什么是预测线索评分？ 人工智能帮助您进行更人性化的营销

过去，营销人员需要一个水晶球来预测未来。 现在，随着 Act-On AI Predictive Lead Score 等预测性潜在客户评分模型的出现，通过漏斗预测潜在客户进展的结果变得更加容易。

传统的潜在客户评分仍然占有一席之地，但通过人工智能和机器学习放大和完善您的潜在客户评分有望使识别高潜力潜在客户变得比以往更容易。 让我们深入了解预测线索评分的世界，包括 Act-On 自己的 AI 预测线索评分。 我们将介绍定义、预测评分和手动评分之间的差异，并列出一些潜在的用例。

什么是预测线索评分？

这种尖端方法利用先进的机器学习和数据分析技术，根据潜在客户转化为客户的可能性为他们分配分数。 它超越了手动潜在客户评分的限制，手动评分严重依赖于预先确定的标准，例如职位、行业和公司规模。 相反，基于人工智能的潜在客户评分深入研究大量数据点，包括历史潜在客户行为、参与模式和人口统计信息，并根据积极结果不断更新。 这种方法使营销人员能够做出明智的决策，将他们的精力集中在表现出更高转化概率的潜在客户上。

例如，新的 Act-On AI Predictive Lead Score 功能使用机器学习模型来预测联系人转化为销售的可能性。 随着新的接触行为进入系统，分数每天更新，并随着时间的推移而变化。

手动潜在客户评分和人工智能预测潜在客户评分有什么区别？

传统的潜在客户评分在很大程度上依赖于预定义的标准和手动评估。 虽然它可以提供基本水平的潜在客户优先级，但它经常忽略人工智能预测潜在客户评分可以通过机器学习的力量捕获的复杂模式和行为细微差别。 简而言之，它更加主观。

通过分析大量数据，人工智能预测潜在客户评分模型可以识别客户行为中的隐藏模式。 借助 Act-On AI Predictive Lead Score，我们使用训练有素的机器学习模型将特定行为与积极结果关联起来，每天为每个联系人生成一个新分数。 我们设计了机器学习倾向模型来识别导致潜在客户最终可能赢得或失去的模式。

更重要的是，该方法会随着时间的推移进行调整和改进，根据新数据不断完善其预测，而当前的潜在客户评分模型必须手动更新。 AI 潜在客户评分可以更客观地了解潜在客户的转化可能性。

但说实话：我们不想完全客观或主观。 营销是一门艺术，而不是一门科学。 通常，结合和平衡手动和预测线索评分是复杂营销组织的最佳前进道路（我们将在博客中进一步讨论）。

