Determinare la probabilità di chiusura con il lead scoring predittivo

Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico predittivo, HubSpot analizza i vostri clienti per determinare la probabilità che i vostri contatti aperti si chiudano come clienti entro 90 giorni.

Leproprietà Probabilità di chiusura e Priorità di contatto aiutano ad analizzare e filtrare i contatti in base a questo modello di lead scoring predittivo. Per saperne di più su queste proprietà:

• Probabilità di chiusura: un punteggio che rappresenta la percentuale di probabilità di chiusura di un contatto come cliente entro i successivi 90 giorni, in base a determinate proprietà e attività del contatto. Ad esempio, i contatti con un valore di probabilità di chiusura pari a 22 hanno il 22% di probabilità di chiudere come clienti nei 90 giorni successivi.
• Priorità dei contatti: una classifica di contatti distribuiti uniformemente in livelli in base ai punteggi di Probabilità di chiusura. Le opzioni per la proprietà sono Molto alta, Alta, Media, Bassa e Chiusa, dove Molto alta è la maggiore probabilità di chiusura e Bassa è la minore probabilità di chiusura. I contatti sono raggruppati in base alla seguente logica:
  • Ogni livello contiene il 25% dei contatti in base al punteggio di Probabilità di chiusura (ad esempio, i contatti con punteggi superiori al 25% sono impostati su Molto alto, i contatti con punteggi inferiori al 25% sono impostati su Basso, ecc.) Poiché le categorie sono raggruppamenti relativi, la gamma di punteggi di ciascun livello può variare nel tempo.
  • Se il valore della Fase del ciclo di vita di un contatto è impostato su Cliente e ha un valore per la proprietà Data di chiusura, la priorità del contatto è impostata su Chiuso vinto. Per garantire l'impostazione automatica di questo valore, si consiglia di associare i contatti alle offerte che, una volta chiuse, aggiorneranno automaticamente le proprietà dei contatti.

  Le proprietà di lead scoring sono impostate automaticamente da HubSpot e non possono essere modificate. Per impostare i valori di queste proprietà, HubSpot analizza i seguenti dati:

  • Informazioni analitiche e di conversione, tra cui:
    • Numero di pagine viste
    • Numero medio di pagine viste
    • Numero di visite al sito web
    • Numero di clic su Facebook, LinkedIn e X
    • Giorni dall'ultima visita o dall'ultimo clic
    • Numero di e-mail consegnate o respinte
    • Iscrizioni alle e-mail per le quali il contatto ha optato per la cancellazione
    • Numero di aperture, clic e risposte più recenti alle e-mail
    • Numero di e-mail inviate dopo l'ultima attività del contatto
    • Numero di conversioni o conversioni uniche (ad esempio, invio di moduli)
  • Interazioni e valori delle proprietà nel CRM di HubSpot, tra cui:
    • Numero di note registrate
    • Giorni dall'ultima prenotazione di una riunione da parte del contatto
    • Giorni dall'ultimo contatto
    • Giorni fino alla prossima attività
    • Se il contatto ha o meno un valore di numero di telefono o di cellulare
    • Giorni dalla creazione del contatto
    • Giorni dall'ultimo aggiornamento del contatto
    • Se l'e-mail del contatto è un dominio di posta elettronica gratuito (ad esempio, Gmail).
    • Il valore del contatto per la proprietà Fase del ciclo di vita. Se il valore della fase del ciclo di vita di un contatto è Cliente, il valore Probabilità di chiusura sarà azzerato e la priorità del contatto sarà impostata su Chiuso.
  • Le informazioni aziendali fornite da Breeze sull'azienda associata al contatto, tra cui:
    
    • il fatturato dell'azienda
    • Le tecnologie utilizzate dall'azienda
    • Numero di dipendenti
  • Informazioni aziendali sulla vostra azienda e sull'account HubSpot, tra cui:
    
    • Numero di contatti nel CRM HubSpot
    • Il fatturato dell'azienda
    • Le tecnologie utilizzate dall'azienda
    • Il settore in cui opera l'azienda
    • Numero di dipendenti

  Nota bene: HubSpot utilizza l'apprendimento automatico blackbox per fornire previsioni. Con l'apprendimento automatico blackbox, gli input e gli output del modello sono noti, ma non si sa come gli input vengano trasformati in output. Per il lead scoring, questo significa che non è possibile sapere esattamente come ogni input contribuisca al punteggio di un contatto. L'attenzione si concentra invece sulla capacità del modello di prevedere la probabilità di chiusura dei contatti. Per saperne di più su come utilizzare il lead scoring, consultate la lezione Capire il Lead Scoring di HubSpot Academy.