透過預測性潛在客戶評分來評估成交可能性

HubSpot 運用預測性機器學習演算法，分析您的客戶，以判定您的潛在客戶在 90 天內轉化為實際客戶的機率。HubSpot 會自動計算這些分數。若要建立您自己的評分標準，請使用潛在客戶評分工具。

「成交可能性」和「聯絡人 優先級 」這兩項聯絡人屬性，可協助您根據此預測性潛在客戶評分模型來分析並篩選聯絡人。進一步了解這些屬性：

• 成交可能性： 此分數代表根據特定聯絡人屬性與活動，該聯絡人在未來 90 天內轉化為客戶的百分比機率。例如，成交可能性分數為 22 的聯絡人，在未來 90 天內轉化為客戶的機率為 22%。
• 聯絡人優先級： 根據「成交可能性」分數，將聯絡人均勻劃分為不同層級的排名。此屬性的選項包括「非常高」、「高」、「中」、「低」以及「已成交」，其中 「非常高」代表成交可能性最高， 「低」則代表 成交可能性最低。聯絡人會依據以下邏輯進行分組：
  • 每個層級包含您聯絡人中 25% 的比例，依據「成交可能性」分數劃分（即分數位於前 25% 的聯絡人被歸類為「非常高」，分數位於後 25% 的聯絡人被歸類為「低」，以此類推）。 由於這些類別屬於相對分組，各層級的分數範圍可能會隨時間推移而有所變動。
  • 若聯絡人的「生命週期階段」值設定為「客戶」，且其「成交日期」屬性有值，則該聯絡人的優先級將設定為「已成交（贏得）」。為確保此值能自動設定，建議將聯絡人與商機關聯；當商機成交時，系統將自動更新這些聯絡人屬性。

  預測性潛在客戶評分屬性由 HubSpot 自動設定，且無法編輯。HubSpot 會分析以下資料來設定這些屬性的值：

  • 分析與轉換資訊，包括：
    • 頁面瀏覽次數
    • 平均頁面瀏覽次數
    • 網站造訪次數
    • Facebook、LinkedIn 及X上的點擊次數
    • 自上次造訪或上次點擊以來的天數
    • 已送達或退回的電子郵件數量
    • 聯絡人已取消訂閱的電子郵件訂閱
    • 電子郵件開啟次數、點擊次數及最近一次回覆
    • 自聯絡人上次活動以來已發送的電子郵件數量
    • 轉換次數，或唯一轉換次數（例如：表單提交）
  • HubSpot CRM 中的互動紀錄與屬性值，包括：
    • 已記錄的備註數量
    • 自聯絡人上次預約會議以來的天數
    • 自聯絡人上次被聯繫以來已過的天數
    • 距離下次活動還有多少天
    • 該聯絡人是否具有「電話號碼」或「手機號碼」的資料值
    • 自聯絡人建立以來已過的天數
    • 自聯絡人上次更新以來的天數
    • 聯絡人的電子郵件是否屬於免費郵件網域（例如：Gmail）
    • 聯絡人的「生命週期階段」屬性值。若聯絡人的生命週期階段值為「客戶」，則「成交可能性」值將被清除，且「聯絡人優先級」將設定為「 已成交」。
  • 由Breeze Assistant提供的有關該聯絡人所屬公司的企業資料，包括：
    
    • 該公司的營收
    • 該公司採用的技術
    • 員工人數
  • 關於貴公司及 HubSpot 帳戶的企業資料，包括：
    
    • 您 HubSpot CRM 中的聯絡人數量
    • 貴公司的營收
    • 貴公司採用的技術
    • 貴公司所屬的產業
    • 員工人數

  請注意：HubSpot 採用黑盒式機器學習來提供預測結果。在黑盒式機器學習中，模型的輸入與輸出雖已知，但輸入如何轉化為輸出的過程則無法得知。 就潛在客戶評分而言，這意味著無法確切得知每個輸入變數如何影響聯絡人的評分。相反地，重點在於模型能多準確地預測您的潛在客戶成交的可能性。請參閱HubSpot Academy 的課程《了解 HubSpot 潛在客戶評分》，進一步了解如何使用潛在客戶評分。