การสร้างแบบจำลองความตั้งใจของผู้ซื้อหลายสัญญาณ

การให้คะแนนตามความตั้งใจจะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อทีมเข้าใจว่าอะไรขับเคลื่อนคะแนนและสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป โมเดลจำนวนมากเกินไปทำหน้าที่เหมือนกล่องดำ โดยสร้างตัวเลขโดยไม่มีคำอธิบายเพียงพอให้ผู้ปฏิบัติงาน ทีมขาย หรือผู้นำเชื่อถือ

การสร้างแบบจำลองความตั้งใจของผู้ซื้อหลายสัญญาณช่วยให้ผู้ใช้ Dureach รวมพฤติกรรมของบุคคลที่หนึ่ง ข้อมูลที่ได้รับจากบุคคลที่สาม และการมีส่วนร่วมขาออกเข้าสู่ระบบการให้คะแนนที่โปร่งใสมากขึ้น แทนที่จะอาศัยสัญญาณที่แยกออกมาหรือการจัดอันดับที่ไม่ชัดเจน ทีมสามารถใช้แบบจำลองที่สนับสนุนการจัดลำดับความสำคัญและการตัดสินใจขั้นตอนการทำงานที่ชัดเจนยิ่งขึ้น

เวิร์กโฟลว์นี้รองรับอะไรบ้าง

ครอบคลุมสัญญาณได้กว้างขึ้น

การเข้าชมเว็บไซต์ กิจกรรมแบบฟอร์ม กิจกรรม CRM การใช้ผลิตภัณฑ์ แหล่งที่มาของเจตนาจากบุคคลที่สาม และการมีส่วนร่วมในการเผยแพร่ ล้วนมีส่วนทำให้เกิดภาพการซื้อในส่วนต่างๆ การนำพวกเขามารวมกันจะสร้างมุมมองที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นของความพร้อม

การให้คะแนนที่ตีความได้มากขึ้น

คะแนนจะมีประโยชน์มากขึ้นเมื่อทีมสามารถดูว่าพฤติกรรมใดที่ส่งผลต่อคะแนน และเหตุใดบัญชีหนึ่งๆ จึงขยับสูงขึ้นหรือต่ำลง

การกระทำที่ดีขึ้นตามขั้นตอน

ไม่ใช่ทุกบัญชีที่ได้คะแนนสูงจะต้องมีการติดตามผลที่เหมือนกัน โมเดลที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นช่วยให้ทีมตัดสินใจว่าจะกำหนดเส้นทางบัญชีไปสู่การขาย ย้ายไปสู่การดูแล หรือรอหลักฐานเพิ่มเติม

ทำไมมันถึงสำคัญ

การให้คะแนนที่ใช้ร่วมกันช่วยให้ทีมจัดตำแหน่งได้

การขาย การตลาด ความสำเร็จของลูกค้า และการดำเนินงานสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิผลมากขึ้น เมื่อพวกเขากำลังพิจารณาตรรกะจุดประสงค์เดียวกัน แทนที่จะใช้คำจำกัดความของความพร้อมที่แยกจากกัน

การกำกับดูแลมีความสำคัญต่อการเปลี่ยนแปลงการให้คะแนน

หากการถ่วงน้ำหนักและเกณฑ์การเปลี่ยนแปลง ทีมจำเป็นต้องมีบันทึกการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้น การมองเห็นทำให้โมเดลการให้คะแนนปรับเทียบได้ง่ายขึ้นและเชื่อถือได้ง่ายขึ้น

สัญญาณที่ดีขึ้นช่วยปรับปรุงการดำเนินการดาวน์สตรีม

เมื่อการให้คะแนนชัดเจนขึ้น การกำหนดเส้นทาง การส่งข้อความ และการจัดลำดับความสำคัญทั้งหมดจะปรับปรุงได้ง่ายขึ้น

เหมาะที่สุดสำหรับ

• ทีมจัดการขายและการตลาดตามรูปแบบความตั้งใจร่วมกัน
• ผู้ประกอบการที่ต้องการตรรกะการให้คะแนนที่สามารถตีความได้มากขึ้น
• ธุรกิจที่รวมสัญญาณของผู้ซื้อจากบุคคลที่หนึ่งและบุคคลที่สามในวงกว้าง

Multi-Signal Buyer Intent Modeling ช่วยให้ทีมเปลี่ยนสัญญาณที่กระจัดกระจายเป็นระบบการให้คะแนนที่เข้าใจง่ายกว่าและใช้งานง่ายกว่า