相关，则营销可以专注于创建更多该内容。

另请阅读：潜在客户培育：完整的策略指南

结束语

成功的销售线索评分系统之路在于其不断发展。

采用数据驱动的方法，与您的销售和营销团队密切配合，并定期完善您的策略以反映不断变化的市场动态。

有效的潜在客户评分模型并不是一成不变的 - 它是一个与您的业务一起成长的动态工具，确保每个潜在客户都是一个等待实现的机会。

EngageBay 是一款面向小型企业和初创公司的一体化营销、销售和客户支持软件。 您可以获得预测线索评分、营销自动化、个性化和细分、登陆页面、免费电子邮件模板、销售渠道等。

免费注册EngageBay 并开始为您的潜在客户评分。 您还可以向我们的专家预订演示。

常见问题 (FAQ)

1. 潜在客户评分能否与人工智能结合来预测未来的客户行为？

是的，将人工智能与潜在客户评分相结合越来越受欢迎。

人工智能算法可以分析大量数据来预测未来的客户行为和偏好。 这种集成允许更细致的评分，不仅考虑过去和现在的互动，还考虑未来潜在的参与。

人工智能可以识别人眼可能看不见的模式和趋势，使您的潜在客户评分系统更具预测性和主动性。

2. 与基于产品的业务相比，基于服务的业务的潜在客户评分有何变化？

对于基于服务的企业，潜在客户评分通常强调参与的深度和具体询问，例如咨询请求或详细的服务问题。

相比之下，基于产品的企业可能更关注产品演示请求或电子商务交互等操作。 关键区别在于交互的性质——基于服务的评分可能更重视个性化参与，而基于产品的评分可能侧重于表明购买准备的行为。

3. 根据社交媒体参与度来获得潜在客户是否有益？

绝对地。

社交媒体参与度可以作为潜在客户的兴趣以及与您的品牌的一致性的有力指标。

可以对共享内容、评论或参与社交媒体讨论等操作进行评分，以反映潜在客户的参与水平。 这在当今的数字时代尤其重要，因为大部分客户旅程都是在线进行的，而社交媒体在决策中发挥着重要作用。

4. 小企业如何利用有限的资源有效实施潜在客户评分？

小型企业可以从简单的手动潜在客户评分系统开始，该系统基于表明兴趣或购买意图的关键客户行为。 随着业务的增长，它可以逐渐采用更复杂的系统，可能集成具有成本效益和可扩展性的自动化工具。 重点应该是识别一些与成功转化相一致的关键行为并相应地对潜在客户进行评分。

5. 公司应该多久修改一次潜在客户评分模型？

修改潜在客户评分模型的频率取决于多种因素，包括客户行为的变化、市场趋势以及新产品或服务的推出。

一般来说，建议至少每两年审查一次评分模型并可能更新一次。

然而，如果市场或客户群发生重大变化，可能需要更频繁的修改以确保模型保持准确和有效。