Video: Bất động sản Thuê và cho thuê lại | Bài 9: Tìm kiếm một thương vụ BĐS tiềm năng trên internet 2025
Trong tính tự động hoá tiếp thị, có thể thường bị nhầm lẫn với phân chì, nhưng hai mô hình này có nhiều cách sử dụng khác nhau, như minh họa cho bạn:
-
Mô hình chấm điểm là phương pháp để đo tương tác hoặc hành vi. Bạn sử dụng điểm chính để đo độ sẵn sàng bán hàng của một người. Xác định mức độ sẵn sàng bán hàng thường dựa trên sự tương tác với các tài liệu tiếp thị và chiến dịch. Các hành động phổ biến để ghi điểm là
-
Số lần xem trang
-
Số lần nhấp chuột qua email
-
Tải xuống
-
Cụm từ tìm kiếm
-
Các điểm tiếp xúc của chiến dịch
-
Hoàn thành mẫu
-
-
Mô hình phân loại là phương pháp đo lường phẩm chất nhân khẩu học của con người. Bạn sử dụng phân loại chì để đo mức độ phù hợp về nhân khẩu học của một người. Các lớp được dựa trên các lĩnh vực trong cơ sở dữ liệu của bạn và thường sử dụng thang đo A-to-F, giống như các điểm bạn nhận được ở trường. Các tiêu chuẩn chung cho lớp là
-
Doanh thu công ty
-
Phần mềm được sử dụng bởi công ty
-
Ngành
-
Những điều sau đây cho thấy điểm số của khách hàng dựa trên tương tác với tài sản tiếp thị, trong khi mức độ lãnh đạo của cô được đo lường từ chức vụ và quy mô công ty của cô.
-
-
Bạn cần phải sử dụng các lớp chì như là các trường cơ sở dữ liệu riêng biệt kết hợp với mô hình tính điểm dẫn đầu của bạn hoặc bạn có nguy cơ gửi những người bán hàng có khả năng bán hàng rất tích cực khi thực sự là một nhân khẩu học không phù hợp.
Ví dụ: nếu bạn dựa vào chỉ số điểm tham gia chỉ trong tương tác với tiếp thị của bạn, mô hình điểm số của bạn có thể xác định một đứa trẻ học đại học làm một bài báo nghiên cứu như một khách hàng tiềm năng nóng bởi vì mức độ hoạt động của mình. Tuy nhiên, nếu bạn đang nhắm mục tiêu các nhà quản lý thương hiệu bán lẻ cấp độ VP, sinh viên đại học có điểm cao của bạn nên được lọc ra bởi mức thấp dựa trên việc không có chức vụ.
Nếu bạn tách các điểm số dẫn đầu từ các lớp chính trong cơ sở dữ liệu của mình thay vì kết hợp chúng thành một điểm, bạn sẽ thấy rõ hơn mức độ cơ hội phù hợp trên cơ sở nhân khẩu học và hoạt động. Tách hai con số ra khỏi nhau là cách đơn giản nhất để loại trừ những khách hàng tiềm năng đang hoạt động nhưng không thể đưa ra quyết định mua hàng.