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予測リードスコアリングを使用してクローズの可能性を判定する

更新日時 November 27, 2018

対象製品

Marketing Hub
marketing-enterprise
Enterprise
Sales Hub
sales-enterprise
Enterprise

HubSpot Marketing Hub Enterprise アカウントまたは Sales Hub Enterprise アカウントでは、[クローズの可能性] プロパティーおよび [コンタクトの優先順位] プロパティーを使用して、顧客になる可能性が最も高いコンタクトを予測できます。

[クローズの可能性] および [コンタクトの優先順位] プロパティー

HubSpotアカウントにて、ナビゲーションバーに表示される[設定アイコン settings]をクリックします。 左のサイドバーメニューで [プロパティー] に移動します。[コンタクト情報] プロパティーグループには、予測リードスコアリングに関連する 2 つのプロパティーがあります。[クローズの可能性][コンタクトの優先順位] です。

  • クローズの可能性: 今後 90 日以内にコンタクトが顧客としてクローズする確率 (パーセント) を表すスコアで、コンタクトの標準プロパティーと行動に基づきます。たとえば、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: 4 つの同サイズのコンタクトティアティア 1 には、クローズ確率に基づいて上位 25% のコンタクトが常に含まれます。ティアは相対的なグルーピングのため、各ティアのスコアの範囲は時間と共に変化する可能性があります。新しい HubSpot アカウントの場合、最上位ティアのスコアが低いことがあります。その後、コンタクトと顧客のデータが時間と共に増加し、蓄積されるにつれ、最上位ティアのスコアが高くなっていきます。ティアを CRM フィルターとして使用して、最も見込みの高いリードや低いリードを分類することができます。

注: [コンタクトの優先順位] プロパティーの値を表示するには、HubSpot アカウントに 100 件以上のコンタクトが必要です。

コンタクトのスコアリング

HubSpot は予測機械学習アルゴリズムを使用して、顧客と業界の顧客セットを分析し、進行中のコンタクトが今後 90 日以内に顧客としてクローズする確率を決定します。その際、HubSpot は以下のデータを参照します。

  • 標準のコンタクトプロパティーに含まれる人口統計情報 (カスタムプロパティーはクローズ確率の決定には使用されません
  • コンタクトの会社について HubSpot Insights により提供された企業統計情報 
  • 自社と HubSpot アカウントに関する企業統計情報
  • HubSpot CRM に記録されたやり取り (トラッキングされた Eメールクリック数、ミーティングの予約件数、コールの発信件数など)

HubSpot Marketing Hub アカウントがある場合、HubSpot は関連するマーケティングデータも使用して、コンタクトのクローズ確率を決定します。

  • ウェブ分析データ
  • マーケティング Eメールのやり取り
  • フォーム送信イベント

特定のプロパティーがコンタクトのスコアにどのように影響しますか?

HubSpot は最新の予測機械学習アルゴリズムを使用して正確な予測を提供します.このアルゴリズムはブラックボックスとして知られています。ブラックボックスを使用する場合、データサイエンティストはモデルの入力と出力を理解していますが、入力が出力にどのように変換されるかを知りません。このモデルの有利な点は、このモデルがホワイトボックスよりも優れていることが証明されていることですが、個々の入力がコンタクトのスコアにどのように貢献しているかを分析することはできません。代わりに、モデルの全体的な予測パフォーマンスに焦点が当てられています。

予測リードスコアリング情報を使用してコンタクトのアウトリーチの優先順位を付ける

リードスコアリングを使用してアウトリーチの取り組みに優先順位を付ける方法については、HubSpot アカデミーのレッスン「Understanding HubSpot Lead Scoring (HubSpot リードスコアリングについて)」を参照してください。