潜在客户评分：优化绩效的最简单方法

潜在客户评分 在绩效营销领域，人们仍然倾向于对机器学习软件心存疑虑。当然，人们对这种新软件所承诺的可能性感到兴奋和充满机遇，但同时也心存谨慎和缺乏明确性。对许多人来说，在日常营销技术工具包中使用机器学习技术的想法仍然是一个明天的项目。

大品牌正在大力投资机器学习

这显然是当下的趋势。事实上，机器学习 whatsapp 号码数据 正迅速成为大型品牌、代理商和网络最有价值的软件。然而，对于规模较小的绩效营销人员来说，机器学习软件的使用还不如潜在客户管理平台、联盟跟踪或登陆页面构建器等工具对绩效的不可或缺性。

机器学习目前被视为效果营销的第四大支柱，但尚未 潜在客户评分 被所有人接触和运用。对于那些想要领先于竞争对手的人来说，这一定是一个巨大的机会。

潜在客户评分

对于希望将机器学习引入其设置的绩效营销人员来说，使用潜在客户评分可能是改善结果的最简单方法。

长期以来，绩效营销人员一直在无效地“对潜 仅仅是我们正在工作的客 在客户进行评分”，他们提供一套预先确定的规则，认为这些规则标志着成功，并因此为不同级别的信息分配不同的分数。

例如假设您正在寻找满足特

定条件的销售线索（例如，年龄在 25-45 岁之间、拥有特定品牌汽车、居住在特定地区且工资超过一定数额的女性）。传统的销售线索评分方法认为，满足所有条件的任何人都能获得满分。

从理论上讲一切都很好

但大多数时候，你所做的只是从某个时间点 加密数据库 的快照中获取假设，并将其应用于所有未来活动。即使你的初始假设是正确的（这并非必然），这也会让你完全无法根据新信息做出调整。

机器学习的潜在客户评分方式完全不同。它本质上很简单，不断发展，查看所有相关信息以实时进行详细调整，让您有更大的机会获得可行且可调整的潜在客户评分，而不会做出错误的假设。潜在客户评分的这种应用清楚地说明了一个例子。实际上，在活动中使用潜在客户评分的人可以获得的可能性是深远的。根据活动的要求，机器学习可用于自动生成表示转化可能性的分数，从而允许您相应地分配资源并优化结果。

传统方法与新机器学习方法之

间的差异非常明显地 潜在客户评分 代表了提升绩效的机会。绩效营销人员必然会达到这一新水平。唯一的问题是，这何时会成为标准做法？就目前情况而言，那些现在达到这些优化结果的人将领先于对手；随着时间的推移，那些不使用这种方法的人将落后。

准备开始了吗？

无论您是潜在客户生成者还是经纪人、广告商还是代理商，绩效营销的基本 KPI 都是相同的。在行业的核心，潜在客户的质量是关键。为了简单地提高您生成的潜在客户的质量，无论您最终使用这些潜在客户的目的是什么 – 机器学习都可以帮助您改善结果。