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發表於 2024-1-14 17:22:08 |只看該作者 |倒序瀏覽
第一步是两个团队会面,定义 MQL(营销合格潜在客户)和 SQL(销售合格潜在客户)的构成。 基本上,MQL 是仍需要营销人员准备的潜在客户,而 SQL 是需要立即传递给销售人员的潜在客户。 从一开始就定义这两个群体,将明确每个部门的作用,并有利于建立符合业务实际的评分系统。 2. 以您的潜在客户群提供的数据为基础 第二步是使用您已有的潜在客户群数据,以便进行良好的分类并定义每个人应获得的分数。

但这里有一个重要的建议:要获得完整的潜在客户评分,有必要将您的评估分为两种主要类型的数据:人口统计数据和行为数据。 这两组的组合应该形成每个领先的最终得分。看看 菲律宾电话号码数据 它们中的每一个: 人口统计数据:年龄、收入和职位等信息。基本上它是主要简介。越接近您本人的描述越好; 行为数据:潜在客户与贵公司的互动程度如何?您下载过重要内容吗?您订阅了时事通讯吗?该数据更多地说明了潜在客户的兴趣。 通过将人口统计和行为数据放在一起,平衡和准确。 归根结底,即使拥有最好的形象和零兴趣的领导者,也没有完全感兴趣但不符合理想形象的领导者。



3. 确定激活分数 激活分数无非是 MQL 和 SQL 之间的分界线,即领导必须从营销团队转向销售团队的时间。 同样,这一决定必须由营销和销售团队共同做出,以避免以后出现问题。 通过确定激活限制,可以更轻松地进行下一步,即决定为有利于购买旅程中的领先地位的每个因素给出哪些等级。 4. 创建评分模式 定义评分模式是完美线索评分之旅的下一个合乎逻辑的步骤。但是,这是什么意思? 对于每个主导行动,或者对于他们呈现的每个积极的人口统计特征,必须分配一个分数。
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