设置评分阈值：定义触发特定操作的潜在客户评分阈值。 例如，分数高于 的潜在客户可能已准备好进行直接销售推广，而分数为 - 的潜在客户可能需要通过电子邮件活动进一步培育。 持续模型训练：设置您的系统以使用新的潜在客户数据定期重新训练模型。随着越来越多的潜在客户与您的企业互动，该模型将调整其对哪些行为标志着转化的理解，从而随着时间的推移提高其准确性。 专业提示→如果您的 AI 平台允许，请使用不同的模型运行 AB 测试，以查看哪些算法可以产生最佳评分结果。这将使您能够根据实际结果微调模型并最大化转化率。
第 步：实施、监控和优化 客观的： 在设置和训练 AI 潜在客户评分模型后，，并监控其随时间的表现。 优化应该是一个持续的过程，以确保模型继续与您的销售目标保持一致并适应买方行为的变化。 部署模型：一旦 AI 模型经过全 新西兰 whatsapp 数据 面训练并准备就绪，就将其部署到您的销售和营销工作流程中。 确保潜在客户评分在您的 CRM 中可轻松访问，并且销售代表可以看到哪些潜在客户已被优先考虑。 监控潜在客户评分性能：持续监控 AI 潜在客户评分模型的准确性和有效性。 使用 KPI（例如潜在客户到机会的转化率、销售速度和交易规模）来衡量 AI 评分的潜在客户与手动评分的潜在客户相比的表现。
在销售团队处理 AI 评分潜在客户时跟踪他们的反馈，以确保模型与实际结果相符。 优化潜在客户评分阈值：根据绩效数据，调整确定潜在客户何时可进行直接销售推广的阈值。 例如，您可能会发现分数高于 的潜在客户持续转化，而分数低于 的潜在客户则需要进一步培育。 优化和重新训练模型：随着新数据的出现和市场条件的变化，定期重新训练您的 AI 模型。这可确保模型与买家行为的最新趋势保持同步，从而不断优化潜在客户评分并提高准确性。 专业提示→安排与销售和营销团队的定期检查，以收集有关 AI 模型性能的反馈。 根据此输入调整模型的参数或根据需要重新训练它。