什麼是傾向分數及其重要性
傾向分數預測潛在客戶採取特定行動（預約演示、開始試用或簽訂合約）的可能性。通常以 0-10 分表示，它讓團隊能即時了解轉換潛力。
傳統的潛在客戶評分依賴手動規則：打開電子郵件得五分，訪問定價頁面得十分。這種方式主觀、脆弱且經常出錯。傾向評分則顛覆了這種模式。它不使用任意的積分系統，而是透過多個數據維度進行模式識別，以揭示真實的購買信號。
更好的優先順序
銷售代表專注於統計上可能轉換的客戶，縮短交易週期。
更精準的預測
當您知道哪些潛在客戶可能成交時，銷售管道預測會更精準。
節省時間
預測性分析提早篩除雜訊，為真正的交易騰出時間。
Gro 的傾向分數如何運作
Gro 的方法結合了兩種輸入：來自您團隊的產品背景資訊，以及來自聯絡人資料的潛在客戶情報。一方面定義您銷售的產品；另一方面捕捉此特定人員的身份及其工作地點。
三個核心評分維度
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40%職位與資歷匹配度： 這個人的職稱和級別是否符合您的典型買家？當您與錯誤的人交談時，再完美的客戶也會變成死胡同。
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30%公司資料匹配度： 審查行業、規模、成長階段和預算信號。組織背景與個人職位同樣重要。
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30%技術相關性： 該公司已經使用哪些工具？競爭或互補系統預示著意圖和技術兼容性。
分步指南：生成您的分數
存取傾向分數工具
在 Gro 中建立潛在客戶列表後，前往「聯絡人」分頁。選擇一個聯絡人，然後點擊「傾向分數」以開啟評分介面。
提供產品背景資訊
以清晰的詞語描述您銷售的產品。精確性很重要——模糊的描述會產生模糊的分數。上傳演示文稿或案例研究以獲取更豐富的背景資訊。
分配評分權重
根據您的交易驅動因素調整 40-30-30 的分佈。企業團隊可能會提高公司匹配度，而產品主導型成長公司可能會提高技術相關性。
審查結果與推論
點擊「生成」並等待 30 秒。Gro 提供總分、信心水準以及一個完整的推論面板，顯示匹配的數據點和敘述邏輯。
Gro 的方法為何與眾不同
可解釋的 AI
大多數系統吐出的分數毫無背景資訊。Gro 則透過證據、匹配的數據點和您可信賴的敘述邏輯來展示其運作方式。
速度與可擴展性
在幾分鐘內生成數百個分數。評估整個潛在客戶列表的速度比您手動研究五個聯絡人還要快。
Aimee Chung
銷售營運主管
「Gro 的傾向評分改變了我們的 SDR 每天開始工作的方式。他們不再猜測，而是打開儀表板，確切地看到哪些 20 個潛在客戶獲得 9/10 的分數。這就是達成配額與錯失配額之間的區別。」