销售工作中最棘手的挑战之一，就是分辨哪些客户真正对你的产品感兴趣，哪些只是随便看看的路人。当把时间耗费在跟无效客户周旋时，竞争对手可能早已抢走你的优质商机。

而这，正是创建“潜在潜客评分”体系的价值所在。

为了帮助销售团队更快锁定高转化机会，本文将基于 HubSpot 潜客评分功能，为你介绍多种主流评分模型，助你进一步掌握需关注的重点数据指标、评分计算方法，并依据评分结果制定更个性化的跟进策略。

什么是潜在客户评分？

潜在客户评分（lead scoring，也称为客户/线索评分）是指为每条销售线索赋予相应分值，以量化从线索转化为客户的可能性，能帮助企业集中资源优先跟进转化率最高的优质线索。

一般来说，评分可基于多维度的客户特征，即包含客户提交的职业信息等静态数据，也涵盖其在网站及全网与品牌的互动行为等动态指标。

听起来很简单对吧？但在实际操作中，根据不同的商业模式和企业线索数据库的差异，评分体系可能变得相当复杂。

为了简化这一流程，接下来我们将带你了解创建潜客评分体系的基础方法，包括：关键数据选取标准、核心属性识别技巧，以及基础得分的计算步骤。

》如何判断是否需要潜客评分模型？

对于中小型企业或初创公司来说，可能不确定是否要建立潜客评分体系。虽然小团队的销售人员有时能凭直觉"嗅探"潜在客户。但随着业务扩张，这种原始粗放的方式很快就会遇到瓶颈。

因此，当出现以下迹象时，就说明企业需要建立科学的评分模型了：

• 销售团队收到的线索量已超出及时跟进的能力范围

• 销售人员耗费大量时间在低质量、难转化的线索上

• 销售人员对客户优先级缺乏系统性的判断标准

• 团队成交率持续低于预期水平

》为什么潜客评分至关重要？

或许你会质疑，这套评分体系是否已经过时？但事实上，在当下商业环境中，潜客评分机制的价值丝毫未减。

实践证明，科学的潜客评分系统能显著提升销售投资回报率。通过精准识别高价值客户并实施个性化培育策略，成交转化率可获得实质性提升。

HubSpot 的调研数据显示：53% 的销售人员坦言近年销售难度加剧。B2B 销售专家 Mark Osborne 指出，在经济不确定性和利率走高的双重压力下，多数企业面临市场收缩与资金短缺，这使得销售周期延长，每个潜在客户的价值都变得弥足珍贵。

Mark 强调：缺乏潜客评分体系的企业，正在将商机拱手让给竞争对手。精明的竞争者已掌握“蜂群战术”，即一旦锁定优质商机就集中资源猛攻，并用极致的个性化服务抢夺关键订单。

正因如此，在当下这个客户决策更谨慎、销售周期更漫长的市场环境中，建立科学的潜客评分体系已成为企业必备的生存技能。

6 大主流潜客评分模型

企业可以采用多种评分模型对潜在客户进行价值评估，不同模型侧重考察的客户属性和指标各有差异。需要注意的是，虽然大多数评分模型都采用 0-100 分的区间设定，但每个定制化模型都应精准反映目标客户的核心特征。

基于可获取的客户交互数据，我们梳理出以下 6 种主流评分模型。你可以根据自身营销策略和数据储备，选择最匹配的评分体系。

01 企业 / 客户画像模型

如果你的目标客群具有特定特征（如婴幼儿家长群体，或 CIO 等理想客户画像），那在获客表单中设置联系人（B2C）或企业画像（B2B）字段，可快速识别线索与目标市场的匹配度。

图：用 HubSpot Marketing Hub 创建的注册表单

例如，下方列举了遵循此模型的核心评分策略。这种模型也被称为"显性评分法"，是依据客户主动提供的明确信息进行评估。

• 基础画像匹配：对符合目标地域、职位、行业属性的线索给予基准分值；

• 购买意向识别：通过多选题获取直接反馈，比如：你希望与我们建立联系的主要原因是？

当面向企业客户时，可以尝试同步追踪企业外部动态数据（管理层人事变动、企业并购动态、最新融资情况等）。这些信息有助于评估企业现状与你产品 / 品牌价值主张的契合度。

