理解适合度与兴趣矩阵
为了理解匹配度与兴趣矩阵，顶级电子邮件列表 利用适当的分析来制定策略至关重要。参考潜在客户的人口统计和公司统计数据将有助于您确定特定联系人是否适合您的公司和您提供的服务。
但是，您如何才能从潜在客户那里收集到最相关、最有价值的见解？人口统计请求可以在表单字段中表示为有关联系人当前职位、公司、经验水平和行业的问题。公司统计信息包括有关在特定公司工作的员工人数以及公司每年的收入金额的问题。
衡量兴趣水平就是字面意思。新的带领是否对您公司的产品或服务感兴趣？他们是否在您的网站上做过任何事情来以具体方式表达他们的兴趣？您可以使用隐性信息（例如他们在您网站上查看过的页面、他们填写过的表格或他们对电子邮件的参与程度）来确定他们是否准备好进行介绍性对话。以上所有内容（人口统计数据、公司统计数据和兴趣水平）都可以通过隐性和显性数据来衡量。
利用隐性和显性数据
您可能推断，隐式数据不是隐式提供的信息，而是从可用数据流中收集的信息 — 无论是直接收集还是通过分析显式数据。显式数据是联系人有意提供的信息。例如，显式数据包括表单字段提供的门控信息。这两种类型的数据都会被收集和分析，以确定潜在客户的质量、适合度和对贵公司的兴趣。
那么你如何使用这两类数据来简化你的潜在客户管理和交接工作？契合度和兴趣矩阵使用明确提供的品质来确定联系人的契合度，并将其与隐含的兴趣水平进行权衡。我们可以用四象限设计来可视化这个矩阵。在下图中，兴趣水平标记在 x 轴上，契合度表示在 y 轴上（因此，最高的契合度和兴趣水平将由图表右上象限的数据点表示）。当潜在客户进来时，营销和销售人员可以快速找到他们在矩阵中的位置，以便更有效地培养他们进入漏斗。
