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如果你的营销团队和吸引潜在客户的系统运作正常,你每周可能会看到10到1000个新的潜在客户。如果你有一个强大的销售团队,他们可能能够在几个小时内联系到每一个线索。
然而,如果你像大多数公司一样,你的销售团队必须优先考虑,以便迅速接触"最好的"潜在客户,同时将"不太可能"的潜在客户留到最后。这并不意味着他们不能被转化,只是获得这些潜在客户的可能性较低。
花时间追求错误的潜在客户不仅是徒劳的,而且会占用你的销售人员的时间,阻止他们完成销售并为你的公司赚钱。那么,你如何让你的销售人员的工作变得更容易?
预测性销售线索评分可以消除跟踪销售线索时的猜测。让我们看看它是什么,以及它如何帮助您的业务增长。
在我们定义预测性销售线索评分之前,了解传统的销售线索评分及其局限性非常重要。
几十年来,企业一直在努力区分跟进线索的优先顺序。在许多情况下,销售人员只能自行其是,利用他们的最佳判断来决定先联系谁。营销人员和销售人员使用人口统计信息等数据对潜在客户的购买可能性进行排名。在这个尺度上排名高的人被首先联系,而其他人被最后联系,或者如果时间不允许,根本不联系。
这个主观过程的问题在于它是…主观的。销售人员被迫依靠"直觉"并考虑自己的历史经验来做出决定。这两种方法都没有被证明是一贯准确的,导致质量问题被忽略,因为他们在追逐不太可能购买的潜在客户。
预测线索评分是一种机器学习,它通过使用预测建模算法来分析过去客户和当前潜在客户的数据,以预测未来的结果,从而将这一理论向前推进了一步。换句话说,预测性线索评分能够根据过去的购买行为创建"理想客户"档案,然后确定哪些当前潜在客户最符合该档案。它排除了人为错误或
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