同时，为避免造成客户填写负担，可考虑采用 HubSpot 新推出的 Breeze Intelligence “数据增强”功能自动补全线索信息库。

图：HubSpot CRM 中的 Breeze Intelligence

Breeze Intelligence 基于公共数据、第三方供应商数据以及来自互联网上的信息构建而成，HubSpot 的 LLM（大语言）模型与 AI 技术负责提取、规范和分类收集到的数据，从而创建出最新的企业与买家档案。

借助这一功能，企业还可根据公司规模、收入和角色等信息设置自动潜客评分。高评分的潜在客户会被标记，以便销售团队立即跟进。

02 行为 / 互动数据模型

当客户通过弹窗订阅邮件时，仅仅凭借这一动作，你很难判断他们的真实购买意向。相反，邮件打开率与点击率等行为数据，更能有效反映客户的兴趣程度。

通过分析客户行为数据，你可以洞察他们的参与度/互动性：

• 邮件交互：统计客户打开邮件的频率及具体内容偏好

• 社交媒体互动：监测客户在 X、LinkedIn 等社媒的行为轨迹（根据实践经验，此类渠道经常产生高质量销售线索），重点关注指标“企业推文点击次数”和“内容评论与转发频次”。

这类方法被称为“隐性评分法”，通过识别客户表现兴趣的互动行为（例如重复访问定价页面或观看产品演示视频），可精准量化其意向强度。

03 客户来源模型

虽然看似简单，但根据客户来源渠道进行量化评分也是一种有效策略。

多数销售团队都清楚哪些渠道能带来优质客户，或可通过历史数据分析得出结论。鉴于推荐客户通常是最高质量的来源，你可为这类客户赋予更高分值，便于销售人员优先跟进。

图：销售现状报告中的优质客户来源分析

HubSpot 的营销负责人分享道：若尚未与市场团队协作获取这类数据，建议立即着手。我们的销售团队与市场团队保持高频沟通，确保评分标准与实际业务效果挂钩。这种协作关系能持续优化评分模型，提升精准度。

04 购买意向模型

根据经验，潜在客户在你网站上的互动行为，最能反映其兴趣与购买意向。

通过分析客户的网页活动、行为特征（有时需结合适配度与画像数据），购买意向模型可判断其转化率。在观察最终成交客户的路径后，你会发现一些规律，并通过历史数据回溯，提炼出关键行为特征：

• 他们下载过哪些资料（如白皮书/案例集）？

• 下载频次如何？

• 成交前浏览过哪些页面（是否反复查看定价页、停留时长）？

页面的访问数与类型同样重要。你可以为访问关键页面（如定价页）或提交高价值表单（如产品演示申请）的客户设定更高分值。比如浏览 30 个页面的客户显然比只看 3 个页面的意向更强。反之，若客户停止访问网站或不再打开邮件，可对其评分进行扣减。

以 HubSpot 平台为例，你可根据客户适配度（企业/用户画像吻合度）、互动指标（内容参与深度）或综合维度（画像+行为双维度）创建自定义评分模型，并通过内置的分析工具识别关键购买信号。

图：通过 HubSpot Marketing Hub 自定义评分规则

05 智能预测分析模型

预测性潜客评分在购买意向模型基础上更进一步，通过智能预测实现精准判断。

传统评分需要手动设置行为或人口特征权重，而智能评分模型依托 AI 与机器学习（ML）技术，自动识别规律并预测转化概率。这种评分具有动态特性，会随着新数据持续优化调整。

其核心优势在于突破即时购买信号的捕捉，如果说购买意向模型聚焦于"当下准备购买"的客户，智能预测分析则能通过行为规律和前瞻性预判，识别出"未来1、3 或 6 个月可能购买"的潜在目标群体，从而为销售团队创造更长的策略准备期。

06 负面评分与垃圾信息识别

最后且同样重要的是，需对可疑线索进行扣分处理。最常见的是表单填写方式异常，这类可能为垃圾信息或无意购买。例如：

• 姓名、公司名称未规范填写，比如 ABC，某某某？

• 是否在表单字段中连续输入键盘上相邻的四个字母，比如 asdf？

• 使用无效电话号码（如 123-4567-8899）？

此外，还可通过邮箱类型判断线索质量。例如对比现有客户邮箱特征，如果你主营的是 B2B 企业服务，那么使用 QQ、163、Gmail、雅虎等个人邮箱的线索建议自动降低评分。

如何确定需要关注哪些数据?

