利用这些信息，团队将根据每个潜在客户转化为客户的可能性为其分配一个潜在客户评分。
这些分数可以分为热、中、冷，或者您可以分配一个数值（例如，从 1 到 100）以获得更精确的评分。
手动潜在客户评分的好处是，它允许企业采用更细致入微的方法。这对于目标市场非常明确或难以预测的利基公司尤其有用。
它还可以根据实时市场或业务变化灵活地调整评分。
然而，手动评分是一个耗费资源且耗时的过程。
户会让他们无法完成其他更高价值的任务。这也是一种有风险的方法，因为它更容易出错，而且主观性可能会阻碍这一过程。
预测潜在客户评分
预测潜在客户评分使用大数据、机器学习和人工智能 电话号码清单 根据潜在客户自动转换的可能性对其进行排名。
虽然手动评分涉及人为判断和预定义标准，但预测潜在客户评分会分析历史数据以识别成功转化的模式和关键指标。
该方法评估多种因素，例如人口统计信息、行为数据和品牌互动，以分配潜在客户分数。
潜在客户评分预测分析可让企业更准确、更实时地识别高潜力潜在客户。由于系统不断学习、更新和适应新数据，因此评分过程会随着时间的推移而不断完善。
这对于拥有大量潜在客户或销售周期复杂的 们对企业如何解决种族主义和不平等问题的期望 公司尤其有价值，因为它可以更快、更一致地确定潜在客户的优先级。
这种数据驱动的方法使销售团队能够专注于最有可能成交的潜在客户，从而减少在低质量潜在客户上花费的时间和资源。
您需要哪些数据来进行潜在客户评分？
手动和预测潜在客户评分模型都依赖于高质量的数据。您拥有的数据越多，您就能越准确地确定哪些潜在客户更有可能成为客户。这些数据应包括：
1） 人口统计数据
人口统计数据涵盖了潜在客户的个人详细 比利时商业指南 信息，例如职位、位置和年龄。对于 B2B 公司来说，职位尤其重要，因为它们表明潜在客户是否具有决策权或影响力。
年龄或收入等其他因素对于 B2C 组织来说更为重要，因为了解消费者的资料是预测购买决策的关键。
2） 企业统计数据
在 B2B 潜在客户评分中，公司统计数据主要关注潜在客户所代表的组织。这包括公司规模、收入、行业和位置。
这些因素有助于确定公司是否适合提供的产品或服务。例如，一家针对中型企业的软件公司可能会优先考虑拥有 100-500 名员工的公司。