一旦开发了用于识别客户的算法，就必须从使用该信息的销售团队和将其应用于在线活动的营销人员那里收集有关 AI 模型输出的信息。我们不仅要测试模型的输出，还要测试销售人员和营销人员如何使用它。 很重要的一点 数据源对于意图决策至关重要。您应该已经掌握了有关客户购买什么、何时、从何人以及公司和个人购买什么的足够信息。但是，意图数据还依赖于客户和潜在客户在实际购买之前可能采取的行动。 例如，您可能需要一种 AI 算法来将竞争对手网站上的查询与您公司的潜在客户或客户列表联系起来。有些公司可以提供联系人级别的意图数据，以确定谁在实际采取行动。
虽然此信息很有用，但应谨慎使用，以免造成“冒犯”。 此外，在使用意图数据时，请记住它是有方向的，而不是具体的或真实的。当销售团队使用意图数据时，他们需要就这些信息的真正含义进行培训。例如，识别出可能在未来 30 天内购买 ERP 系统的 CIO 意味着该 CIO 已经开始了长达一年的识别系统的过程。这可能只是意味着 如果您将其作为领导者不加解 Whatsapp号码列表 释地传递给销售人员，则可能对营销部门造成打击。 3. 商机和采购预测 介绍 预测是一种提前预测未来会发生什么的方式。例如，可以预测产品或服务的销售在一段时间内将如何变化。 销售预测有助于管理费用、业务增长或衰退的计划
。它就像一个水晶球，销售人员用它来预测他们是否能达到目标。销售预测通常相当准确，因为它们根据过去的销售交易预测未来的销售。 用法 营销部门还可以在其运营中使用预测。例如，挪威旅游局使用人工智能方法来预测有多少游客将访问他们的国家。虽然不是销售额，但它是挪威旅游业的重要 KPI。人工智能和高级统计分析还可用于预测有多少人将参加活动，有多少人会响应您网站上的特别优惠，以及有多少合格的潜在客户将转化为购买。 很重要的一点 预测是非常有益的，但它只有在被证明是准确的情况下才有效。这里有一些提示。 考虑的不仅仅是上一季度的数字。 一个好的销售预测需要至少 18 到 24 个月的公司业绩数据。使用这么多数据可以进行更准确的预测。避免在数据不可用时做出预测