Bestäm sannolikheten för avslut med prediktiv lead scoring

Med hjälp av prediktiva maskininlärningsalgoritmer analyserar HubSpot dina kunder för att fastställa sannolikheten för att dina öppna kontakter kommer att stängas som kunder inom 90 dagar.

Egenskaperna Sannolikhet för avslut och Kontaktprioriterad kontakt hjälper dig att analysera och filtrera dina kontakter baserat på denna prediktiva lead scoring-modell. Läs mer om dessa egenskaper:

• Sannolikhet föravslut: en poäng som representerar den procentuella sannolikheten för att en kontakt avslutas som kund inom de närmaste 90 dagarna baserat på vissa kontaktegenskaper och aktiviteter. Kontakter med ett sannolikhetsvärde för avslut på 22 har t.ex. 22 % chans att avslutas som kund inom de närmaste 90 dagarna.
• Kontaktprioritet: en rangordning av kontakter jämnt fördelade i nivåer baserat på deras poäng för sannolikhet för avslut. Alternativen för egenskapen är Very High, High, Medium, Low och Closed Won, där Very High är mest sannolikt att avsluta och Low är minst sannolikt att avsluta. Kontakter grupperas utifrån följande logik:
  • Varje nivå innehåller 25 % av dina kontakter baserat på poängen för sannolikhet för avslut (dvs. kontakter med poäng i de översta 25 % är inställda på Mycket hög, kontakter med poäng i de nedersta 25 % är inställda på Låg osv.) Eftersom kategorierna är relativa grupperingar kan poängintervallet i varje nivå förändras över tid.
  • Om en kontakts värde för livscykelstadium är inställt på Customer och de har ett värde för egenskapen Close date, är kontaktens prioritet inställd på Closed won. För att säkerställa att detta värde ställs in automatiskt rekommenderas att du associerar dina kontakter med erbjudanden, som när de avslutas automatiskt uppdaterar dessa kontaktegenskaper.

  Lead Scoring-egenskaperna ställs in automatiskt av HubSpot och kan inte redigeras. För att ställa in värden för dessa egenskaper analyserar HubSpot följande data:

  • Analys- och konverteringsinformation, inklusive:
    • Antal sidvisningar
    • Genomsnittligt antal sidvisningar
    • Antal besök på webbplatsen
    • Antal klick på Facebook, LinkedIn och X
    • Dagar sedan senaste besöket eller senaste klicket
    • Antal e-postmeddelanden som levererats eller studsat
    • E-postprenumerationer som kontakten har valt bort
    • Antal öppnade e-postmeddelanden, klick och senaste svar
    • Antal e-postmeddelanden som skickats sedan kontaktens senaste aktivitet
    • Antal konverteringar eller unika konverteringar (t.ex. formulärinlämningar)
  • Interaktioner och egenskapsvärden i HubSpot CRM, inklusive:
    • Antal loggade anteckningar
    • Dagar sedan kontakten senast bokade ett möte
    • Dagar sedan kontakten senast kontaktades
    • Dagar till nästa aktivitet
    • Huruvida kontakten har ett telefonnummer eller ett mobilnummer
    • Dagar sedan kontakten skapades
    • Dagar sedan kontakten senast uppdaterades
    • Huruvida kontaktens e-postadress är en gratis e-postdomän (t.ex. Gmail)
    • Kontaktens värde för egenskapen Lifecycle Stage. Om värdet för en kontakts livscykelstadium är Customer, rensas värdet för Sannolikhet för avslut och kontaktens prioritet sätts till Closed Won.
  • Firmografisk information som tillhandahålls av Breeze om kontaktens associerade företag, inklusive:
    
    • Företagets intäkter
    • Företagets använda teknologier
    • Antal anställda
  • Firmografisk information om ditt företag och HubSpot-konto, inklusive:
    
    • Antal kontakter i ditt HubSpot CRM
    • Ditt företags intäkter
    • Teknologier som används i ditt företag
    • Den bransch ditt företag är verksamt inom
    • Antal anställda

  Observera: HubSpot använder blackbox-maskininlärning för att tillhandahålla förutsägelser. Med blackbox-maskininlärning är modellens in- och utdata kända, men det är okänt hur inmatningen omvandlas till utdata. För lead scoring innebär detta att det inte är möjligt att veta exakt hur varje input bidrar till en kontakts poäng. Istället ligger fokus på hur väl modellen förutspår sannolikheten för att dina leads kommer att avslutas. Lär dig mer om hur du använder lead scoring i lektionen Understanding HubSpot Lead Scoring HubSpot Academy.