手动和预测潜在客户评分模型都依赖于高质量的数据。您拥有的数据越多，您就能越准确地确定哪些潜在客户更有可能成为客户。这些数据应包括：
1） 人口统计数据
人口统计数据涵盖了潜在客户的个人详细信息，例如职位、位置和年龄。对于 B2B 公司来说，职位尤其重要，因为它们表明潜在客户是否具有决策权或影响力。
年龄或收入等其他因素对于 B2C 组织来说更为重要，因为了解消费者的资料是预测购买决策的关键。
2） 企业统计数据
在 B2B 潜在客户评分中，公司统计数据主要关注潜在客户所代表的组织。其中包括公司规模、收入、行业和位置。
这些因素有助于确定公司是否适合提供的产品或服务。例如，一家针对中型企业的软件公司可能会优先考虑拥有 100-500 名员工的公司。
3）行为数据
行为数据跟踪潜在客户如何与您的品牌互动。其中包括网站访问、电子邮件点 巴布亚新几内亚电子邮件列表 击、内容下载、活动或网络研讨会出席以及与社交媒体的互动等行为。
如果潜在客户频繁参与您的营销材料，他们的行为表明他们对您的业务有浓厚的兴趣，这意味着他们更有可能转化。
4）技术图表和意图数据
技术图表数据涵盖了公司使用的技术堆栈。这对于 B2B 公司非常有用，因为与潜在客户现有系统的兼容性可能会影响他们的购买决策。
意向数据还能为潜在客户正在研究的主题提供有价值的见解，表明他们是否已准备好购买。
为了从您的潜在客户评分工具中获益，您需要从各种来源收集数据，包括：
营销工具
营销分析工具可以提供有关潜在客户行为和偏好的大量信息。您可以跟踪许多关键指标，包括电子邮件打开率和点击率、资源下载量、网站访问量和转化率。
您甚至可以看到您的营销活动产生了多少收入，从而让您了解哪些人更有可能成为客户。
所有这些数据都可以整合到您的潜在客户评分系统中，以帮助您确定哪些潜在客户具有高优先级。例如，打开了您所有电子邮件、点击了所有链接并在您的网站上花费了大量时间的潜在客户显然对您的业务表现出了浓厚的兴趣。
这些数据有助于培养高度参与的潜在客户，以加速他们完成客户旅程。
销售团队
您的销售团队每天都在市场上与潜在客户和客户交谈。了解他们在销售过程中认为哪些东西有用，将有助于您有效地吸引潜在客户并了解他们的偏好。
例如，销售代表可能会告诉您某个案例研究总是会引起很多兴趣，或者在潜在客户参加您的某项活动后，他们会更快地达成交易。
顾客
有时，您必须直接联系来源。与客户交谈并找出促使他们转变的原因将有助于您了解他们从您这里购买的原因。
您可能会对他们透露的内容感到惊讶，或者您的讨论可能会证实您的怀疑。考虑定期发送客户反馈调查或安排访谈以深入讨论他们的体验。