营销自动化擅长收集行为数据，但仅凭这些数据无法判断某个潜在客户是否适合您的业务。任何对您的产品和服务表现出一定兴趣的网站访问者都是潜在客户，但并非所有潜在客户都是一样的。以 Julia 为例。她的潜在客户得分很高。她下载了您所有的电子书，甚至参加了您的一次网络研讨会。她认为您的内容对她必须撰写的学校论文非常有价值。但是，她无意成为您的客户。
将此线索转化为销售会 拉脱维亚电话号码库 浪费时间。博客内容、电子书和免费试用是吸引可能对您的产品感兴趣的人并获取他们的联系信息（即产生线索）的绝佳方式。但您还需要确定这些线索是否适合您的业务。
首先构建数据基础
解决这个问题没有捷径。您需要建立和维护联系人数据库，并将高质量数据输入您的营销自动化平台。无论软件多么智能或复杂，如果没有一个整洁的数据库，您就无法高度细分受众，从而无法向特定类型的人发送量身定制的信息——请记住，这是推动营销自动化的关键策略。
为了克服这一障碍，营销人员通常会在表单中添加几个问题，以解锁最有价值的内容。例如，询问一个人所在的行业、公司名称或员工人数。然而，在用冗长繁琐的表格拒绝潜在客户之前，你只能请求有限数量的信息。以前，营销人员需要取得平衡。在拒绝潜在客户之前，他们可以询问多少信息。
因此，表单只能帮你到这一步。如果你能根据公司的其他特征（如成长阶段或扩张）创建点滴营销活动，会怎么样？输入销售情报。
利用销售情报
销售情报工具中的公司信息提供了一种替代方案，即使用来自多个来源的附加数据丰富您的联系人数据库。正确整合这些信息后，您可以构建更准确的潜在客户评分和帐户评分机制，以揭示最合适的潜在客户。您不仅可以知道潜在客户是否与您的联系人高度互动，还可以知道这样的潜在客户是否是合适的潜在客户，例如，它是否符合您的理想客户资料。增强营销的过程是数据丰富。
这样，数据就可以支持营销自动化的不同部分：
丰富入站线索
利用公司信息提高潜在客户评分
将线索分发给合适的人
根据目标公司内的信号设置 ABM 活动。
