格兰特还利用人工智能的力量来实现数据个性化。
“我们正在利用人工智能来分析模式并预测哪些潜在客户最有可能转化，”他说。“机器学习模型可以随着时间的推移不断适应并变得更加准确，这比传统的潜在客户评分方法有了很大的进步。”
我认为潜在客户评分的一大优点是它是一种客观方法。当数据表明潜在客户的兴趣程度时，这就是您想要依靠的东西。
数据是销售团队和营销人员掌握的最重要的资源之一，利用当今可用的工具，潜在客户评分已变得更加以数据为导向。
如果您想节省花在不合格潜在客户上的时间，并通过数据驱动的决策优先考虑销售就绪的潜在客户， 保加利亚电话数据 那么您的销售团队应该使用一个可以轻松组织和理解数据的潜在客户评分模型。
进行实时调整。
如果您认为潜在客户评分模型已经过时，那可能是因为传统方法没有考虑到实时的行业或业务变化。
Grant 表示：“潜在客户评分不再是一劳永逸的事情。我们会根据最新数据进行实时调整。这种灵活性有助于我们保持领先地位，并应对不断变化的市场条件。”
有许多潜在客户生成工具可帮助您的销售团队做出实时决策并正确筛选潜在客户。