MadKudu 的首席风险官兼联合创始人 Francis 将 PLG 体验与零售店进行了比较。在零售店中，员工会在整个过程中保持战略性驻守。例如，收银台、试衣间和过道上都有员工随时为购物的顾客提供帮助。您的 PLG 体验并没有太大不同。您需要战略性地思考将销售团队安排到流程中的哪个位置。
如果用户似乎有明确的目标
并且知道他们在您的产品中寻找什么，那么请将销售参与度保持在最低水平。如果用户似乎迷茫或没有积极使用产品，那么现在可能是让销售代表介入并帮助他们指明正确方向的好时机。就像在有大量选择的情况下购买牛仔裤一样，开始使用产品可能会让人不知所措，而指导用户采取正确的行动可能非常有价值。了解行为模式很重要，这样您的团队就可以在潜在客户感到困惑时提供帮助。
当人们准备结账时
现在是团队签到并确保用户从产品中获得价值甚至可能追加销售的时候了（就像收银台的员工一样）。了解买家在旅程中的位置将使您的销售团队能够高效、有效地工作。
TL;DR潜在客户评分是任何个性化营 手机号码数据 销计划的基础，但由于数据挑战，它往往无法达到预期效果。它还耗时、成本高，并且无法灵活应对不断变化的业务需求。了解如何在短短几周内（而不是几个月内）实施潜在客户评分并获得销售认可。
潜在客户评分和营销自动化平台
潜在客户评分通常通过 MAP 完成，旨在为像您这样的营销人员提供提供个性化购买体验的基础。作为一种为销售团队确定潜在客户优先级、使销 内容营销的6个错误 售代表能够发送更个性化的外联信息以及为营销活动提供细分的方法，MAP 通过基于点数的评分系统为每个潜在客户分配一个字母或数字值。虽然 MAP 承诺这种自动化可以大规模推动个性化，但由于数据混乱且不易使用，因此很难实现。
为何潜在客户评分如此具有挑战性？
潜在客户评分可能是一件令人头痛的事情，并最终使您作为 MOOps 专业人士的生活更加困难，因为它：
实施起来既耗时又费钱 ：为了开发一个 ATB 目录 评分模型，您和您的团队可能花了 3-6 个月（在某些情况下甚至更长）的时间精心实施评分。MAP 中的潜在客户评分工具设计为静态和线性的，期望您知道电子书下载的价值或特定网站页面访问的价值。虽然内部团队可能对哪些活动和特征应该比其他活动和特征更有价值有很好的感觉，但这些往往是基于意见，而不是事实。如果不了解历史转化数据，几乎不可能准确了解什么应该具有最大的价值，以及销售人员最终应该把时间花在哪里。
