TRANXACT.AI 돕다

자신만의 모델로 점수를 높여보세요

전환 및 이탈된 리드를 기반으로 학습된 가중치 규칙 또는 모델, A~D 등급, 자동 자격 검증 및 라우팅 기능.

리드 스코어링 모델은 각 리드에 점수를 부여합니다. 규칙 모델은 리드의 특성(산업, 규모, 국가, 직책, 출처)과 리드의 활동 내역(활동, 이메일, 미팅, 오픈율, 웹 방문, 경과 시간)에 따라 설정한 점수를 합산합니다. 로지스틱 모델은 전환된 리드와 이탈된 리드 데이터를 기반으로 가중치를 학습합니다.

  1. CRM > 리드 스코어링 > 리드 스코어링 모델 > 새로 만들기. 규칙 또는 로지스틱 방식을 선택하고 등급 범위와 임계값을 설정하세요.
  2. 규칙 모델의 경우, 리드 스코어링 규칙 아래에 줄을 추가하세요. 로지스틱 모델의 경우, 학습을 클릭하고 보고되는 홀드아웃 AUC 값을 확인하세요.
  3. 활성화 버튼을 누르세요. 한 번에 하나의 모델만 활성화됩니다.
  4. 이미 열려 있는 리드에 적용하려면 '모두 재평가'를 누르세요. 이후에는 리드를 저장하거나 활동이 기록될 때마다 리드의 점수가 재평가됩니다.
  • 리드 점수에 각 요소와 그 요소가 더한 값, 그리고 리드의 점수 변동 내역이 표시되는 이유.
  • 기준치를 넘어서면 모델에서 판단하는 경우 새로운 리드는 자동으로 적격 리드로 분류됩니다.
  • 경로 경계를 넘어서면 지정된 사람에게 후속 작업이 포함된 리드가 전달됩니다.
  • 활성화된 모델이 없는 경우, Score는 이전과 똑같이 작동합니다.

AUC는 모델이 전환된 리드를 전환되지 않은 리드보다 높게 평가할 확률입니다. 0.5는 확률적으로 낮으며, 0.75 이상이면 사용할 가치가 있습니다.