在面对海量数据时，如何辨别哪些指标最为关键？是该咨询销售团队意见？还是直接访谈客户？或是深入分析系统数据并生成报表？

无论哪种情况，都建议采取三管齐下的方式。通过结合销售团队的实际经验、客户的第一手反馈以及系统分析报告，你可以更加精准、全面地识别哪些内容最能有效促进潜在客户转化。

这种综合分析法还能帮助你通过评分量化评估各类营销方案、邮件推送等推广手段的效果。

》跨部门协同作战

HubSpot 入站营销顾问 Ryan Durling 在面向管理员用户组的研讨会上分享道：

潜客评分机制落地最大的难点不在于分值设定，而在于确保内部团队达成共识。在启动任何评分机制前，必须获得所有相关部门的认同。不仅仅是销售团队，内容团队、数据报告和运营人员，而是整个链条的利益相关者，缺一不可。

作为前线人员，销售团队直接潜在客户沟通。无论这些潜在客户最后是否转化，他们都最清楚哪些营销素材真正推动了成交，这种洞察力是评分模型的重要依据。

》倾听客户的真实反馈

销售团队或许会认为某些内容促成了交易，但实际经历购买流程的客户可能持有不同观点，这正是企业需要倾听双方意见的价值所在。

事实上，HubSpot《 2024 年度销售现状报告》指出，建立并维护牢固的客户关系已成为销售人员工作的核心重点。因此，HubSpot 建议开展客户访谈调研：不仅要采访决策周期短的客户，也要覆盖长期跟进的客户，这样才能通过多元视角来了解真正影响购买决策的关键因素。

》用数据说话

此外，HubSpot 还建议将线下调研与营销系统数据结合分析。通过归因分析报告，追踪整个转化漏斗中真正推动成交的内容。

记住，别只看促成客户转化的内容，潜客首次接触品牌时浏览的内容同样关键。比如：对下载过“潜客培育类内容”的客户赋予基础分，为下载过“成交转化类内容”的客户叠加高分值。

另一种方法是生成联系人溯源报告，这类报告能清晰呈现特定营销动作（如白皮书下载、营销邮件点击）带来了多少潜客线索及实际营收。此外，请注意区分哪些动作促成首次触点转化，哪些推动最终成交，并据此动态调整分值权重。

图：HubSpot 提供的营销分析报告

仅用一套评分体系是否足够？

当你的企业仅服务某一核心客户群体时，只采用一套评分标准确实可行。

但随着业务规模扩大，无论是拓展新产品线、进军新区域，还是面向新客群，这种单一的模式就会暴露局限性。特别是当业务重心转向现有客户的增购或者交叉销售时，更需要差异化的评分体系。

根据经验，当客户群体呈现多元化特征时，评分系统也必须相应升级。部分营销平台支持创建多套评分体系，能针对不同客群采取灵活评估策略。若需具体实施参考，以下案例可供借鉴：

01 适配度 vs 活跃度

举个例子，假设你的销售团队需从两个维度评估客户：

• 适配度（如：潜客所在区域是否匹配目标市场？所处行业是否对口？是否有决策权？）

• 活跃度（如：潜客在官网浏览内容的频率有多高？参与线上活动的积极性如何？）

若这两个维度都至关重要，可以参考下图同时建立“互动活跃分值” 和 “适配度分值”。通过双维度交叉评估，优先锁定那些两项分值均高的优质潜客进行深度跟进。

上图所示的综合评分规则，包含了不同颜色的标签分类。其中，字母表示适配匹配分，A 为高匹配，C 为低匹配；数字表示互动活跃分值，1 表示高参与度，3 表示低参与度。

