Исторические данные о конверсиях: Самое важное для предсказания ROI! AI учится на прошлых результатах. Для каждого контакта (или типа контакта) вам нужны данные о:
Предыдущих покупках: Что купили, когда, на какую сумму.
Реакции на прошлые кампании: Открытия сообщений, клики, ответы на звонки, совершение целевых действий.
Пути клиента: Как долго клиент взаимодействует с вами, какие этапы продаж проходил.
Демографические и психографические данные: Чем больше информации у вас есть о ваших контактах (возраст, пол, местоположение, интересы, предпочтения, поведенческие паттерны), тем точнее AI сможет сегментировать аудиторию и предсказать их реакцию на различные предложения.
Данные о затратах: Для расчета ROI AI потребуется Данные телемаркетинга информация о затратах на привлечение и обслуживание каждого клиента, а также о стоимости проведения кампании.
Единообразие форматов: Все данные (номера телефонов, даты, суммы) должны быть в стандартизированных форматах. Разнобой затрудняет обработку AI.
Интеграция данных: Идеально, если данные из разных источников (CRM, системы аналитики, маркетинговые платформы) агрегированы в одном месте или легко доступны для AI-платформы. Разрозненные данные сделают предсказание ROI неполным или невозможным.
Системность сбора: Данные должны собираться систематически и последовательно. Пробелы или непоследовательный сбор снижают качество предсказаний.
3. Определенные Цели и Метрики ROI: Что Мы Хотим Предсказать?
Четко определенные KPI: Прежде чем AI начнет предсказывать ROI, вы должны четко понимать, что именно вы считаете "возвратом". Это может быть:
- Board index
- All times are UTC
- Delete cookies
- Contact us