机器学习中的潜在客户生成

潜在客户开发是一个营销术语，用于识别和培养潜在客户。每当公司通过各种渠道开始获取新客户时，这个过程就被称为特定产品或服务潜在客户开发。尽管可以通过各种渠道进行潜在客户开发，例如Facebook、YouTube、电视广告等，但如今，机器学习也越来越多地用于为企业开发潜在客户。

除了制造智能机器或计算机软件，机器学习还能够执行诸如在不消耗过多资源的情况下自动定位特定产品和服务的受众等酷炫而复杂的功能。在本主题“机器学习在潜在客户开发中的应用”中，我们将讨论什么是潜在客户开发？以及机器学习如何帮助进行潜在客户开发。那么，让我们从潜在客户开发的定义开始。

什么是潜在客户开发？

潜在客户开发被定义为为企业建立潜在客户的行为或过程。它通常包含潜在客户的记录，例如联系信息（电子邮件地址、电话号码和传真）以及可能关于客户的附加功能，如产品偏好和人口统计数据。

潜在客户开发是一项营销活动，需要大量的时间、金钱和精力来开发潜在客户。

机器学习自动化

正如机器学习技术可以用于自动化业务，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，它也正在用于企业开发潜在客户，其中使用各种 ML 算法自动运行营销活动、推荐产品和服务、收集客户信息和人口统计数据。

在简单的营销中，我们使用各种渠道来接触客户，而使用机器学习，我们则无需担心资源、时间和金钱以及额外的精力。

机器学习 (ML) 算法如何帮助潜在客户开发？

机器学习是最受欢迎的技术之一，它使用各种算法来解决复杂的业务问题。它已成功地用于为企业开发潜在客户。要使用 ML 算法成功开发潜在客户，有几个重要步骤，如下所示：

• 存储新潜在客户：机器学习有助于训练机器，通过历史数据将数据存储在数据库中。每当数据库中出现新的潜在客户时，它就会根据先前的训练数据和分类指标自动存储在数据库中。
• 潜在客户分析：机器学习算法有助于确定潜在客户是否有价值，并基于人口统计分数，由 ML 算法进行潜在客户分析。
• 潜在客户分类：根据人口统计分数，潜在客户会在系统中自动分类。每当潜在客户分数低于分类分数时，它就会被系统忽略，如果潜在客户分数高于分类分数，ML 算法就会等待潜在客户的下一个可能操作。
• 行为分析：每当潜在客户成功分类并采取下一步行动时，机器学习算法有助于计算销售阈值。基于此计算，系统会分析各种详细信息，例如潜在客户回复时间、链接点击次数、洞察、获取、事件、网站访问次数等。
• 转发以进行下一步“目标性操作”：每当系统通过跨越基准销售阈值来合格潜在客户时，它就会被转发到下一个级别以进行进一步的手动/目标性操作，例如安排与潜在客户的电话或会议。
• 增强计算器功能：在此阶段，最终输出将再次用于训练销售阈值计数函数和人口统计计数函数。此过程可确保机器学习算法持续改进。

机器学习在潜在客户开发中的方法

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潜在客户。为了创建这个潜在客户数据列表，行业中使用了多种方法。在对一些工业工具进行分析后，以下是一些为吸引或发现潜在潜在客户的系统提供输入的方法。

• 创建联系人：每当客户访问网站并填写有关您业务产品或服务的查询所需详细信息时，这被称为潜在客户创建或潜在客户。在此整个过程中，客户会输入一些基本详细信息，例如电子邮件和电话号码。之后，他们将从数百万个联系人中呈现最准确的匹配列表。由于潜在客户已验证，并且联系信息动态更新，因此效率很高。
• 自动邮件：机器学习技术正被各组织用于实现业务自动化。因此，每当生成潜在客户时，就会向客户发送系统生成的电子邮件，该电子邮件由 ML 算法和工具跟踪。此外，根据先前邮件的状态，会触发新邮件。例如，第一个电子邮件被潜在客户打开，并且点击了服务“ML 自动化”的链接。然后，将通过发送更有可能培养潜在客户的链接来发送下一封电子邮件，以定位该客户。

ML 算法跟踪以下指标：

• 链接点击次数
• 打开率
• 回复

• 聊天机器人和聊天记录

个性化虚拟助手或聊天机器人是当今机器学习技术的最佳应用之一。ML 工程师正不断专注于开发高级聊天机器人，以便与企业客户进行对话。ML 工具致力于根据地理位置、区域、发生频率、文本字符串等跟踪整个聊天记录。此外，如果任何客户反复访问或表现出更大的兴趣，机器学习算法会尝试询问联系方式并将其保存供您以后联系。

• 竞争性技术栈分析

互联网上有数百万个网站在运行，其中许多可能拥有与您的公司目标相同的技术。因此，如果相同，则可以解决您业务中的许多问题，例如排名关键字、最常查询的关键字等。在此分析中，机器学习算法和工具也有助于找出竞争对手/相似网站。

• 网站像素跟踪器：有时，客户会访问您的网站查看主页详情，但没有查看服务详情页面就离开了。

机器学习允许您识别此类访问者，并将他们与您的目标受众区分开来，因为这些访问者可能出于购买服务以外的原因而访问。

机器学习在潜在客户开发中的优势

机器学习在企业产品和服务的潜在客户开发中发挥了至关重要的作用。在过去几年中，公司使用各种方法来创建潜在客户，例如通过电子邮件或其他来源填写表格，但现在机器学习通过自动化解决了传统的潜在客户开发方法。您无需单独致电或会见客户来回答问题，他们期望从您的网站上获得所有答案。

以下是使机器学习对您业务的潜在客户开发有利的一些重要原因：

• 移除不必要的表单填写：大多数潜在客户是通过智能手机生成的，而表单是生成智能手机潜在客户的最佳方式之一。即使有自动填充功能，没有人想浪费时间访问帖子。因此，机器学习有助于客户在不填写多字段表单的情况下访问博客，他们只需要按照自己的节奏浏览即可。有时客户愿意提供联系方式，但不想填写表单；在这种情况下，机器学习算法会自动处理这些事情。
• 开发超个性化体验：机器学习有助于创建真正的个性化体验。虽然您可以创建内容并定位受众，但没有 ML，就不可能为客户提供超个性化体验。
• 允许潜在客户自我培养：机器学习允许客户在打扰销售和营销团队之前进行自我培养。它允许客户按照自己的节奏访问内容，并通过个性化内容推荐向他们介绍产品和服务。虽然您可以通过社交广告重新定位他们，但在您的网站上，他们不会受到表单或强制性销售团队的限制。

结论

机器学习是最受欢迎的技术之一，被广泛应用于营销、医疗保健、金融、银行、基础设施、数字营销、SEO、产品推荐等各种行业。根据一些研究，发现在潜在客户开发策略中添加 AI 引擎可以立即带来 51% 的潜在客户转化。机器学习还有助于通过您网站上的各种工具自动进行潜在客户开发过程，例如自适应内容中心、自我培养登陆页面、个性化退出意图弹窗、人工潜在客户验证等。因此，我们可以说，当您拥有大量客户群时，潜在客户开发是一个复杂的过程，但机器学习通过缩小目标列表并减少转化客户所需的精力，同时增加业务收入，解决了这个过程。