潜在客户评分是一种累积性的销售与营销实践，用于对潜在客户进行分级以评估其销售准备度。评分依据包括客户对企业的兴趣程度、当前所处的购买周期阶段，以及其是否符合企业业务标准。

企业可通过赋予积分、实施A/B/C/D分级，或采用“热/温/冷”等状态标识来评定潜在客户。关键在于，营销与销售团队能通过明确销售准备度来提升彼此的协作效率与生产力。

潜在客户评分机制帮助企业判断：哪些潜在客户应直接转交销售团队，哪些需要通过培育计划持续跟进。最优的评分体系会综合运用人口统计特征与企业属性（如公司规模、行业领域、职位头衔）以及互动行为评分（如点击率、网站访问量）。

隐含评分源于对潜在客户行为的监测，例如网站停留时长、白皮书下载次数或邮件打开率与点击率。

新型评分体系“社交评分”通过分析个人在社交网络的存在状态与活动轨迹，评估潜在客户的相关性。

潜在客户评分系统通过分析购买周期、兴趣程度及“销售准备度”，为高价值潜在客户的参与资格提供依据，并将符合条件的线索传递给销售团队进行跟进。

今日我们聚焦关键潜在客户评分实践引发的讨论。据Spear Marketing 2015年研究显示，68%的B2B营销人员同时采用互动评分与人口统计评分。

这一数据令人振奋，但研究同时揭示：并非所有销售人员都能充分发挥潜在客户评分系统的价值。我们将深入探讨若干关键要点，揭示潜在客户评分的最佳实践：

采用负分机制与分数剥夺策略

仅依赖评分机制的模型存在一个缺陷：分数随时间推移可能被高估。

例如，当访客因浏览招聘页面和下载资料而持续累积分数时，很可能只是求职者。

同样地，已转化为消费者的潜在客户可能在数月甚至数年间持续累积活动数据，扭曲最新潜在客户名单的真实价值。

据Spear Marketing研究，50%的企业可通过实施分数递减模型获益。

该机制能通过预设规则自动降低潜在客户评分，从而减少评分系统的偏见并保持评分准确性。

同样地，负向评分机制可用于扣除访问招聘页面或长期不活跃的潜在客户积分。

建立独立的潜在客户评分模型

若您的企业拥有不同产品线，为每条产品线建立独立的评分模型或许值得考虑。

这将使您能够更精准地分配给每位潜在客户的评分，确保其准确反映客户的兴趣程度。

例如，若对产品A感兴趣的潜在客户采用包含产品B和C的通用评分模型进行评估，可能无法体现其高度关注度，导致该潜在客户未能获得销售团队应有的重视。

建立潜在客户评分体系

研究显示，46%的B2B销售人员尚未设定潜在客户评分阈值，导致销售线索无法持续有效地流向销售团队。

借助营销自动化工具，可通过自动化规则实现该功能。

建立评分机制能确保潜在客户仅在达到销售团队认可的阈值要求时才被分配。

这使销售团队能高效筛选最优质的潜在客户，同时消除营销团队在首次分配时的主观臆断。

根据高价值行为和网页调整模型

在潜在客户计数方面，并非所有活动都具有同等价值。您的网站是否存在被视为“高价值”的特定页面，例如定价页面或联系表单？为这些页面分配更高的计分标准，这样您就能一目了然地识别哪些潜在客户正在进行“主动参与”行为。

不要为每封邮件的打开行为分配积分

虽然邮件打开确实体现了用户与品牌的互动行为，但这并非最可靠的衡量标准，往往会导致潜在客户评分被夸大。

借助营销自动化工具，可设置仅对首次邮件打开行为赋分。目前仅有11.5%的营销人员基于邮件转化行为进行评分，其余则采用打开、点击和转化行为的组合评分法。

尽管营销决策常能带来可观的潜在客户数量，但若未对潜在客户进行培育就直接移交销售团队，将导致时间与资金的浪费。

实施主动式潜在客户评分体系，能帮助企业聚焦最匹配的潜在客户，从而提升转化率并促进更精准的沟通。