Сбор и агрегация данных:
Источники данных: AI собирает и объединяет данные из различных источников:
CRM-системы: История покупок, взаимодействия с клиентами, обращения в службу поддержки.
Веб-аналитика: Посещение страниц сайта, время, проведенное на сайте, просмотренные товары, брошенные корзины.
Маркетинговые платформы: Открытия email, клики по ссылкам в email, взаимодействие с рекламными объявлениями.
Социальные сети: Вовлеченность, комментарии, упоминания (при наличии).
Опросы и формы: Информация, предоставленная пользователями.
Офлайн-данные: Покупки в физических магазинах, участие в мероприятиях.
Обогащение данных: AI может обогащать профили контактов дополнительной информацией, такой как демографические данные, фирмографические данные (для B2B), интересы, предпочтения.
Анализ поведения и паттернов:
Машинное обучение: AI использует алгоритмы машинного обучения (например, регрессию, классификацию, кластеризацию) для анализа собранных данных. Он ищет скрытые паттерны и корреляции между поведением пользователя и его вероятностью конверсии.
Идентификация сигналов "жара": AI определяет, какие Данные телеграммы действия или характеристики указывают на высокий интерес. Например:
Добавление товара в корзину, но незавершенная покупка.
Открытие нескольких email из одной и той же серии.
Недавнее взаимодействие с рекламным объявлением.
Загрузка электронных книг или белых книг по конкретной теме.
Заполнение форм на сайте.
Географическая близость к физическому магазину (если это релевантно).
Присвоение оценки лидам (Lead Scoring):