HubSpotは予測型の機械学習アルゴリズムを使用して顧客を分析し、未対応のコンタクトが90日以内に顧客になる確率を判定します。
成約確率とコンタクトの優先順位コンタクトプロパティーこの予測リードスコアリングモデルに基づいて、コンタクトを分析し、セグメント化するのに役立ちます。これらのプロパティーについて詳しく説明します。
- 成立確率：特定のコンタクトのプロパティーとアクティビティーに基づき、コンタクトが今後90日以内に顧客として成立する確率をパーセンテージで表したスコア。例えば、この値が22のコンタクトは、22%の確率で、今後90日以内に顧客としてクローズします。
- コンタクトの優先順位：［成立確率］スコアに基づいてコンタクトを均等に階層化したランキング。プロパティーのオプションは、「非常に高」、High、Medium、Low、、「成約」、ここで 「非常に高」はクローズする可能性が最も高く、 Lowはクローズする可能性が最も低い。コンタクトは以下のロジックに基づいてグループ化されます。
- 各ティアには、［成立確率］のスコアに基づいて、コンタクトの25%が含まれます（つまり、スコアが上位25%に入るコンタクトは［非常に高］に設定され、スコアが下位25%に入るコンタクトは［低］に設定されます）。カテゴリーは相対的なグループ分けであるため、各ティアのスコアの範囲は時間の経過とともに変化する可能性があります。
- コンタクトのライフサイクルステージの値がカスタマーに設定され、がクローズ日プロパティーの値を持っている場合、コンタクトの優先順位は クローズになります。この値が自動的に設定されるようにするために、コンタクトを取引に関連付けることをお勧めします。このようにすると、取引がクローズされた時に、これらのコンタクトのプロパティーが自動的に更新されます。
リードスコアリングのプロパティーはHubSpotによって自動的に設定され、編集することはできません。これらのプロパティーの値を設定するために、HubSpotは以下のデータを分析します。
- アナリティクスおよびコンバージョンを含む情報：
- ページビュー数
- 平均ページビュー数
- ウェブサイト訪問数
- Facebook、LinkedIn、でのクリック数 X
- 前回の訪問または前回のクリックからの日数
- 配信またはバウンスされたEメールの数
- コンタクトがオプトアウトしたEメール配信登録
- Eメールの開封数開封数、クリック数、直近の返信数
- コンタクトの前回アクティビティーからのEメール送信数
- コンバージョン数またはユニークコンバージョン数（フォーム送信など）
- 次のようなHubSpot CRMのインタラクションとプロパティー値。
- 記録されたメモの数
- コンタクトが最後にミーティングを予約してからの日数
- コンタクトへの最後の連絡時点からの日数
- 次のアクティビティーまでの日数
- コンタクトの［電話番号］または［携帯電話番号］に値があるかどうか
- コンタクトが最後に作成されてからの日数
- コンタクトが最後に更新されてからの日数
- コンタクトのEメールが無料のメールドメインかどうか（Gmailなど）
- ライフサイクルステージプロパティーに対するコンタクトの値。コンタクトのライフサイクルステージの値が［顧客］の場合、［成立確率］の値は消去され、［コンタクトの優先順位］が［成約］に設定されます。
- お客さまのビジネスとHubSpotアカウントに関する次のような企業特性情報：
- HubSpot CRMのコンタクトの数
- 自社の収益
- 会社で使用しているテクノロジー
- 会社が属する産業
- 従業員数
注：HubSpotはブラックボックス機械学習を使用して予測を行います。ブラックボックス機械学習では、モデルの入力と出力は判明しますが、入力から出力への変換の過程が不明です。リードスコアリングの場合、各入力がコンタクトのスコアにどのように寄与しているかを正確に把握することはできません。その代わり、リードが成約に至る確率をモデルがどの程度適切に予測したかが焦点となります。リードスコアリングの使用方法については、HubSpotアカデミーのレッスン「HubSpotリードスコアリングを理解する」をご覧ください。
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