HubSpot 使用預測性機器學習演算法分析您的客戶，以判斷您的開放式聯絡人在 90 天內結業成為客戶的可能性。
成交可能性 和聯繫人優先權 屬性可幫助您根據此預測性潛在客戶評分模型分析和篩選聯繫人。進一步瞭解這些屬性：
- 成交可能性： 分數代表聯絡人根據特定聯絡人屬性和活動在未來 90 天內成交為客戶的可能性百分比。例如，成交可能性值為 22 的聯絡人有 22% 的機會在未來 90 天內成交為客戶。
- 聯絡人優先順序： 依據聯絡人的成交可能性分數，將其平均分佈為不同等級。該屬性的選項有Very High（非常高）、High（高）、Medium（中）、Low（低）和Closed Won（贏得成交），其中 Very High（非常高）表示最有可能成交，而 Low （ 低 ）表示最不可能成交。聯絡人依據下列邏輯分組：
- 根據成交可能性分數，每層包含 25% 的聯絡人 (例如，分數在前 25% 的聯絡人設定為Very High，分數在後 25% 的聯絡人設定為Low，等等)。由於這些類別是相對的組合，每個層級的分數範圍可能會隨時間改變。
- 如果聯絡人的生命週期階段值設定為客戶，且他們有關閉日期屬性的值，則聯絡人優先順序會設定為已關閉勝出。為了確保自動設定此值，建議將聯絡人與交易關聯，當交易結束時，會自動更新這些聯絡人屬性。
HubSpot 會自動設定lead scoring屬性，且無法編輯。要為這些屬性設定值，HubSpot 會分析下列資料：
- 分析和轉換資訊，包括
- 頁面瀏覽數
- 平均頁面檢視數
- 網站造訪數
- 在 Facebook、LinkedIn 和X上的點擊次數
- 距離上次造訪或上次點擊的天數
- 送達或退回的電子郵件數量
- 聯絡人已退出的電子郵件訂閱
- 電子郵件開啟、點選和最近回覆的次數
- 自聯絡人上次活動後寄送的電子郵件數量
- 轉換或唯一轉換（例如表單提交）的數量
- HubSpot CRM 中的互動和屬性值，包括
- 記錄筆記的數量
- 聯絡人上次預約會面的天數
- 聯絡人上次聯絡的天數
- 距離下次活動的天數
- 聯絡人是否有電話號碼或行動電話號碼數值
- 聯絡人建立後的天數
- 聯絡人上次更新的天數
- 聯絡人的電子郵件是否為免費郵件網域 (例如 Gmail)
- 聯絡人的生命週期階段屬性值。如果聯絡人的生命週期階段值是客戶，則會清除關閉可能性值，並將聯絡人優先順序設定為 已關閉。
- 有關您的企業和 HubSpot 帳戶的公司統計資訊，包括
- HubSpot CRM 中的聯絡人數量
- 您公司的收入
- 貴公司使用的技術
- 貴公司經營的行業
- 員工人數
請注意：HubSpot 使用黑盒機器學習來提供預測。在黑盒機器學習中，模型的輸入和輸出是已知的，但輸入如何轉換為輸出卻是未知的。對於潛在客戶評分，這意味著不可能確切知道每個輸入如何對聯繫人的評分做出貢獻。反之，重點在於模型如何預測潛在客戶成交的可能性。在瞭解 HubSpot 線索評分 HubSpot 學院課程中瞭解更多關於如何使用線索評分的資訊。
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