概述：我們解釋了準確的 SaaS 潛在客戶評估流程，以幫助您確定最適合您的業務的潛在客戶。
為什麼您可以信任我們：我們擁有多年幫助 SaaS 公司透過高轉換、多步驟形式捕捉和贏得銷售線索的經驗。
為什麼重要：許多 SaaS 公司的銷售資源有限。良好的潛在客戶評分策略意味著更高的投資報酬率和更少的時間浪費。
行動要點：持續評估潛在客戶評分模型的效能，並根據需要進行調整以提高其有效性。
進一步研究：查看Growform 博客，以了解有關潛在客戶開發的更多資訊和建議。
想要了解更多關於 SaaS 潛在客戶評分的資訊？
您是否因大量的新註冊和潛在客戶而不知所措？不確定哪些值得關注？英國海外華人資料庫 這種混亂可能會導致錯失機會和浪費精力。
實施強大的 SaaS 潛在客戶評分系統可以將這種混亂變得清晰，確保您的銷售團隊專注於最有可能轉換並推動您的業務發展的潛在客戶。
那麼，SaaS 銷售線索評分到底是什麼？在這篇文章中，Grownform探討了 SaaS 潛在客戶評分的基礎知識，並提供了實施 SaaS 潛在客戶評分策略的實用建議。
讓我們深入了解吧！
為什麼信任我們？
我們的表單建構器專為潛在客戶開發而設計，其特性和功能基於潛在客戶開發最佳實踐和多年的使用者體驗研究。我們幫助大量 SaaS 公司收集高品質的數據，幫助他們對潛在客戶進行分類、個人化並最大限度地提高轉換率。
什麼是 SaaS 潛在客戶評分？
SaaS 潛在客戶評分是一種系統方法，用於根據潛在 SaaS 客戶（SaaS 潛在客戶）轉換為付費客戶的可能性對其進行評估和優先排序。
此流程涉及根據人口統計資料、業務資料、行為資料和參與度資料等關鍵屬性為潛在客戶分配分數。然後將這些分數加在一起以獲得包羅萬象的領先分數（如果計算正確），該分數可以讓您快速：
確定潛在客戶轉換的可能性
優先考慮您的管道
相互比較曲目
……還有更多。
如何建立 SaaS 潛在客戶評分策略
1. 定義您的理想客戶
線索得分是比較性的。收集傳入聯絡人的數據，將其輸入公式，並將結果與您在理想客戶情況下的預期進行比較。因此，為了校準流程，您需要有關這些理想客戶的準確數據。
識別「最佳」客戶是一個值得專門討論的議題。您可以使用各種標準，包括：
轉換：轉換率高於其他客戶群的客戶群。
銷售量：佔銷售額大部分的客戶群。
收入：產生最多收入的客戶群。
無論您使用什麼方法，您都需要明確定義您的理想客戶，以便您可以收集有關他們的準確數據。分析您的 CRM 以概述理想的客戶檔案 (ICP)，其中包括以下元素：
產業
公司規模
進來
地理位置
典型職位名稱
痛點與挑戰
2. 識別潛在客戶的關鍵屬性
現在讓我們使用此 ICP 來識別「關鍵線索屬性」。
這些是我們的 ICP 在成為客戶之前所表現出的行為、特徵或行動。此階段背後的想法是，如果傳入的潛在客戶具有相同的特徵，他們將有更好的機會轉化為付費客戶。
這裡有許多方法和數據點可供探索，包括：
人口統計：年齡、職稱、地理位置等。
公司數據：公司規模、行業、營業額等。
行為資料：網站存取、電子郵件開啟、內容下載、試用註冊等。
參與數據：與行銷和銷售活動互動的頻率和品質。
您可以存取的具體數據取決於您的行銷和銷售管道以及追蹤和分析設定的範圍。列出您有權存取的 ICP 的所有數據，然後檢查它以發現任何模式。
例如，您可能會發現 70% 的 ICP 在轉換之前參加了網路研討會。這是一個強大的模式，肯定會影響您的評分策略（不用擔心，我們將在下一節中解釋如何進行）。
3. 分值分配
回顧一下，我們的目標是為潛在客戶的關鍵屬性分配一個分數。
分值可以是正數或負數：正值表示該屬性與較高的轉換相關，而負值則表示相反。分值也可高可低，取決於其正面或負面影響的強度。
例如， 鑑於我們 70% 的 KPI 在轉換前觀看了網路研討會，「參加網路研討會」將具有較高的正值。他有多高？為了回答這個問題，我們需要更深入地研究這個過程。
如何設定潛在客戶評分的分數
這是逐步過程：
列出潛在客戶的關鍵屬性。 這是人口統計資料、業務資料、行為資料和參與度資料。
分析每個屬性的歷史轉化資料。 具體來說，將關鍵潛在客戶屬性的轉換數據與整體轉換率進行比較。例如，您可能會發現網路研討會參與者的轉換率為 20%，而整體轉換率為 10%（這意味著參加網路研討會與轉換率增加 100% 相關）。您可以對負面屬性執行相同的操作（例如取消訂閱電子郵件）。
對每個屬性進行分類。 然後，按照屬性對轉換的正面或負面影響的順序建立屬性的排名清單。在這裡對相關屬性進行分組很有用。例如，如果您發現兩個重要的行業屬性（例如「保險」和「金融科技」），您希望將它們分組並按影響力進行排名。
Assegna punti. Ora arriva la parte più divertente: l’assegnazione dei punti. Non si tratta di una scienza esatta. Invece, è meglio stabilire alcune fasce di punti e le corrispondenti fasce di punti (ad esempio, alto impatto = 10-15 punti, medio impatto = 5-9 punti, basso impatto = 1-4 punti). Se gli impatti del tasso di conversione che hai identificato sono molto variabili, potresti aver bisogno di più secchi e di una gamma più ampia di punti. Scorri l’elenco e assegna dei punti a ogni attributo.
Una volta terminato, i valori dei punti potrebbero assomigliare a questo:
