例如，潜在客户的职称可能比其地理位置更重要。集成数据源确保您的评分模型从所有相关来源提取数据。这包括网站分析、客户关系管理系统、电子邮件营销平台以及捕获潜在客户互动的任何其他工具。整合这些来源可确保您的团队全面了解每个潜在客户的参与度和潜在价值。 步骤：分配点值除非您要使用线性模型，否则您需要根据每个因素的重要性为每个因素分配点值。例如，下载白皮书可能比打开电子邮件更有价值，因为它表明了更高的兴趣程度。
参与度和意图点：为表明更强烈意图的操作分配更多点，例如 德国 whatsapp 号码数据 下载白皮书、请求演示或参加网络研讨会。例如，下载白皮书可能值得积分，而打开电子邮件可能值得两分。人口统计和企业统计积分：将积分分配给与您理想的客户概况相匹配的人口统计和企业统计因素。例如，来自员工人数以上的公司的潜在客户可能会获得 8 分，而 C 级管理人员可能会获得 5 分。现实提示：根据潜在客户转化数据定期审查和调整分值。更能预测转化，请相应增加其分值。
步骤：结合负分和分数衰减负分是对表明缺乏兴趣或不适合的行为进行扣分的做法。例如，如果潜在客户取消订阅您的新闻通讯，他们的分数应该会降低。分数衰减是指如果潜在客户不与您的品牌互动，他们的分数会随着时间的推移逐渐降低。这可确保您的潜在客户分数保持最新状态并反映潜在客户的最新行为。 步骤：设置潜在客户评分阈值设置阈值分数可帮助您确定哪些潜在客户符合资格并准备好供销售团队跟进。要确定适当的阈值，请分析过去成功转化的潜在客户的分数，并将阈值设置为略低于此基准。