Doorgaan naar artikel
Let op: De Nederlandse vertaling van dit artikel is alleen bedoeld voor het gemak. De vertaling wordt automatisch gemaakt via een vertaalsoftware en is mogelijk niet proefgelezen. Daarom moet de Engelse versie van dit artikel worden beschouwd als de meest recente versie met de meest recente informatie. U kunt het hier raadplegen.
Contacts

Bepaal de kans om te sluiten met voorspellende lead scoring

Laatst bijgewerkt: mei 31, 2022

Geldt voor:

Marketing Hub Enterprise
Sales Hub Enterprise

Met behulp van voorspellende machine learning-algoritmen analyseert HubSpot uw klanten en klanten uit de sector om de waarschijnlijkheid te bepalen dat uw open contacten binnen 90 dagen als klant zullen eindigen.

DeWaarschijnlijkheid tot sluitenenPrioriteit contacteigenschappen kunt u uw contacten analyseren en segmenteren op basis van dit voorspellende lead scoring model.

  • { local.navSettings }}
  • Navigeer in het linker zijbalkmenu naar Eigenschappen.
  • Zoek of blader in de eigenschapgroepContactinformatie naarWaarschijnlijkheid om te sluiten enPrioriteit contactpersoon:
    • Waarschijnlijkheid omte sluiten:een score die de procentuele waarschijnlijkheid weergeeft dat een contact binnen de volgende 90 dagen als klant wordt gesloten op basis van standaardeigenschappen en -gedrag van het contact.Contacten met een waarschijnlijkheid om te sluiten van 22 hebben bijvoorbeeld 22% kans om binnen de volgende 90 dagen als klant te worden gesloten.
    • Contactprioriteit:categorieën van contacten op basis van de Likelihood to close-score, die kunnen worden gebruikt alsCRM-filters om uw beste en/of slechtste leads te segmenteren.
      • De categorieën Zeer hoog, Hoog, Gemiddeld en Laag bevatten elk 25% van uw contactpersonen op basis van de score Waarschijnlijkheid om te sluiten, waarbij de categorie Zeer hoog van toepassing is op de hoogste 25% van de scores.
      • De categorie Gewonnen gesloten is van toepassing op contacten waarvan de levenscyclusfase Klant is.
      • Omdat de categorieën relatieve groeperingen zijn, kan het bereik van de scores in elke categorie in de loop der tijd verschuiven. Als u een nieuwer HubSpot-account hebt, ziet u mogelijk lagere scores in de hoogste categorie. Naarmate er meer gegevens over uw contacten en klanten worden verzameld, ziet u mogelijk hogere scores in de hoogste categorie.

Let op: u moet ten minste 100 contactpersonen in uw HubSpot-account hebben om waarden te zien voor de eigenschapContactprioriteit.

Om waarden voor deze eigenschappen in te stellen, analyseert HubSpot:

  • Analytics-informatie (bijv. bezoeken aan webpagina's, tijd van laatste bezoek, e-mailinteracties inclusief klikken, opens en antwoorden, en formulierindieningsgebeurtenissen).
  • Firmografische informatieverstrekt doorHubSpot Insights over het bedrijf van de contactpersoon.
  • Firmografische informatie over uw bedrijf en HubSpot account.
  • Interacties die zijn vastgelegd in het HubSpot CRM (bijv. getraceerde e-mailklikken, geboekte vergaderingen).

HubSpot maakt gebruik van de meest actuele voorspellende machine learning-algoritmen, bekend als black boxes, om nauwkeurige voorspellingen te doen. Met een black box begrijpen data scientists de input en output van het model, maar hoe de input wordt omgezet in de output is onbekend. Van deze modellen is bewezen dat ze beter presteren dan white box-modellen, maar het is niet mogelijk om uit te splitsen hoe elke afzonderlijke input bijdraagt aan de score van een contact. In plaats daarvan ligt de nadruk op de algemene voorspellende prestaties van het model.

Om te leren hoe u lead scoring kunt gebruiken om uw outreach inspanningen te prioriteren, bekijk de HubSpot Academy les over het begrijpen van HubSpot Lead Scoring.

Was this article helpful?
This form is used for documentation feedback only. Learn how to get help with HubSpot.