不难看出， A1（深绿）代表「高匹配 + 高意向」，而 C3（深红） 代表「低匹配 + 低意向」。因此，当看到某客户的评分为 （前黄），就意味着他们在匹配度和意向上均处于中等水平。

02 多客群画像

如果你经营的是一家软件公司，通过不同销售团队向不同类型的买家销售两款差异化的产品。这时，就可为每款产品分别建立两套评分体系：

• 一套评估客户适配度（是否符合目标行业/使用场景等）

• 另一套追踪其对特定产品的兴趣浓度（如试用申请频次、产品手册下载量等）

通过差异化评分，系统能自动将潜客分流至对应的销售团队。例如：A 产品适配度高且兴趣浓厚的潜客派发给 A 组销售，B 产品的优质线索则定向推送给 B 组跟进，避免销售资源错配。

03 新客拓荒 vs 老客深挖

当业务发展到一定阶段，企业往往既要开拓新客户，也要深耕老客户的增购/交叉销售机会。但要重点注意的是，评估新客户与现有客户价值的关键指标往往截然不同。

• 针对新客户，可关注基础画像匹配度（如所属行业、企业规模）和官网行为（浏览产品页时长、白皮书下载次数）；

• 而对已有客户，则应侧重服务交互（提交过多少客服工单、与客户成功经理的沟通频率）和产品使用活跃度（最近登录天数、功能模块使用覆盖率）。

在这种情况下，建议搭建两套独立的潜客评分模型：一套筛选高潜力新客，另一套识别有复购机会的老客，让销售团队在面对不同商机时都能获得精准指引。

基础潜客评分计算指南

计算潜客评分的方法很多，下面分享最直白的操作方法。

01 手动评分四步法

👉 第一步：计算大基准转化率。用「新增客户数 ÷ 潜客总数」得出基准转化率，这是后续对比的标尺。比如 100 个潜客转化 3 单，基准就是 3%。

👉 第二步：抓关键特征。从历史成交客户中提炼优质潜客的共性标签，比如：申请过产品试用、所属金融行业、团队规模 10-20 人。

筛选标签是门艺术，既要看销售反馈（常抱怨客户总不提需求），也要结合后台数据（金融客户复购率是其他行业 2 倍）。不同人可能选出不同标签组合，这很正常，只要数据支撑即可。

👉 第三步：计算单项转化力。为每个特征单独计算成交率。比如查看「申请试用」的潜客中，最终有多少人买单。这个数据直接影响下一步的赋分权重。

👉 第四步：动态赋分。将计算得出的各项特征成交率与基准线进行对比。

举例来说，成交率超基准 5 倍的「金融行业」标签，可赋 15 分；成交率是基准 20 倍的「申请试用」动作，直接给 20 分。再比如，基准转化率 1 %，「预约演示」特征转化率 20 %，则赋 20 分。赋分尺度可灵活把握，关键是保持标准统一。

02 逻辑回归评分法

第一种手动评分法简单易用，但从数学严谨性考虑，更推荐“逻辑回归”等数据挖掘技术。这类方法虽然复杂，但往往比实际成交率更能反映真实情况。

通过在 Excel 等工具中建立等公式模型，逻辑回归法可直接计算潜客转化为客户的可能性。相较之下，此方法具有以下优势：

• 更准确：同时考量客户特征（如行业、公司规模、试用申请）之间的相互影响

• 更系统：避免单一特征分析的局限性

如果你倾向使用简单计算，手动评分是很好的入门方法。

图：HubSpot 免费提供的“潜客评分计算器”

