마케팅 자동화 리드 점수 및 리드 그레이드 결합 방법 - 마케팅 자동화 리드 채점 수에서 인형

마케팅 자동화에서 리드 점수는 리드 그레이딩과 혼동 될 수 있지만 다음 두 가지 모델은 여러 가지 용도로 사용됩니다:

• 리드 득점 모델 은 상호 작용이나 행동을 측정하는 방법입니다. 리드 득점을 사용하여 사람의 판매 준비를 측정합니다. 영업 준비를 결정하는 것은 일반적으로 마케팅 자료 및 캠페인과의 상호 작용을 기반으로합니다. 점수를 매기는 일반적인 행동은

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• A 리드 그레이딩 모델 사람의 인구 통계 학적 특성을 측정하는 방법입니다. 납 등급을 사용하여 인구 통계 학적 적합성을 측정합니다. 성적은 데이터베이스의 필드를 기반으로하며 보통 학교에서받은 성적과 마찬가지로 A-to-F 척도를 사용합니다. 등급을 매기는 기준은

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• 다음은 그녀를 기준으로 한 사람의 리드 점수를 보여줍니다 마케팅 자산과의 상호 작용, 리드 등급은 직책과 회사 규모에서 측정됩니다.

리드 점수를 리드 스코어링 모델과 함께 별도의 데이터베이스 필드로 사용해야하거나 실제로 인구 통계 학적으로 적합하지 않은 영업 직원에게 영업 능률이 높은 리드를 보내는 위험을 감수해야합니다.

예를 들어, 마케팅 활동에만 리드 득점을 기반으로하는 경우, 점수 모델은 자신의 활동 수준으로 인해 대학생이 뜨거운 잠재 고객으로 연구 논문을 작성하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 그러나 VP 레벨 소매 브랜드 관리자를 목표로 삼는다면 높은 점수를받은 대학생은 직책이 주어지지 않을 경우 저 등급으로 필터링해야합니다.

리드 점수를 하나의 점수로 합치는 대신 데이터베이스의 리드 등급과 분리하면 인구 통계 및 활동 단위에 맞는 기회 수준을 더 분명하게 볼 수 있습니다. 두 숫자를 서로 구분하는 것은 구매 결정을 내릴 수는 있지만 잠재 고객을 배제하는 가장 쉬운 방법입니다.