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通过预测性线索评分确定成交可能性

上次更新时间: 二月 12, 2025

除非另有说明,否则适用于以下任何订阅

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HubSpot 使用预测性机器学习算法对客户进行分析,以确定开放式联系人在 90 天内成为客户的概率。

成交可能性联系人优先级 属性可帮助您根据这一预测性线索评分模型分析和细分您的联系人。了解有关这些属性的更多信息:

  • 成交可能性:根据某些联系人属性和活动,表示联系人在未来 90 天内成为客户的可能性百分比的分数。例如,成交可能性值为 22 的联系人在未来 90 天内成为客户的可能性为 22%
  • 联系人优先级:根据其成交可能性得分将联系人平均分成若干等级。属性选项包括 "非常高""高"、"中"、""和 "已关闭",其中" 非常高 " 表示最有可能关闭,""表示最不可能关闭。联系人根据以下逻辑分组:
    • 根据成交可能性得分,每层包含 25% 的联系人(例如,得分在前 25% 的联系人被设置为 "非常高", 得分在后 25% 的联系人被设置为 "",等等)。由于这些类别是相对分组,因此每个层级的分数范围可能会随着时间的推移而变化。
    • 如果联系人的 生命周期阶段值设置为 "客户 ",并且 他们的 " 关闭日期 "属性有一个值,则联系人优先级将设置为 "已关闭"。 为确保自动设置此值,建议将联系人与交易关联起来,交易关闭时将自动更新这些联系人属性。

线索评分属性由 HubSpot 自动设置,不可编辑。要为这些属性设置值,HubSpot 会分析以下数据:

  • 分析转换信息,包括
    • 页面浏览量
    • 平均页面浏览量
    • 网站访问次数
    • 在 Facebook、LinkedIn 和X上的点击次数
    • 距上次访问或上次点击的天数
    • 已发送或退回的电子邮件数量
    • 联系人选择退出的电子邮件订阅次数
    • 电子邮件打开、点击和最近回复的数量
    • 自联系人上次活动以来发送的电子邮件数量
    • 转换或唯一转换(如提交表单)的数量
  • HubSpot CRM 中的互动和属性值,包括
    • 记录的备注数量
    • 联系人上次预订会议的天数
    • 联系人上次联系的天数
    • 距下一次活动的天数
    • 联系人是否有电话号码手机号码
    • 创建联系人后的天数
    • 联系人上次更新的天数
    • 联系人的电子邮件是否为免费邮件域(如 Gmail)
    • 联系人的生命周期阶段属性值。如果联系人的生命周期阶段值为 "客户",则关闭可能性值将被清除,联系人优先级将被设置为 " 已关闭"
  • HubSpot Insights提供的关于联系人关联公司的公司信息,包括
    • 公司收入
    • 公司使用的技术
    • 员工人数
  • 有关您的企业和 HubSpot 账户的公司信息,包括
    • HubSpot CRM 中的联系人数量
    • 贵公司的收入
    • 贵公司使用的技术
    • 贵公司所处的行业
    • 员工人数

请注意:HubSpot 使用黑盒机器学习来提供预测。在黑盒机器学习中,模型的输入和输出是已知的,但输入如何转化为输出却是未知的。对于潜在客户评分来说,这意味着不可能确切知道每个输入是如何对联系人的评分做出贡献的。相反,重点在于模型如何预测潜在客户成交的可能性。在了解 HubSpot 潜在客户评分 HubSpot 学院课程中了解更多有关如何使用潜在客户评分的信息。

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