什麼是預測線索評分？ 人工智慧幫助您進行更人性化的行銷

過去，行銷人員需要一個水晶球來預測未來。 現在，隨著 Act-On AI Predictive Lead Score 等預測性潛在客戶評分模型的出現，透過漏斗預測潛在客戶進展的結果變得更加容易。

傳統的潛在客戶評分仍然佔有一席之地，但透過人工智慧和機器學習放大和完善您的潛在客戶評分有望使識別高潛力潛在客戶變得比以往更容易。 讓我們深入了解預測線索評分的世界，包括 Act-On 自己的 AI 預測線索評分。 我們將介紹定義、預測評分和手動評分之間的差異，並列出一些潛在的用例。

什麼是預測線索評分？

這種尖端方法利用先進的機器學習和數據分析技術，根據潛在客戶轉換為客戶的可能性為他們分配分數。 它超越了手動潛在客戶評分的限制，手動評分嚴重依賴預先確定的標準，例如職位、行業和公司規模。 相反，基於人工智慧的潛在客戶評分深入研究大量數據點，包括歷史潛在客戶行為、參與模式和人口統計訊息，並根據積極結果不斷更新。 這種方法使行銷人員能夠做出明智的決策，將他們的精力集中在表現出更高轉換機率的潛在客戶上。

例如，新的 Act-On AI Predictive Lead Score 功能使用機器學習模型來預測聯絡人轉換為銷售的可能性。 隨著新的接觸行為進入系統，分數每天更新，並隨著時間的推移而變化。

手動潛在客戶評分和人工智慧預測潛在客戶評分有什麼區別？

傳統的潛在客戶評分在很大程度上依賴預先定義的標準和手動評估。 雖然它可以提供基本水平的潛在客戶優先級，但它經常忽略人工智慧預測潛在客戶評分可以透過機器學習的力量捕捉的複雜模式和行為細微差別。 簡而言之，它更加主觀。

透過分析大量數據，人工智慧預測潛在客戶評分模型可以識別客戶行為中的隱藏模式。 透過 Act-On AI Predictive Lead Score，我們使用訓練有素的機器學習模型將特定行為與正面結果關聯起來，每天為每個聯絡人產生一個新分數。 我們設計了機器學習傾向模型來識別導致潛在客戶最終可能贏得或失去的模式。

更重要的是，該方法會隨著時間的推移進行調整和改進，根據新數據不斷改進其預測，而目前的潛在客戶評分模型必須手動更新。 AI 潛在客戶評分可以更客觀地了解潛在客戶的轉換可能性。

但說實話：我們不想完全客觀或主觀。 行銷是一門藝術，而不是一門科學。 通常，結合和平衡手動和預測線索評分是複雜行銷組織的最佳前進道路（我們將在部落格中進一步討論）。

