【预研究】利用数据分析提升 B2B 客户洞察与销售线索（Lead）质量评估

价值主张

探讨 B2B 企业如何利用数据分析技术（从网站分析、CRM 数据到行业数据库）深入洞察目标客户的需求、行为与决策偏好，并建立有效的销售线索评分模型（Lead Scoring），识别高质量潜客，优化营销资源分配，提升销售转化效率。

报告结构

• B2B 客户洞察的数据来源分析（内部数据 vs 外部数据）
• 网站/App 用户行为分析在 B2B 场景的应用（识别潜在需求信号）
• CRM 数据分析：客户属性、交易历史、互动记录的价值挖掘
• 内容营销数据分析：哪些内容吸引了高质量潜客？
• 社交媒体聆听与行业数据分析：洞察行业趋势与客户痛点
• 构建 B2B 客户画像的关键维度与标签体系
• 销售线索（Lead）质量评估的重要性
• 构建基于规则或机器学习的 Lead Scoring 模型
• 模型关键指标选择：用户属性（公司规模、行业、职位）+ 行为（内容下载、页面浏览、活动参与）
• 线索评分模型的验证、迭代与优化
• 基于线索评分的自动化培育与分发策略（对接 MA/CRM）
• 利用数据分析提升销售预测准确性的方法