Déterminez la probabilité de conversion grâce au score prévisionnel des leads

En utilisant des algorithmes prédictifs d'apprentissage automatique, HubSpot analyse vos clients pour déterminer la probabilité que vos contacts ouverts deviennent des clients dans les 90 jours.

Les pages Probabilité de conclure et Priorité du contact Propriétés du contact vous aident à analyser et segmenter vos contacts sur la base de ce modèle d'évaluation prédictive des prospects. En savoir plus sur ces propriétés :

• Probabilité de conclure : un score qui représente le pourcentage de probabilité qu'un contact conclue en tant que client dans les 90 prochains jours sur la base de certaines propriétés et activités du contact. Par exemple, les contacts ayant une valeur de probabilité de clôture de 22 ont 22 % de chances de devenir des clients dans les 90 jours à venir.
• Priorité des contacts : un classement des contacts uniformément répartis en niveaux sur la base de leurs scores Probabilité de conclure. Les options pour la propriété sont Très élevé, Élevé, Moyen, Faible, et Fermé Won, où Très élevé est le plus susceptible de fermer, et Faible est le moins susceptible de fermer. Les contacts sont regroupés selon la logique suivante :
  • Chaque niveau contient 25 % de vos contacts en fonction du score Likelihood to close (c'est-à-dire que les contacts dont le score se situe dans les 25 % supérieurs sont définis comme Very High, les contacts dont le score se situe dans les 25 % inférieurs sont définis comme Low, etc.) Les catégories étant des regroupements relatifs, l'éventail des scores dans chaque niveau peut évoluer au fil du temps.
  • Si la valeur de l'étape du cycle de vie d'un contact est Client, la priorité Contact est fixée à Fermé gagné.

Les propriétés du lead scoring sont automatiquement définies par HubSpot et ne peuvent pas être modifiées. Pour définir les valeurs de ces propriétés, HubSpot analyse les données suivantes :

• Analyse et conversion information, y compris :
  • Nombre de pages vues
  • Nombre moyen de pages vues
  • Nombre de visites du site web
  • Nombre de clics sur Facebook, LinkedIn et Twitter
  • Jours écoulés depuis la dernière visite ou le dernier clic
  • Nombre d'e-mails délivrés ou ayant fait l'objet d'un rebond
  • Abonnements aux E-mails pour lesquels le contact s'est désabonné
  • Nombre d'ouvertures, de clics et de réponses les plus récentes à l'e-mail
  • Nombre d'e-mails envoyés depuis la dernière activité du contact
  • Nombre de conversions, ou conversions uniques (par exemple, soumissions de formulaires)
• Les interactions et les valeurs des propriétés dans le CRM HubSpot, notamment :
  • Nombre de notes enregistrées
  • Jours écoulés depuis la dernière réservation d'une réunion par le contact
  • Jours écoulés depuis la dernière prise de contact
  • Jours jusqu'à la prochaine activité
  • Si le contact a une valeur Numéro de téléphone ou Numéro de téléphone mobile
  • Nombre de jours depuis la création du contact
  • Jours écoulés depuis la dernière mise à jour du contact
  • Si l'e-mail du contact est ou non un domaine de messagerie gratuit (par exemple, Gmail)
  • La valeur du contact pour la propriété Lifecycle stage. Si la valeur de l'étape du cycle de vie d'un contact est Customer, la valeur Likelihood to close sera effacée et la valeur Contact priority sera fixée à Closed Won.

• Informations firmographiques fournies par HubSpot Insights sur l'entreprise associée au contact, y compris :
  
  • Le chiffre d'affaires de l'entreprise
  • Les technologies utilisées par l'entreprise
  • Nombre de salariés

• Informations firmographiques sur votre entreprise et votre compte HubSpot, y compris :
  
  • Nombre de contacts dans votre HubSpot CRM
  • Le chiffre d'affaires de votre entreprise
  • Technologies utilisées par votre entreprise
  • Le secteur d'activité de votre entreprise
  • Nombre de salariés

Remarque : HubSpot utilise l'apprentissage automatique pour fournir des prédictions. Dans le cas de l'apprentissage automatique en boîte noire, l'entrée et les sorties du modèle sont connues, mais on ne sait pas comment l'entrée est transformée en sortie. Pour l'évaluation des prospects, cela signifie qu'il n'est pas possible de savoir exactement comment chaque entrée contribue à l'évaluation d'un contact. L'accent est plutôt mis sur la capacité du modèle à prédire la probabilité que vos clients potentiels concluent l'affaire. Pour en savoir plus sur l'utilisation du lead scoring, consultez la leçon Comprendre le HubSpot Lead Scoring HubSpot Academy.