AI 預測線索評分用例

重要的是要記住，目前預測潛在客戶評分模型只是當前手動潛在客戶評分系統的補充，而不是完全替代方案。 每個企業都有獨特的評分標準，在評分潛在客戶時應考慮這些標準。

因此，請通讀我們的預測潛在客戶評分用例清單。 它們可以幫助您充分利用 AI 預測評分，特別是 Act-On AI 預測線索評分。

1. 優先考慮銷售和行銷投資的潛在客戶：預測潛在客戶評分徹底改變了潛在客戶的優先級，使您可以將精力集中在具有最高轉換潛力的潛在客戶上。 這可以確保您的銷售和行銷團隊將時間和資源投入到最有可能產生成果的地方，從而實現更有效率的銷售線索管理並提高轉換率。
2. 為每個漏斗階段建立細分以分而治之：使用預測性潛在客戶評分來幫助根據潛在客戶轉換的可能性對他們進行細分。 根據預測的潛在客戶得分值將它們分類為漏斗的頂部、中間和底部。 您劃定界限的位置會根據您的特定業務而有所不同，但例如，漏斗頂部的分數為 0-30，漏斗中部的分數為 31-65，漏斗底部的分數超過 65。 然後，用不同的內容培養每個細分市場，並鼓勵銷售團隊中的合作夥伴優先考慮這些 BOFU 潛在客戶。
3. 規劃更有效地分配資源：有效分配行銷資源對於成功至關重要，而預測分數可以幫助您做到這一點。 透過將您的努力轉向具有更高預測分數的潛在客戶，您可以充分利用您的預算和資源。
4. 利用預測性學習與銷售保持一致：行銷和銷售團隊之間的有效協作可能意味著全速前進和停滯不前之間的差異。 預測性潛在客戶評分有助於跨職能協調並建立信任。 將預測模型中的高分銷售線索交給銷售團隊。 接下來是重要的部分：聽取他們的回饋，了解這些潛在客戶與傳統潛在客戶評分模型中的熱門潛在客戶相比表現如何。 此回饋可以幫助您微調手動評分並確定 AI 評分潛在客戶的最佳應用，並提高銷售合作夥伴對 MQL 的接受度。
5. 為潛在客戶在銷售漏斗中的位置提供內容：預測性潛在客戶評分軟體可讓您提供符合單一潛在客戶的需求和痛點的內容。 例如，高分潛在客戶可以獲得直接說明您的產品相對於競爭對手的優勢的內容，而低分潛在客戶可以透過涵蓋更廣泛主題的教育資源來培養。 獎勵：使用生成式 AI 內容產生（例如 Act-On AI Create）與預測分數結合，進一步細化內容。
6. 制定新的重新參與策略：並非所有潛在客戶都會立即轉換。 這就是重新互動的用武之地。人工智慧潛在客戶評分有助於識別值得重新吸引的潛在客戶。 透過分析歷史數據和行為模式，您可以找出過去可能表現出興趣但需要額外培育才能更接近轉換的潛在客戶。
7. 將您的細分遊戲提升到一個新的水平：有效的細分對於有針對性的溝通至關重要，而預測性潛在客戶評分為您的數據提供了一個全新的維度。 根據潛在客戶在預測模型中的得分情況對潛在客戶進行分類，然後嘗試針對「熱門潛在客戶」或「熱情潛在客戶」等傳統細分市場測試行銷活動。 預測版本表現更好嗎？ 如何相應地調整手動潛在客戶評分？
8. 利用資料更新和改進理想的客戶檔案：分析高分潛在客戶的屬性可以幫助您為銷售團隊完善理想的客戶檔案。 尋找在自動潛在客戶評分中得分較高的潛在客戶中開始出現的任何趨勢，而這些趨勢以前可能不會在手動評分的潛在客戶中顯示出來。 然後，「行動預測潛在客戶評分」會回饋到您的 CRM 平台，以豐富您的理解。 利用這些見解來調整您的 ICP 方法。
9. 為行銷投資回報率追蹤添加維度：預測潛在客戶評分提供了一種追蹤行銷計劃成功與否的實際方法。 透過監控高分潛在客戶的轉換率，您可以評估不同行銷活動和策略的投資報酬率 (ROI)。 嘗試比較傳統手動潛在客戶評分和預測評分之間的潛在客戶投資報酬率。
10. 與您的潛在客戶建立長期關係：預測銷售線索評分軟體不僅涉及即時轉換；還涉及潛在客戶評分。 這是關於建立持久的關係。 也許您確定了一組在您的預測分數中得分很高的潛在客戶，但根據您的手動得分卻不太好。 培養這些線索並仔細觀察他們的行為。 如果他們開始轉變，你就知道你走在正確的道路上。 如果他們不這樣做，你可以隨著時間的推移慢慢培養他們，以建立參與和興趣。

上述所有用例都為您的行銷功能增添了維度和智慧。 當您實施它們時，請退後一步：將您所學到的知識應用到行銷策略的整體方法中。 高分潛在客戶提供了有關有助於成功轉換的屬性和行為的寶貴見解。 透過分析這些見解，您可以完善整體行銷策略，以更好地滿足目標受眾的需求和偏好。

手動評分還是預測評分？ 答案是兩者都有

請記住，手動潛在客戶評分是一個高度主觀的過程。 它涉及許多最佳猜測和與不同標準相關的點分配。 根據這些點的分配方式和原因，行動和結果之間的相關性可能很難跟踪，而且有些隨意。 Act-On AI Predictive Lead Score 等解決方案是對使用者行為的更客觀衡量。

真正成熟的行銷人員將結合手動和預測潛在客戶評分的最佳元素。 如果手動評分設定正確，這兩種類型的評分都能很好地指示買家的行為。 將兩者結合起來可以最完整地體現給定企業複雜且獨特的銷售管道、內容和潛在購買行為。

如果您設定了手動潛在客戶評分並使用「一勞永逸」的方法，您可能會在低價值潛在客戶上花費時間和精力。 加入預測分數可以提高評分系統的紀律和嚴謹性。

行銷的未來，就在眼前

Act-On AI 預測潛在客戶評分等解決方案代表了我們識別、優先排序和行銷潛在客戶的方式的範式轉移。 透過將人工智慧和機器學習與行銷藝術結合，我們可以製定個人化且有效的行銷活動，在更深層次上與潛在客戶產生共鳴。

對人工智慧和機器學習有更多興趣嗎？

• 了解我們的最新功能 Act-On AI 預測潛在客戶評分。
  
• 進一步了解人工智慧和行銷自動化攜手合作的好處，以及這場革命在不久的將來將帶我們走向何方。
  
• 了解人工智慧潛在客戶評分對行銷團隊的好處，並舉例說明如何充分利用這些機會。
  
• 了解 Act-On 的全套人工智慧行銷工具（當前和即將推出）。