Một công ty nhận được hàng trăm hoặc hàng ngàn khách hàng tiềm năng mỗi tháng từ các kênh tiếp thị khác nhau nhưng chỉ một phần nhỏ trong số những khách hàng tiềm năng này chuyển đổi thành doanh số bán hàng. Phân tích nâng cao có thể giúp công ty cải thiện tỷ lệ chuyển đổi bằng cách xác định khách hàng tiềm năng nào có nhiều khả năng chuyển đổi thành khách hàng trả tiền nhất. Thu hẹp danh sách khách hàng tiềm năng xuống các khách hàng tiềm năng chất lượng cao sẽ cho phép công ty tối ưu hóa nguồn lực bán hàng của mình bằng cách tập trung chủ yếu vào các khách hàng tiềm năng có xác suất chuyển đổi cao nhất. Điều này sẽ đẩy nhanh doanh số bán hàng và tăng lợi tức đầu tư vào bán hàng và tiếp thị.
Với Actable AI, công ty có thể dễ dàng xác định khách hàng tiềm năng chất lượng cao bằng cách sử dụng các thuật toán AI hiện đại của chúng tôi và dữ liệu lịch sử của công ty. Bước đầu tiên sẽ là nhập dữ liệu cho các khách hàng tiềm năng trong quá khứ và mới vào nền tảng của Actable AI. Tập dữ liệu bao gồm tất cả khách hàng tiềm năng đã chuyển đổi được xác nhận trước đây, khách hàng tiềm năng chưa chuyển đổi và khách hàng tiềm năng mới mà bạn muốn dự đoán khả năng chuyển đổi cùng với tất cả các thông số khách hàng tiềm năng có sẵn như nhân khẩu học, nguồn khách hàng tiềm năng, mức độ tương tác với trang web, kênh tiếp thị, v.v.
Bước tiếp theo, công ty có thể chọn phân tích phân loại của Actable AI, sau đó chọn cột kết quả để dự đoán liệu khách hàng tiềm năng đã cho có chuyển đổi hay không. Tất cả các biến khác mà công ty có thể được sử dụng làm công cụ dự đoán cho dự đoán. Sau khi chạy phân tích, Actable AI hiển thị kết quả dưới dạng bảng với chuyển đổi dự đoán cho tất cả các khách hàng tiềm năng hiện tại cùng với xác suất về mức độ tự tin của mô hình về kết quả (Hình 1).
Trong tab Hiệu suất, người dùng có thể xem các chỉ số hiệu suất khác nhau để hiểu rõ hơn về chất lượng của kết quả (Hình 2). Tab Bảng xếp hạng liệt kê tất cả các mô hình Machine Learning mà Actable AI đã đào tạo trước khi chọn mô hình tốt nhất.
Bộ dữ liệu bao gồm khoảng 9000 điểm dữ liệu lịch sử với các thông số khác nhau như Nguồn khách hàng tiềm năng, Tổng thời gian dành cho trang web, Tổng số lượt truy cập, Hoạt động cuối cùng, v.v. Biến đích là cột "Converted_WithMissingValues" cho biết liệu khách hàng tiềm năng có được chuyển đổi hay không (1 = đã chuyển đổi; 0 = không được chuyển đổi). Các mô tả biến nằm trong tập dữ liệu.
