预测（AI / ML驱动）评分：
它是什么：最先进的形式，其中人工智能和机器学习算法分析大量历史领先数据（显性和隐性），以识别模式并预测未来的转换可能性，而无需预定义的规则。
工作原理：将转化和未转化潜在客户的历史数据输入机器学习模型。该模型识别最具影响力的因素，并自动分配概率分数。
优点：高度准确，识别不明显的相关性，不断自我优化，有效处理大型数据集。
缺点：需要大量干净的历史数据，通常需要专门的工具/专业知识，如果没有正确解释，可能会成为“黑匣子”。
数据如何助力潜在客户评分模型
数据是线索评分的命脉。策略师必须确保：
CRM（客户关系管理）：明确的潜在客户详细信息、销售互动和转化结果的核心。
营销自动化平台 (MAP)：跟踪电子邮件参与度、内容下载、表单提交和潜在客户培育进展。
网络分析（例如 Google Analytics 4）：提供网 纳米比亚电报手机数据库 站行为数据（访问的页面、停留时间、跳出率、流量来源）。
广告平台（谷歌广告、LinkedIn 广告、Facebook 广告）：跟踪广告点击次数、展示次数和转化次数。
社交聆听工具：可以提供来自社交媒体的情绪和参与度数据。
第三方数据提供商：用于丰富公司统计或人口统计数据。
数据清理与集成：
准确性至关重要。不一致的数据、重复或缺失的字段都会影响评分。
整合所有数据源（CRM、MAP、分析），创建每个潜在客户资料和旅程的统一视图。CDP（客户数据平台）对此至关重要。
规则定义的数据分析（针对显式/隐式模型）：
将行为与转化成功率关联起来：分析历史数据，确定已转化潜在客户与未转化潜在客户中最常见的行为或特征。例如，访问过“定价”页面并下载了特定案例研究的潜在客户的转化率是否显著更高？这可以作为评分权重的参考。
细分市场表现：哪些行业或公司规模的转化率最高？这会影响具体的评分权重。
销售反馈分析：查看销售电话记录和交易失败的原因，以了解导致销售线索真正合格或不合格的原因。
建立潜在客户评分模型（策略师实用指南）
步骤 1：定义您的理想客户档案 (ICP) 和买家角色。
这是最基本的起点。利用现有的客户数据，建立以数据为支撑的对最合适客户的理解。
第 2 步：与销售人员合作定义 MQL 和 SQL 阈值。
这是不容商榷的。市场营销和销售部门必须就“市场合格线索”（MQL）和“销售合格线索”（SQL）的构成达成一致。线索需要达到多少分才能转交给销售部门？关键的明确标准是什么？
步骤3：识别关键的显式和隐式数据点。
根据您的 ICP、角色和历史数据分析，列出您可以跟踪的所有相关人口统计、公司统计和行为行动。
步骤 4：分配分数值（初始假设）。
开始根据您的数据分析和销售协作分配积分。这将是一个迭代过程。