利用机器学习产生潜在客户

潜在客户开发是一个营销术语，用于为企业识别和培养潜在客户。当一个公司开始通过各种渠道获得新客户时，这个过程就被称为铅一代公司的特定产品或服务。虽然铅的产生可以通过各种来源，如Facebook, YouTube，电视广告等等，如今，机器学习也被用于为企业生成线索。

除了制造智能机器或计算机软件，机器学习还被认为可以做一些很酷很复杂的事情，比如在不使用太多资源的情况下自动为特定的产品和服务锁定受众。在这个主题中，“利用机器学习产生线索，我们将讨论到底什么是领先一代?以及机器学习如何帮助产生潜在客户。那么，让我们从潜在客户的定义开始。

什么是潜在客户开发?

潜在客户的产生被定义为为企业建立潜在客户的行动或过程．它通常包括潜在客户的记录，如联系信息(电子邮件地址，电话号码和传真)，以及可能的关于客户的其他特征，如产品偏好和人口统计数据。

潜在客户产生是一个营销术语，需要大量的时间、金钱和精力来产生潜在客户。

利用机器学习实现自动化

由于机器学习技术可以用于业务自动化，其中包括自动邮件，产品推荐，自动驾驶汽车，聊天机器人，等。同样，它也被用于在企业中产生线索，其中各种ML算法被用于运行活动，建议产品和服务，自动收集客户的信息和人口统计数据。

在简单的营销中，我们使用各种资源来接近客户，而使用机器学习，我们不应该担心资源、时间、金钱和额外的努力。

机器学习(ML)算法如何在Lead生成中提供帮助?

机器学习是最流行的技术之一，它使用各种算法来解决复杂的业务问题。它被成功地用于为企业创造商机。使用ML算法成功生成潜在客户需要以下几个重要步骤:

• 存储新线索:机器学习帮助训练机器通过过去的数据将数据存储在数据库中。每当数据库中出现新的线索时，它会根据之前的训练数据和分类指标自动存储在数据库中。
• 主要分析:机器学习算法有助于确定一个线索是否有价值，并基于人口统计分数，由ML算法完成线索分析。
• 主要分类:根据人口统计分数，系统会自动对线索进行分类。当领先分数低于分类分数时，它就会被系统忽略，如果领先分数高于分类分数，ML算法就会等待领先的下一个可能的动作。
• 行为分析:每当一个线索被成功分类并采取下一步行动时，机器学习算法就会帮助计算销售阈值。并在此计算的基础上，系统分析了各种细节，如领先回复时间，链接点击，洞察，收购，事件，网页访问等。
• 转发下一个“目标行动”:每当系统通过超过基准销售阈值来确定潜在客户时，就会将其转发到下一级别进行进一步的手动/有针对性的操作，例如安排与潜在客户的电话或会议。
• 增强计算器功能:在这一阶段，最终输出再次用于训练销售阈值计数函数和人口统计函数。这一过程确保了机器学习算法的不断改进。

利用机器学习产生线索的方法

机器学习使用各种算法来分析数据，并在数据库中生成新的线索。为了创建铅含量数据列表，业内使用了多种方法。在分析了一些工业工具之后，这里有一些方法可以为系统提供输入，以吸引或发现潜在的线索。

• 联系创建:每当一个客户访问一个网站，并填写所需的详细信息，询问您的产品或服务的业务，那么它被称为潜在客户或潜在客户。在整个过程中，客户输入一些基本信息，如电子邮件和电话号码。之后，他们从他们拥有的数百万份合同中呈现出最准确的匹配列表。随着线索的验证和联系详细信息的动态更新，它可以有效地工作。
• 自动邮件:机器学习技术正被各种组织用于实现业务自动化。因此，无论何时产生潜在客户，系统生成的电子邮件对客户来说都是一个打击，这是由ML算法和工具跟踪的。此外，根据以前的邮件状态触发了新邮件。例如，领导打开了第一封电子邮件，并点击了服务“ML自动化”的链接。然后，下一封电子邮件将通过发送链接共享给目标客户，这更有可能培养潜在客户。

以下是ML算法跟踪的矩阵;

• 链接点击
• 打开率
• 回答说

• 聊天机器人和聊天记录

个人虚拟辅助或聊天机器人是当今机器学习技术的最佳应用之一。机器学习工程师一直专注于开发先进的聊天机器人，以便与商业客户对话。ML工具专门用于跟踪基于地理位置、区域、出现频率、文本字符串等的整个聊天历史。此外，如果任何客户一次又一次地返回或表现出更多的兴趣，那么机器学习算法就会尝试询问联系细节，并保存它们以供以后联系。

• 竞争技术堆栈分析:

互联网上有数百万个网站，其中许多网站可能具有与您公司目标相同的技术。所以，如果是一样的，那么它可以解决很多问题，在你的类商务排名关键字，查询最多的关键字等。在这个分析中，机器学习算法和工具也有助于找出竞争对手/类似的网站。

• 像素追踪器:有时，客户访问您的网站查看主页详细信息，但没有查看服务详细信息页面就离开了。

机器学习允许你识别这样的访问者，并将他们与你的目标受众区分开来，因为这些访问者可能是出于其他原因而不是购买服务。

机器学习在线索生成中的优势

机器学习在企业产品和服务的领先地位中发挥着至关重要的作用。几年来，公司使用各种方法来创造潜在客户，例如通过电子邮件或其他渠道填写表格，但现在机器学习已经解决了通过自动化产生潜在客户的经典方法。你不需要打电话或单独会见客户来得到一个问题的答案;他们希望从你的网站上得到所有的答案。

有几个重要的原因使机器学习有利于在您的业务中产生潜在客户。具体如下:

• 删除不需要的表单填充:大多数线索都是通过智能手机产生的，而形式是通过智能手机产生线索的最佳方式之一。即使有自动填充功能，也没有人愿意浪费时间浏览帖子。因此，机器学习可以帮助客户访问博客，而不需要填写多个字段的表单，只需要按照自己的节奏浏览。有时客户愿意提供他们的联系方式，但不想填写表格;然后，在这些情况下，机器学习算法会自动处理这些事情。
• 开发高度个性化的体验:机器学习有助于创造真正个性化的体验。然而，你可以创建内容并瞄准你的受众，但没有ML，就不可能向客户提供高度个性化的体验。
• 允许引导自我培养:机器学习允许客户在打断销售和营销团队之前自我培养。它允许客户按照自己的节奏访问内容，并通过个性化的内容推荐告知他们有关产品和服务的信息。然而，你可以通过社交广告重新定位他们，但在你的网站上，他们可以不受表单或强势销售团队的限制。

结论

机器学习是最受欢迎的技术之一，用于各个行业，如营销、医疗保健、金融、银行、基础设施、数字营销、搜索引擎优化、产品推荐等。2022卡塔尔世界杯赛程图根据一些研究，发现在潜在客户生成策略中添加带有ML的AI引擎可以立即提供51%的潜在客户转换。机器学习也有助于通过网站上的各种工具自动化潜在客户生成过程，例如自适应内容中心，自我培养的着陆页面，个性化退出意图弹出窗口，人类领导验证，例如tc。因此，我们可以说，当你拥有庞大的客户群时，潜在客户的产生是一个复杂的过程，但机器学习通过缩小目标列表，减少转化客户所需的努力，以及增加业务收入，解决了这个过程。