AI 预测线索评分用例

重要的是要记住，目前预测潜在客户评分模型只是当前手动潜在客户评分系统的补充，而不是完全替代。 每个企业都有独特的评分标准，在评分潜在客户时应考虑这些标准。

因此，请通读我们的预测潜在客户评分用例列表。 它们可以帮助您充分利用 AI 预测评分，特别是 Act-On AI 预测线索评分。

1. 优先考虑销售和营销投资的潜在客户：预测潜在客户评分彻底改变了潜在客户的优先级，使您可以将精力集中在具有最高转化潜力的潜在客户上。 这可以确保您的销售和营销团队将时间和资源投入到最有可能产生成果的地方，从而实现更高效的销售线索管理并提高转化率。
2. 为每个漏斗阶段构建细分以分而治之：使用预测性潜在客户评分来帮助根据潜在客户转化的可能性对他们进行细分。 根据预测的潜在客户得分值将它们分类为漏斗的顶部、中部和底部。 您划定界限的位置会根据您的具体业务而有所不同，但例如，漏斗顶部的分数为 0-30，漏斗中部的分数为 31-65，漏斗底部的分数超过 65。 然后，用不同的内容培育每个细分市场，并鼓励销售团队中的合作伙伴优先考虑这些 BOFU 潜在客户。
3. 计划更有效地分配资源：有效分配营销资源对于成功至关重要，而预测分数可以帮助您做到这一点。 通过将您的努力转向具有更高预测分数的潜在客户，您可以充分利用您的预算和资源。
4. 利用预测性学习与销售保持一致：营销和销售团队之间的有效协作可能意味着全速前进和停滞不前之间的区别。 预测性潜在客户评分有助于跨职能协调并建立信任。 将预测模型中的高分销售线索交给销售团队。 接下来是重要的部分：听取他们的反馈，了解这些潜在客户与传统潜在客户评分模型中的热门潜在客户相比表现如何。 该反馈可以帮助您微调手动评分并确定 AI 评分潜在客户的最佳应用，并提高销售合作伙伴对 MQL 的接受度。
5. 为潜在客户在销售漏斗中的位置提供内容：预测性潜在客户评分软件使您能够提供符合单个潜在客户的需求和痛点的内容。 例如，高分潜在客户可以获得直接说明您的产品相对于竞争对手的优势的内容，而低分潜在客户可以通过涵盖更广泛主题的教育资源来培养。 奖励：使用生成式 AI 内容生成（例如 Act-On AI Create）与预测评分相结合，进一步细化内容。
6. 制定新的重新参与策略：并非所有潜在客户都会立即转化。 这就是重新互动的用武之地。人工智能潜在客户评分有助于识别值得重新吸引的潜在客户。 通过分析历史数据和行为模式，您可以找出过去可能表现出兴趣但需要额外培育才能更接近转化的潜在客户。
7. 将您的细分游戏提升到一个新的水平：有效的细分对于有针对性的沟通至关重要，而预测性潜在客户评分为您的数据提供了一个全新的维度。 根据潜在客户在预测模型中的得分情况对潜在客户进行分类，然后尝试针对“热门潜在客户”或“热情潜在客户”等传统细分市场测试营销活动。 预测版本表现更好吗？ 如何相应地调整手动潜在客户评分？
8. 利用数据更新和改进理想的客户档案：分析高分潜在客户的属性可以帮助您为销售团队完善理想的客户档案。 寻找在自动潜在客户评分中得分较高的潜在客户中开始出现的任何趋势，而这些趋势以前可能不会在手动评分的潜在客户中显示出来。 然后，“行动预测潜在客户评分”会反馈到您的 CRM 平台，以丰富您的理解。 利用这些见解来调整您的 ICP 方法。
9. 为营销投资回报率跟踪添加维度：预测潜在客户评分提供了一种跟踪营销计划成功与否的切实方法。 通过监控高分潜在客户的转化率，您可以评估不同营销活动和策略的投资回报率 (ROI)。 尝试比较传统手动潜在客户评分和预测评分之间的潜在客户投资回报率。
10. 与您的潜在客户建立长期关系：预测销售线索评分软件不仅仅涉及即时转化；还涉及潜在客户评分。 这是关于建立持久的关系。 也许您确定了一组在您的预测分数中得分很高的潜在客户，但根据您的手动得分却不太好。 培育这些线索并仔细观察他们的行为。 如果他们开始转变，你就知道你走在正确的道路上。 如果他们不这样做，你可以随着时间的推移慢慢地培养他们，以建立参与度和兴趣。

上述所有用例都为您的营销功能增添了维度和智能。 当您实施它们时，后退一步：将您所学到的知识应用到营销策略的整体方法中。 高分潜在客户提供了有关有助于成功转化的属性和行为的宝贵见解。 通过分析这些见解，您可以完善整体营销策略，以更好地满足目标受众的需求和偏好。

手动评分还是预测评分？ 答案是两者都有

请记住，手动潜在客户评分是一个高度主观的过程。 它涉及到许多最佳猜测和与不同标准相关的点分配。 根据这些点的分配方式和原因，行动和结果之间的相关性可能很难跟踪，而且有些随意。 Act-On AI Predictive Lead Score 等解决方案是对用户行为的更客观衡量。

真正成熟的营销人员将结合手动和预测潜在客户评分的最佳元素。 如果手动评分设置正确，这两种类型的评分都能很好地指示买家的行为。 将两者结合起来可以最完整地体现给定企业复杂且独特的销售渠道、内容和潜在购买行为。

如果您设置了手动潜在客户评分并使用“一劳永逸”的方法，您可能会在低价值潜在客户上花费时间和精力。 添加预测分数可以提高评分系统的纪律性和严谨性。

营销的未来，就在眼前

Act-On AI 预测潜在客户评分等解决方案代表了我们识别、优先排序和营销潜在客户的方式的范式转变。 通过将人工智能和机器学习与营销艺术相结合，我们可以制定个性化且有效的营销活动，在更深层次上与潜在客户产生共鸣。

对人工智能和机器学习有更多兴趣吗？

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