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潜在客户的契合度是指他们与您的买家角色的契合程度。另一方面，兴趣则衡量他们对您的产品或服务表达的愿望或需求。结合这两个因素，您可以更准确地对潜在客户进行评分。

例如，与仅满足其中一个标准的情况相比，完全符合您的买方角色且对您的产品表现出极大兴趣的潜在客户应该被优先考虑。

显式和隐式数据
显性数据是潜在客户直接提供的信息，例如职位和公司名称，通常通过表格和调查收集。而隐性数据是根据潜在客户的行为推断出来的，例如他们参与的内容类型或互动频率。

利用这两种类型的数据可以丰富您的潜在客户评分模型，提供对每个潜在客户潜力的全面视图。

销售与营销协调
销售和营销团队之 阿尔巴尼亚 手机号码数据 间的服务级别协议 (SLA) 可确保潜在客户评分标准一致，并有效处理潜在客户。SLA 应概述您的组织如何定义和评分营销合格潜在客户 (MQL) 和销售合格潜在客户 (SQL)、将潜在客户引导至销售的标准以及应联系潜在客户的时间范围。

这种协调可以避免混乱和错失机会，从而显著促进您的潜在客户生成过程。

技术和工具
整合客户关系管理 (CRM)系统和潜在客户获取软件等技术和工具至关重要。例如，Popl 的数字名片服务可实现无缝潜在客户获取和跟踪。

Popl Teams等工具提供实时分析，简化捕获和培养潜在客户的过程，将陌生电话转化为热门潜在客户。

此外，使用与 CRM 系统集成的软件可确保所有收集的数据井然有序且可操作，从而进一步增强您的潜在客户评分工作。

持续改进
潜在客户评分模型并非一劳永逸的工具。它需要根据绩效数据和销售团队的反馈不断监控和改进。定期审查和调整潜在客户评分标准可确保其保持有效并与您的业务目标保持一致。