Поведенческие данные: активность на веб-сайте, открытия/клики по электронной почте, активность в социальных сетях (если есть ссылки).
История покупок: прошлые покупки, интересующие товары, частота покупок, средняя стоимость заказа.
Данные службы поддержки клиентов: заявки в службу поддержки, решения, оценки удовлетворенности.
Анализ настроений (по записям звонков/тексту): эмоциональный тон потенциального клиента во время звонков.
Основные варианты использования предиктивной аналитики в телемаркетинге:
Модели оценки лидов и расстановки приоритетов:
Цель: Определить лиды, которые с наибольшей вероятностью конвертируются.
Используемые данные: демографические/фирмографические данные, поведение на веб-сайте, взаимодействие по электронной почте, прошлые взаимодействия, результаты звонков (например, привели ли предыдущие звонки по схожим профилям к продажам).
Прогноз: оценка «склонности к ко Тестовые данные библиотеки телефонных номеров Сальвадора нверсии» (например, от 0 до 100) для каждого лида.
Цель: Определить оптимальное время для охвата определенных типов потенциальных клиентов.
Используемые данные: исторические показатели количества подключений, показатели конверсии и данные о результатах, сегментированные по времени суток, дню недели и, возможно, часовому поясу/географии.
Прогноз: Рекомендация по идеальному времени для звонка каждому контакту.
Модели прогнозирования оттока клиентов:
Цель: выявить существующих клиентов, которые рискуют отменить или сократить обслуживание.
Используемые данные: модели исполь Расширенная персонализация и динамические сценарии: зования услуг, история выставления счетов, взаимодействие со службой поддержки клиентов, о зывы об опросах, недавние негативные отзывы в звонках.
Прогноз: оценка «риска отт Бельгийские номера ока», инициирующая проактивные звонки по вопросам удержания.
Следующие лучшие модели действий/предложений:
Цель: порекомендовать наиболее эффективный следующий шаг или предложение во время разговора.