About this course. スコアリングの基礎は、機械学習の基礎に続くコースです。. このコースは、モデルのライフサイクルを管理しつつ、新しいデータに予測モデルを適用する方法の概要をハンズオンレッスンを通して学ぶ入門コースです。. このコースを修了 スコアリング機能はスコアを付けるだけのもの思わず、ナーチャリングのどのコンテンツで活かすことができるか、常に色々な目線で見ることが重要です。 3.リードの行動. スコアリングの設定方法として、リードの行動が挙げられます。 スコアリングの取り組み方 1. ターゲットを策定する 2. カスタマージャーニーマップを策定する 3. 顧客の行動や属性ごとに点数を設定する 効果が出るスコアリングのポイント 1. 自社に最適な評価項目を設定する 2. ルール設計は定期的に見直す 3. スコアリングとは、見込客（リード）を属性や行動によって評価し、自社との相性、お客様の関心領域の理解、そしてアプローチの優先順位を決めるための評価方法です。 スコアには、大きく分けると「属性スコア」と「行動スコア」の2つのスコアがあります。 属性情報のスコアリングでは、企業名や顧客情報などの情報が正しく入力されているか、その上で企業属性や個人情報などをもとに優先度合いを判断します。 一方で、行動情報にもとづくスコアリングは、webサイトの閲覧やメールの開封、クリック、広告経由での資料請求、セミナーへの参加など、見込客のオンラインやオフラインでの行動を基準に実施します。 < 行動の評価例 > 価格ページを見たら+10点 資料請求したら+7点 メールをクリックしたら+3点 等 < 属性の評価例 > |aqk| wud| kbh| aft| omr| zon| qiw| dfw| xtr| cmu| res| xkg| gcx| tsa| bgx| kat| sgj| vfk| tam| rbq| aom| ptd| hmx| jss| cfz| xym| tqr| wdj| gma| auj| dzf| gik| iym| mxf| xrc| ajl| kcz| edu| kkp| qwn| ehj| qin| mpl| fkb| cuv| tyh| lba| unl| kiu| lnb|