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评分涉及根据反映潜在价值和购买可能性的预定义标准为潜在客户和客户分配等级或分数。

在 BtoB 环境中，评分基于静态和动态数据的组合，以及结构评估标准（公司规模、行业、位置）和行为数据（与营销内容的交互、与销售团队的交流、购买历史记录等）。

该评级体系使企业能够优化其商业资源的配置。例如，获得高分的潜在客户将证明优先级和个性化方法的合理性，而低资格的潜在客户将通过营销自动化操作整合到培育场景中。

需要知道的数字
商业资源既稀有又昂贵。在法国， 超过 200,000 个商业资料将会丢失。将销售人员的时间浪费在质量不佳或不合格的销售线索上将是一种耻辱。
行为预测：预测客户需求
行为预测将分析模型应用于 B2B 数据，以识别表明购买需求或意图的信号。这种方法基于对专业采购旅程中重复模式的研究。

部署新办公室、大规模招聘或就数字化转型进行沟通的公 菲律宾rcs数据 司会发出信号，这些信号一旦关联起来，就会表明设备、软件解决方案或支持服务的潜在需求。

需要知道的事情
预测分析不仅仅是机会检测。它还有助于预测客户流失的风险。服务使用放缓、经常性付款延迟或互动减少可能表明需要重新启动商业。
数据 B2B 的不同用例 基于帐户的营销 (ABM)
基于帐户的营销（ABM）颠覆了传统的营销逻辑。 ABM 不是在第二步中吸引尽可能多的潜在客户来使他们符合资格，而是首先选择少数具有很高商业潜力的公司，然后按比例部署（或多或少）营销活动。因此，我们从捕鱼转向撒网（潜在客户生成）到线钓（ABM）。

为了确定目标公司，ABM 分析其财务数据（营业额、增长）、技术数据（已使用的工具、数字成熟度水平）和战略数据（已宣布的转型项目）。一旦选择了这些帐户，就会在决策者层面上进行细化分析：他们在购买过程中的角色、他们之间的互动、他们在 LinkedIn 上或在活动期间表达的担忧等。

ABM 还跟踪每个目标公司内的集体行为。例如，当同一帐户的多个决策者在短时间内查阅相似的内容时，营销人员必须检测到具体项目的出现。然后，团队可以在正确的时间进行干预，并提供适合每个对话者的信息。