03 预测性潜客评分

建立潜客评分体系能为企业带来多重益处，不仅能优化潜客流转流程、提高转化率，还能提升销售团队效率等等。

但正如前面 2 种所示，手动创建评分体系耗时费力。更重要的是，制定评分标准并非"一劳永逸"。根据团队反馈和实际效果验证，你需要持续调整评分体系来保证其准确性。

如果技术能避免人工设置和持续调整，让团队有更多时间培育客户关系，岂不更好？这正是预测性评分的价值所在。

通过机器学习（ML）技术，预测性评分系统能自动分析海量数据，精准识别高价值潜客。这项技术会同时分析：已成交客户的共同特征、未成交潜客的共性规律。

图：HubSpot Predictive Lead Scoring software

基于这些洞察自动生成评分公式，根据客户转化潜力对联系人进行优先级排序。这让销售团队能聚焦高价值目标，既避免纠缠暂无意向的客户，又能及时跟进高意向潜客。

如下图，HubSpot 提供了可供企业 CRM 使用的评分预测功能。其最突出的优势在于：如同所有 AI 与 ML 应用，它会随着时间演变不断自我优化，使你的潜客跟进策略持续升级。

图：HubSpot CRM 中的 Breeze Intelligence 评分趋势

潜客评分最佳实践

经过上文的全面探讨后，HubSpot 结合多位销售主管的实战经验，最后为你总结出关键操作指南。以下是 2025 年提升销售业绩必须掌握的一些潜客评分核心准则：

》善用 AI 与机器学习技术

在 AI 驱动业务发展的时代，销售团队应充分运用智能工具赋能业务，特别是在潜客评分环节。AI 不仅能提升效率，66% 的销售人员证实，智能工具可助力打造个性化体验并深化客户洞察。

图：66% 的销售倾向于 AI 驱动的潜客评分工具

HubSpot 营销负责人分享了他们的实践经验：“我们通过 AI 分析数据规律，预测高转化潜客。机器学习模型具备持续进化能力，其精准度随时间推移显著提升，这比传统评分方式先进得多。”

》让数据说话

潜客评分最妙的地方在于客观性。当数据清晰显示客户意向度时，这就是最可靠的行动指南。对销售和营销团队而言，数据是最重要的战略资源。如今借助智能工具，潜客评分已实现全流程数据驱动。

若想减少无效客户跟进时间，实现基于数据的精准客户分级，你的团队亟需一套能直观呈现数据价值的评分体系。

》动态优化评分模型

如果你认为潜客评分模型过时了，很可能是因为传统方法未能跟上行业速度与业务变化。

“潜客评分早已不是一劳永逸的设定，” HubSpot 的营销负责人强调道，“我们根据实时数据持续优化模型，这种灵活性能让我们抢占市场先机，快速响应环境变化。”

目前有很多智能获客工具（比如 HubSpot 免费的 CRM、表单与落地页等功能），都能为销售团队提供实时决策支持，实现精准潜客筛选。

》构建智能化培育链路

评分本身只是数字，关键在于如何运用这个数字激活后续动作。

“孤立的评分无法驱动业务增长，” HubSpot 入站营销顾问 Ryan Durling 指出，“成功的潜客评分必须与自动化流程结合，确保客户被精准分配给对应负责人，接收定制化内容培育，享受高度个性化的体验。”

他特别提醒道：“如果缺乏科学的客户分配体系，评分模型将难以发挥价值——所有客户都会被塞进相同的培育漏斗，失去差异化运营的机会。”

不同评级的潜客需要差异化的培育策略：

• 高活跃度但匹配度低的客户与低活跃度高匹配度的客户，后续跟进路径截然不同；

• 此外，约 80% 的潜客需经过培育才能进入销售环节。

你可以基于评分构建三类自动化场景：

1. 启动符合用户画像的培育计划（根据基础属性与行为特征）

2. 当评分突破 MQL（营销合格线索）阈值时，自动分配专属销售跟进

3. 推送个性化内容（如同行业案例 / 关联资料延伸推荐）

“评分模型与用户画像双轮驱动，才能打造极致的个性化体验。这种精准触达能快速建立信任感，”Durling 总结道。通过数据驱动的精细化运营，企业能显著提升潜客转化率。

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科学的评分机制能精准识别高价值潜客，不仅能筛出匹配度高、意向强的优质客户，也能定位需要持续培育的潜力股。无论你采用的是人工评分的方式，还是 AI 驱动的智能系统，关键均在于建立清晰的评分准测。

如果你仍然不清楚从何入手，可点击此处免费下载 HubSpot 提供的潜客评分计算模板，只需简单填写，即可快速构建客户评分标准，并自定义赋予分值。

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