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了解人工智能潜在客户评分：定义、优势以及如何入门 了解 AI 潜在客户评分如何自动化并改善您的潜在客户资格认定流程。了解主要优势、实施策略并比较顶级平台。 年 月 日 | 阅读时间： 分钟 Marc Perramond 的图片 马克·佩拉蒙德 Demandbase 账户智能平台产品副总裁 AI 潜在客户评分博客英雄形象 什么是 AI 潜在客户评分？ 人工智能潜在客户评分是一种先进的方法，使用机器学习算法评估潜在客户（潜在客户）以预测哪些客户最有可能购买。 该系统基于预测分析：即使用大型数据集、历史数据和实时行为来确定哪些线索最有前景。


这种方法可以帮助企业自动为每个潜在客户分配分数。这样，​​的潜在客户身上。 人工智能潜在客户评分的工作原理 第一阶段：数据收集与整合 AI 潜在客户评分从收集各种来源的数据开始。在这种情况下，这些来源将 阿富汗电话数据 是您的 CRM、营销自动化工具、网站互动、电子邮件活动、社交媒体和其他客户接触点。 这些数据包括： 人口统计数据：年龄、职位、公司规模、位置等。 行为数据：网站访问、内容下载、电子邮件互动、社交媒体参与等。 公司统计数据：公司行业、收入、员工人数等。 参与度数据：潜在客户与品牌互动的频率（例如，参加网络研讨会、下载电子书）。


第二阶段：数据清理 一旦收集到数据，就会经过清理过程，以消除不一致、重复和错误。 人工智能系统还执行“特征工程” ——通过组合或转换现有数据来创建新特征，以提高预测准确性。 例如，将“在网站上花费的时间”等原始数据转换为更可操作的指标，如“潜在客户参与度分数”。 相关→ 查看我们的数据手册，了解我们的数据解决方案如何为您的系统提供干净、丰富的数据 第三阶段：数据建模 人工智能模型使用过去潜在客户的历史数据进行训练。机器学习算法可以学习转化为客户的潜在客户与未转化为客户的潜在客户的特征。 该过程包括： 识别模式：该算法识别数据中与成功转换相关的模式，例如特定行为、公司信息或参与度指标。