Abschlusswahrscheinlichkeit mit automatischem Lead-Scoring bestimmen

Anhand von Machine-Learning-Algorithmen analysiert HubSpot Ihre Kunden. So wird die Abschlusswahrscheinlichkeit von Kontakten für die nächsten 90 Tage berechnet.

Die Kontakteigenschaften Abschlusswahrscheinlichkeit und Kontaktpriorität helfen Ihnen bei der Analyse und Segmentierung Ihrer Kontakte auf der Grundlage dieses prädiktiven Lead-Scoring-Modells. Erfahren Sie mehr über diese Eigenschaften:

• Abschlusswahrscheinlichkeit: ein Score, die die prozentuale Wahrscheinlichkeit darstellt, dass ein Kontakt innerhalb der nächsten 90 Tage als Kunde abgeschlossen wird, basierend auf bestimmten Eigenschaften und Aktivitäten des Kontakts. Zum Beispiel haben Kontakte mit einem Abschlusswahrscheinlichkeitswert von 22 eine 22-prozentige Chance, in den nächsten 90 Tagen als Kunde abgeschlossen zu werden.
• Kontaktpriorität: eine Rangfolge von Kontakten, die auf der Grundlage ihrer Scores für Abschlusswahrscheinlichkeit gleichmäßig in Stufen eingeteilt sind. Die Optionen für die Eigenschaft sind Sehr hoch, Hoch, Mittel, Niedrig, und Abgeschlossen und gewonnen, wobei bei Sehr hoch ein Abschluss am wahrscheinlichsten ist und bei Niedrig am unwahrscheinlichsten. Die Kontakte werden nach der folgenden Logik gruppiert:
  • Jede Stufe enthält 25 % Ihrer Kontakte, basierend auf der Abschlusswahrscheinlichkeit (d. h., Kontakte mit einem Score in den oberen 25 % werden auf Sehr hoch gesetzt, Kontakte mit einem Score in den unteren 25 % werden auf Niedrig gesetzt, usw.). Da es sich bei den Kategorien um relative Gruppierungen handelt, kann sich die Spanne der Scores in jeder Stufe im Laufe der Zeit verschieben.
  • Wenn der Wert Lifecycle stage eines Kontakts auf Customer und gesetzt ist und einen Wert für die Eigenschaft Close date hat, wird die Priorität Contact auf Closed won gesetzt. Um sicherzustellen, dass dieser Wert automatisch gesetzt wird, empfiehlt es sich, Ihre Kontakte mit Deals zu verknüpfen, bei deren Abschluss diese Eigenschaften des Kontakts automatisch aktualisiert werden.

Die Lead-Scoring-Eigenschaften werden von HubSpot automatisch festgelegt und können nicht bearbeitet werden. Um Werte für diese Eigenschaften festzulegen, analysiert HubSpot die folgenden Daten:

• Informationen von Analytics und Konversionen, einschließlich:
  • Anzahl der Seitenaufrufe
  • Durchschnittliche Anzahl von Seitenaufrufen
  • Anzahl der Website-Besuche
  • Anzahl der Klicks auf Facebook, LinkedIn und Twitter
  • Tage seit dem letzten Besuch oder dem letzten Klick
  • Anzahl der zugestellten oder nicht zugestellten (Bounce) E-Mails
  • E-Mail-Abonnements, für die sich der Kontakt abgemeldet hat
  • Anzahl der geöffneten, angeklickten und zuletzt beantworteten E-Mails
  • Anzahl der gesendeten E-Mails seit der letzten Aktivität des Kontakts
  • Anzahl der Konversionen bzw. der eindeutigen Konversionen (z. B. Formulareinsendungen)
• Interaktionen und Eigenschaftswerte im HubSpot CRM, einschließlich:
  • Anzahl der protokollierten Notizen
  • Tage, seit der Kontakt das letzte Mal ein Treffen gebucht hat
  • Tage, seit der Kontakt das letzte Mal kontaktiert wurde
  • Tage bis zur nächsten Aktivität
  • Ob der Kontakt einen Wert für Telefonnummer oder Handynummer hat oder nicht
  • Tage seit der Erstellung des Kontakts
  • Tage seit der letzten Aktualisierung des Kontakts
  • Ob es sich bei der E-Mail des Kontakts um eine kostenlose Domain (z. B. Gmail) handelt oder nicht
  • Der Wert des Kontakts für die Eigenschaft Lifecycle-Phase. Wenn der Lifecycle-Phasenwert eines Kontakts Kunde ist, wird der Wert für Abschlusswahrscheinlichkeit gelöscht, und die Kontaktpriorität wird auf Abgeschlossen und gewonnen festgelegt.

• Von HubSpot Insights bereitgestellte Angaben über das zugeordnete Unternehmen des Kontakts, einschließlich:
  
  • Der Umsatz des Unternehmens
  • Die verwendeten Technologien des Unternehmens
  • Anzahl an Mitarbeitern

• Angaben zu Ihrem Unternehmen und Ihrem HubSpot-Account, einschließlich:
  
  • Anzahl der Kontakte in Ihrem HubSpot CRM
  • Der Umsatz Ihres Unternehmens
  • Die von Ihrem Unternehmen verwendeten Technologien
  • Die Branche, in der Ihr Unternehmen tätig ist
  • Anzahl an Mitarbeitern

Bitte beachten: HubSpot verwendet maschinelles Blackbox-Lernen, um Vorhersagen zu treffen. Beim maschinellen Lernen mit Blackbox sind die Eingaben und Ausgaben des Modells bekannt, aber es ist nicht bekannt, wie die Eingabe in die Ausgabe umgewandelt wird. Für das Lead-Scoring bedeutet dies, dass es nicht möglich ist, genau zu wissen, wie jede Eingabe zum Score eines Kontakts beiträgt. Stattdessen liegt der Schwerpunkt darauf, wie gut das Modell die Abschlusswahrscheinlichkeit Ihrer Leads vorhersagt. Erfahren Sie mehr über die Verwendung von Lead-Scoring in der HubSpot Academy-Lektion zu den Grundlagen des Lead-Scoring von HubSpot.