Comment construire un modèle de scoring de leads avec iDBQuery ?

Le scoring de leads classe les prospects selon leur probabilité de conversion, afin que les commerciaux consacrent leur temps aux meilleurs. Au lieu d'un système de points rigide enfoui dans votre CRM, iDBQuery vous permet de noter les leads directement au regard de ce qui a réellement converti dans votre historique.

• Vous demanderiez à iDBQuery : « Compare les affaires gagnées de l'année écoulée selon le secteur, la taille de l'entreprise, la source et l'engagement, puis classe les leads ouverts actuels selon leur proximité avec ces caractéristiques gagnantes. »
• Il analyse les convertis, pondère les attributs distinctifs et renvoie une liste de leads notée et classée avec les raisons.
• Chaque score est rattaché à ses lignes source, de sorte qu'un commercial peut voir exactement quels attributs et quelles activités ont fait remonter un lead dans la liste.

Parce qu'il est transparent, cela surpasse un score en boîte noire : le SQL et les signaux contributifs sont visibles, de sorte que le RevOps peut lui faire confiance et l'affiner. Les suivis fonctionnent naturellement : « Ne montre que les leads notés élevés qu'aucun commercial n'a contactés depuis 14 jours. » Comme les données d'engagement, les firmographies et les issues des affaires vivent souvent dans des systèmes séparés, le modèle vivant unique d'iDBQuery les relie sans pipeline. Enregistrez la liste classée comme rapport en direct qui se rafraîchit chaque jour, et laissez l'agent Analyste faire ressortir quelle caractéristique unique distingue le plus les gagnants des perdants, à l'appui des enregistrements sous-jacents.