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確定用預測性線索評分結束的可能性

上次更新時間: 十一月 21, 2022

套用至:

行銷 Hub Enterprise
銷售 Hub Enterprise

使用預測機器學習算法, HubSpot會分析你的客戶和行業客戶組合,以確定你的開放聯絡人會在90天內關閉客戶的可能性。

 關閉 聯絡優先 屬性讓您可以根據此預測性線索評分模型分析和分割聯絡人。

  • 在 HubSpot 帳戶中,點擊主要導覽列中的「settings設定圖示」。
  • 在左側邊欄選單中,瀏覽至「屬性」
  • 在「聯絡資訊」屬性羣組中搜尋或瀏覽關閉的可能性和聯絡優先級:
    • 關閉的可能性: 根據標準聯絡人屬性和行為,代表客戶在未來90天內關閉聯絡人的概率。  例如,接近概率值爲22的聯系人有22%的幾率在接下來的90天內作爲客戶完成交易。
    • 聯絡優先級別:根據關閉分數的可能性,聯絡人類別,可用作CRM篩選器,以分割最佳和/或最差線索。   
      • 非常高」、「高」、「中」和「」類別會根據結束分數的可能性,各包含25%的聯絡人,其中「非常高」類別適用於排名前25%的分數。
      • 已結束盈利類別適用於以客戶為生命周期階段的聯絡人。
      • 由於類別是相對分組,因此每個類別的分數範圍可能會隨著時間的推移而移動。 如果你有較新的HubSpot帳戶,你可能會在頂級看到較低的分數。 隨著聯絡人和顧客的數據隨著時間的推移而積累,您可能會在頂級看到更高的分數。 

請注意:您需要在HubSpot帳戶中至少有100個聯絡人才能查看「聯絡人優先級」屬性的值。

若要為這些屬性設定值, HubSpot會分析:

  • 分析資訊(例如網頁瀏覽次數、上次瀏覽時間、電子郵件互動(包括點擊、打開和回覆)以及表單提交活動)。
  • HubSpot Insights  提供的聯系人公司的確切信息。
  • 您的公司和HubSpot帳戶的公司相片資訊。
  • 在HubSpot CRM中記錄的互動(例如,追蹤的電子郵件點擊、預訂會議)。

HubSpot使用最新的預測機器學習算法(稱為黑盒)來提供準確的預測。 有了黑匣子,數據科學家可以理解模型的輸入和輸出,但如何將輸入轉化成輸出尚不清楚。 已證明這些模型的表現優於白盒模型,但無法分解每個個別輸入如何貢獻聯絡人的分數。 相反,重點是模型的整體預測性能。 

如要瞭解如何使用領先評分來優先安排外展工作,請參閱HubSpot Academy關於了解HubSpot領先評分的課程。

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