实施正确的方法和策略是成功获得潜在客户的关键。
具体技术包括利用评分模型、应用 BANT 框架以及使用 AI 评估线索。
这些方法可以帮助您客观地评估潜在客户的质量，并优先考虑那些更有可能购买的潜在客户。
此外，通过加强营销和销售之间的协作，可以进一步提高潜在客户认定的准确性。
下面详细说明具体方法。
如何建立和运营评分模型
评分模型是一种根据潜在客户的行为数据和属性信息为其分配分数以明确优先级的方法。
在构建该模型时，我们根据主要购买行为和过去的成交数据确定关键指标。
例如，访问网站的频率和特定页面的浏览历史都会用于评分。
评分模型不是一旦创建然后就被遗忘的东西；它需要定期更新以保持其准确性。
审查评分标准并实施更有效的模型以应对市场变化和不断变化的客户需求非常重要。
使用 BANT 框架的方法
BANT 框架是评估线索的经典方法之一。
BANT 是预算、权限、需求和时间的首字母缩写，它根据这些因素来评估潜在客户。
事实证明，该框架在 B2B 销售中特别有效。
例如，如果潜在客户是具有预算、特定需求且时机合适的决策者，则该潜在客户被视为高优先级。
使用此方法，您可以有效地识别可能购买的潜在客户。
使用人工智能进行潜在客户资格认定的示例
近年来，利用人工智能进行潜在客户认定越来越受到关注。
人工智能有助于在短时间内分析大量的潜在客户数据，并找出购买意向最高的客户。
例如，机器学习模型可用于分析潜在客户的行为模式并对更有可能成交的潜在客户进行评分。
通过引入人工智能，可 所有者数据 以获得传统手动流程无法发现的见解。
这提高了潜在客户资格的准确性并大幅提高了销售效率。
许多公司采用了这种方法并取得了成功。
收集和分析潜在客户信息的最佳实践
成功的潜在客户资格审核依赖于收集准确的潜在客户信息并对其进行适当的分析。
使用网络表单、调查和数字广告活动等方法收集潜在客户信息。
这些数据为深入了解潜在客户属性和行为奠定了基础。
使用 CRM 工具和数据分析软件来分析收集的数据。
例如，如果潜在客户经常浏览某个特定产品页面，您就可以确定他们可能对该特定产品感兴趣。
通过持续进行此类分析，可以提高潜在客户资格的准确性。