Поведенческие данные: отслеживайте подробное поведение пользователей, например, время, проведенное на страницах, пути кликов, загрузки контента и просмотры видео. Эти микровзаимодействия показывают уровни вовлеченности и намерения покупки.
Сигналы социальных сетей: Анализируйте данные социального прослушивания, чтобы определить потенциальных клиентов, выражающих потребности или разочарования, связанные с вашим продуктом или отраслью. Анализ настроений может раскрыть новые тенденции и горячие темы.
Обогащение сторонних данных: используйте поставщиков данных для добавления демографической, фирмографической и технической информации к вашим лидам, заполняя пробелы и улучшая сегментацию.
Данные о транзакциях: интегрируйте историю покупок, схемы оплаты и продления подписок для выявления возможностей дополнительных и перекрестных продаж.
Взаимодействие со службой поддержки клиентов: анал магазин изируйте заявки на поддержку и стенограммы чатов, чтобы выявить случаи неудовлетворенности или запросы на новые функции, которые могут стать причиной целенаправленной работы.
Обогащая свой набор данных этими передовыми источниками, ваши прогностические модели получают 360-градусное представление о потенциальных клиентах, повышая точность оценки лидов.
Прогнозная аналитика обеспечивает гиперперсонализацию, адаптируя маркетинговые сообщения, контент и предложения к индивидуальным профилям лидов: