تجديد المبيعات باستخدام نموذج تسجيل العملاء المحتملين القائم على الذكاء الاصطناعي: دليل

هل سبق لك أن تساءلت عن كيفية فصل القمح عن القشر الموجود في مجموعة العملاء المحتملين لديك؟ حسنًا، أدخل نموذج تسجيل الرصاص بالذكاء الاصطناعي . مثل المزارع المتمرس الذي يتمتع بموهبة خارقة في انتقاء المنتجات الناضجة، تقوم هذه الأداة الثورية بفرز عدد لا يحصى من نقاط البيانات. فهو يحدد الخيوط الجاهزة للحصاد وتلك التي تحتاج إلى مزيد من الرعاية.

لم يعد يتعين على فرق المبيعات أن تتلمس طريقها في الظلام أو تعتمد على مشاعرها الداخلية. ومن خلال تسجيل العملاء المحتملين المدعوم بالذكاء الاصطناعي، أصبحوا مسلحين برؤى دقيقة لتحديد أولويات جهودهم بشكل فعال. تخيل أنها تمتلك بوصلة موثوقة تشير دائمًا نحو العملاء المحتملين ذوي القيمة العالية وسط محيط من الاحتمالات.

أفضل جزء؟ هذا مجرد خدش السطح! هناك الكثير الذي يمكنك تحقيقه من خلال تطبيق هذه الإستراتيجية التي ستغير قواعد اللعبة في عمليات عملك.

جدول المحتويات:

• فهم نموذج تسجيل العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي
  • التمييز بين تسجيل العملاء المحتملين التقليدي والذكاء الاصطناعي
  • كيف يعمل نظام تسجيل العملاء المحتملين التنبؤي
• فوائد استخدام نموذج تسجيل العملاء المحتملين القائم على الذكاء الاصطناعي
  • تعزيز نمو الأعمال التجارية من خلال تسجيل نقاط العملاء المتوقعين باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • دمج التعلم الآلي لتعزيز الدقة
• تنفيذ نموذج تسجيل العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي
  • خطوات إعداد نموذج تسجيل العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي
• المكونات الرئيسية ومصادر البيانات لنموذج تسجيل العملاء المحتملين القائم على الذكاء الاصطناعي
  • فهم البيانات الضمنية والصريحة في تسجيل العملاء المتوقعين في الذكاء الاصطناعي
  • مصادر البيانات: أين نجد هذه الشذرات؟
  • السحر الذي هو الذكاء الاصطناعي
• دور التعلم الآلي في نماذج تسجيل العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي
  • كيف يعزز التعلم الآلي الدقة في تسجيل نقاط العملاء المتوقعين
• تحديد أولويات العملاء المحتملين باستخدام نموذج تسجيل العملاء المحتملين القائم على الذكاء الاصطناعي
  • فهم السحر وراء خوارزميات التسجيل
  • التركيز على العملاء المتوقعين الواردين ذوي الجودة العالية
  • قم بإعطاء الأولوية لجهود المبيعات الخاصة بك بكفاءة
• الأسئلة الشائعة المتعلقة بنموذج تسجيل العملاء المتوقعين في Ai
  • ما هي أداة الذكاء الاصطناعي لتسجيل نقاط العملاء المحتملين؟
  • ما هي خوارزمية نموذج تسجيل العملاء المتوقعين؟
  • ما هو تسجيل الرصاص في التعلم الآلي؟
  • ما هو تسجيل العملاء المحتملين الآلي؟
• خاتمة

فهم نموذج تسجيل العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي

إن عالم المبيعات والتسويق يتطور دائمًا، وتأتي نماذج تسجيل الرصاص التي يعتمدها الذكاء الاصطناعي في المقدمة. تستفيد هذه الأنظمة من الذكاء الاصطناعي لتقييم القيمة المحتملة للعملاء المحتملين. ماذا يعني هذا؟

التمييز بين تسجيل العملاء المحتملين التقليدي والذكاء الاصطناعي

في طرق تسجيل العملاء المحتملين التقليدية، يحصل كل عميل محتمل على درجة بناءً على معايير محددة مسبقًا مثل المسمى الوظيفي أو حجم الشركة. يمكن أن تستغرق هذه العملية اليدوية وقتًا طويلاً وقد تتجاهل تفاصيل مهمة.

توضح Salesforce، على سبيل المثال، أن هذه الأنظمة قد تفوت الإشارات السلوكية التي يمكن أن تشير إلى عميل متوقع مهم - أشياء مثل فتح البريد الإلكتروني أو زيارات موقع الويب.

هذا هو المكان الذي يتألق فيه النموذج القائم على الذكاء الاصطناعي . فهو يقوم بأتمتة هذه المهمة من خلال النظر في آلاف نقاط البيانات في الوقت الفعلي، وبالتالي تقديم نتائج أكثر دقة.

كيف يعمل نظام تسجيل العملاء المحتملين التنبؤي

تستفيد النماذج التنبؤية من البيانات التاريخية لتحديد الأنماط باستخدام خوارزميات التعلم الآلي والتي يتم استخدامها بعد ذلك لحساب درجات العملاء المتوقعين الجدد.

الهدف؟ لتمكين فرق المبيعات لديك من التواصل بشكل أسرع.

تشير البيانات إلى أن التواصل خلال الساعة الأولى يزيد من الفعالية بمقدار 60 مرة مقارنة بالانتظار لمدة 24 ساعة. وبما أن الذكاء الاصطناعي يسمح بتسجيل العملاء المحتملين في الوقت الفعلي، فإنه يتيح متابعة أسرع مع العملاء المحتملين من الدرجة الأولى.

فوائد استخدام نموذج تسجيل العملاء المحتملين القائم على الذكاء الاصطناعي

إن عالم التسويق الرقمي يتطور باستمرار، والشركات تبحث دائمًا عن الأدوات التي يمكن أن تمنحها ميزة تنافسية. إحدى هذه الأدوات هي نموذج تسجيل العملاء المحتملين القائم على الذكاء الاصطناعي والذي يقدم فوائد متعددة.

تعزيز نمو الأعمال التجارية من خلال تسجيل نقاط العملاء المتوقعين باستخدام الذكاء الاصطناعي

يساعد تنفيذ تسجيل العملاء المحتملين التنبؤي الشركات على تبسيط جهود النمو الخاصة بها. ويستخدم التعلم الآلي لتحليل بيانات العملاء وتعيين النتائج بناءً على احتمالية التحويل. يأخذ هذا الأسلوب الذكي لتسجيل العملاء المحتملين في الاعتبار عوامل مختلفة من مزيجك التسويقي، مما يساعدك على تحديد العملاء المحتملين ذوي الإمكانات العالية بشكل أسرع.

يتيح تحديد الأولويات هذا لفرق المبيعات التركيز بشكل أكبر على إتمام الصفقات بدلاً من غربلة أكوام العملاء المحتملين، وبالتالي تحسين الكفاءة ومعدل تحصيل الإيرادات. يكشف بحث HubSpot أن خوارزميات تسجيل العملاء المحتملين التنبؤية تستخدم التعلم الآلي لتحديد الأنماط التي تزيد احتمالية تحويل العملاء المحتملين.

إن تركيز الموارد على العملاء المتوقعين ذوي الدرجات الأعلى لا يؤدي فقط إلى تعزيز معدلات التحويل، بل يعمل أيضًا على تحسين تخصيص الموارد على المدى الطويل. تفيد الشركات بأنها توفر الوقت، وتخفض تكلفة الاكتساب (CPA)، وتزيد عائد الاستثمار (ROI) عند استخدام هذه الطريقة المتقدمة مقارنة بالطرق التقليدية مثل الأنظمة الديموغرافية أو الأنظمة القائمة على النقاط.

توفر النماذج التنبؤية تحديثات في الوقت الفعلي لأنها تتعلم باستمرار من التفاعلات الجديدة - وهي ميزة كبيرة مقارنة بالنماذج الثابتة القائمة على القواعد والتي تحتاج إلى التغيير والتبديل اليدوي بين الحين والآخر.

إن نظامًا فعالاً مثل هذا لا يضمن فقط عدم مرور أي عميل محتمل دون أن يلاحظه أحد، ولكنه يقلل أيضًا من فرص متابعة العملاء المحتملين منخفضي الجودة - مما يجعل فريق المبيعات الخاص بك سعيدًا.

دمج التعلم الآلي لتعزيز الدقة

أبعد من مجرد تحديد العملاء المحتملين المناسبين على نطاق واسع؛ تلعب الدقة دورًا محوريًا في أي استراتيجية ناجحة لإدارة العملاء المحتملين. مع اعتماد الأساليب التقليدية في الغالب على المرشحات الأساسية والمشاعر الداخلية، كان إدخال التعلم الآلي في تسجيل العملاء المحتملين بمثابة تغيير في قواعد اللعبة.

تتعلم خوارزميات التعلم الآلي باستمرار من النجاحات والإخفاقات. يقومون باستمرار بتحسين نماذجهم التنبؤية لتوفير نتائج أكثر دقة مع مرور الوقت. إنه مثل وجود محلل بيانات خبير في فريقك لا ينام أبدًا.

يتم أخذ كل تفاعل أو عملية شراء أو مشاركة تقوم بها على وسائل التواصل الاجتماعي في الاعتبار في الوقت الفعلي.

تنفيذ نموذج تسجيل العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي

للاستفادة من فوائد تسجيل النقاط التنبؤية للعملاء المحتملين، تحتاج فرق المبيعات والتسويق لديك إلى التعاون بشكل وثيق. فيما يلي إرشادات حول بدء العملية:

خطوات إعداد نموذج تسجيل العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي

الخطوة الأولى هي تحديد عميلك المستهدف. افهم سلوكهم واهتماماتهم واحتياجاتهم من خلال فحص مصادر البيانات مثل أنشطة الوسائط الاجتماعية أو فتح البريد الإلكتروني.

يساعدك هذا على تحديد معايير النتيجة ذات الصلة بعملك. يمكن أن يكون أي شيء بدءًا من حجم الشركة وحتى سلوكيات محددة تشير إلى الاهتمام بشراء ما تقدمه.

بعد ذلك تأتي مهمة جمع كافة البيانات الضرورية حول العملاء المحتملين من مصادر مختلفة. يمكنك سحب المعلومات الديموغرافية مثل المسمى الوظيفي أو الموقع من أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) أو بيانات المشاركة مثل زيارات موقع الويب أو تفاعلات البريد الإلكتروني من أدوات أتمتة التسويق.

يوفر Automation Ninjas دليلاً تفصيليًا حول إعداد نقاط العملاء المحتملين والذي يمكن أن يساعد بشكل أكبر.

الشيء المهم هنا هو وجود ما يكفي من بيانات التحويل التاريخية في متناول اليد لخوارزميات التعلم الآلي المستخدمة لتعلم الأنماط بشكل فعال وإجراء تنبؤات دقيقة حول احتمالات تحول العملاء المحتملين في المستقبل إلى عملاء.

بمجرد إعداد كل شيء بشكل صحيح، حان الوقت لإجراء بعض الاختبارات. ابدأ بمجموعة فرعية صغيرة من العملاء المتوقعين قبل توسيع نطاق العمليات بناءً على نتائج الأداء.

وفقًا للدراسات، يؤدي استخدام تسجيل العملاء المحتملين المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى أتمتة فرز العملاء المتوقعين وترتيب أولوياتهم، مما يمكّن فرق المبيعات من التركيز بشكل أكثر كفاءة على الفرص الواعدة - مما يعزز معدلات التحويل بشكل كبير.

المكونات الرئيسية ومصادر البيانات لنموذج تسجيل العملاء المحتملين القائم على الذكاء الاصطناعي

يكمن جوهر نموذج تسجيل العملاء المحتملين الفعال في الذكاء الاصطناعي في قدرته على تحليل نقاط البيانات من مصادر مختلفة. ولكن ما هي هذه المكونات بالضبط؟ دعونا نلقي نظرة فاحصة.

فهم البيانات الضمنية والصريحة في تسجيل العملاء المتوقعين في الذكاء الاصطناعي

في مجال تسجيل العملاء المتوقعين في الذكاء الاصطناعي، نتحدث غالبًا عن نوعين من البيانات – الضمنية والصريحة. يتضمن الأول مؤشرات سلوكية مثل فتح البريد الإلكتروني أو التفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي، بينما يشمل الأخير معلومات ديموغرافية مثل حجم الشركة أو المسمى الوظيفي.

يمنحنا هذا النهج المزدوج فهمًا أكثر شمولاً لإمكانات الرصاص. فهي تمكننا من تحديد العملاء المحتملين ذوي القيمة العالية بناءً على أفعالهم (ضمنيًا) وسماتهم (صريحة).

كما ترى، تعتمد الأساليب التقليدية بشكل كبير على التسجيل الديموغرافي وحده وهو ما يمكن أن يكون محدودًا. ومع ذلك، من خلال إضافة رؤى سلوكية إلى مزيجنا، يمكننا الحصول على صورة أكمل.

مصادر البيانات: أين نجد هذه الشذرات؟

البيانات هي شريان الحياة لأي نظام يعمل بالذكاء الاصطناعي بما في ذلك نماذج تسجيل العملاء المحتملين الموثوقة. في الواقع، وجود مصادر بيانات متنوعة يثري هذه العملية بشكل كبير.

يمكن أن يكون برنامج إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاص بك أحد منجم الذهب الذي يوفر لملفات تعريف العملاء تاريخًا غنيًا حول التفاعلات والمشتريات السابقة. وبالمثل، تمنحك منصات أتمتة التسويق نظرة ثاقبة حول كيفية تفاعل العملاء المحتملين مع المحتوى الرقمي الخاص بك.

تتيح لك أدوات تحليل البريد الإلكتروني قياس مستويات الفائدة من خلال الأسعار المفتوحة وعمليات النقر؛ وعلى العكس من ذلك، تكشف أدوات تتبع موقع الويب عن سلوكيات المستخدم الرئيسية في الموقع والتي تشير إلى نية الشراء.

توفر قنوات التواصل الاجتماعي مجموعة أخرى من الأشياء حيث يمكن أن توفر لنا إعجابات العملاء ومشاركاتهم وتعليقاتهم رؤى قيمة حول تفضيلاتهم. تقدم هذه المصادر مجتمعة عرضًا بزاوية 360 درجة لعملائك المحتملين.

السحر الذي هو الذكاء الاصطناعي

هل أنت فضولي حول كيفية عمل نظام التصنيف؟ حسنًا، هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي.

يعمل تسجيل العملاء المتوقعين المعتمد على الذكاء الاصطناعي على تعزيز التعلم الآلي، وتحليل نقاط البيانات المختلفة. فهو يلتقط الاتجاهات السابقة لتقديم تنبؤات مستقبلية.

دور التعلم الآلي في نماذج تسجيل العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي

يعد التعلم الآلي بمثابة العمود الفقري لنموذج تسجيل الرصاص الفعال الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي . فهو يحدد الأنماط والاتجاهات والارتباطات داخل البيانات لتوفير نماذج تنبؤية دقيقة للغاية. وهذا لا يسمح لنا بفهم إمكانات العميل المحتمل فحسب، بل يسمح لنا أيضًا بتحسين فهمنا باستمرار بمرور الوقت.

كيف يعزز التعلم الآلي الدقة في تسجيل نقاط العملاء المتوقعين

تُعرّف SAS التعلم الآلي بأنه وسيلة لتحليل البيانات التي تعمل على أتمتة بناء النماذج التحليلية. ولكن ماذا يعني هذا بالنسبة لتسجيل الرصاص المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟ بعبارات أبسط، تستخدم خوارزميات التعلم الآلي البيانات السابقة للتنبؤ بالنتائج المستقبلية وتعيين النتائج وفقًا لذلك.

في جوهرها، تستخدم خوارزميات التعلم الآلي السلوكيات والإجراءات السابقة (مثل: فتح البريد الإلكتروني أو تفاعلات الوسائط الاجتماعية) للتنبؤ بالنتائج المستقبلية - مثل ما إذا كان عميل محتمل معين سيتحول إلى عملية بيع أو سيظل مجرد اسم آخر في قائمتك. ويتم تمثيل هذه التنبؤات كنتائج يعينها النظام، ومن ثم "تسجيل النقاط الرئيسية".

الجانب الرئيسي هنا هو الطبيعة المستمرة لهذه الخوارزميات، فهي تتطور وتتحسن دائمًا بناءً على بيانات الإدخال الجديدة. لذا، إذا كنت قد تساءلت يومًا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقود عملية تسجيل النتائج ، ففكر في الأمر مثل تدريب موظف لا يتوقف أبدًا عن التعلم.

• ويعني هذا التحسين المستمر تنبؤات أكثر دقة مع كل تكرار، مما يؤدي إلى تقليل النتائج الإيجابية الخاطئة مع تسليط الضوء على العملاء المتوقعين الواعدين حقًا بشكل أسرع مما يمكن للطرق التقليدية إدارته.
• تعمل نقاط البيانات من مصادر مختلفة على تغذية هذه الخوارزميات، وكلما زاد التنوع والحجم المتاح لنا، كلما كان أداؤها أفضل.
• يؤدي كل هذا إلى تحسينات كبيرة في كل من الكفاءة والفعالية لفرق المبيعات، مما يضمن قضاء وقتهم الثمين في المكان الأكثر أهمية.

وبعيدًا عن الأساسيات، يلعب التعلم الآلي أيضًا دورًا حاسمًا في "التسجيل الديموغرافي". هذا هو المكان الذي نقوم فيه بتقييم العملاء المحتملين بناءً على خصائص مثل مجالهم أو حجم الشركة أو المسمى الوظيفي. تتعلم الخوارزميات كيفية التعرف على أي من هذه السمات ترتبط بالتحويلات الناجحة، مما يزيد من تحسين عملية تسجيل العملاء المحتملين.

هناك أيضًا استخدام رائع في "النماذج التنبؤية"، وهو نوع أكثر تطورًا من التكنولوجيا التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

تحديد أولويات العملاء المحتملين باستخدام نموذج تسجيل العملاء المحتملين القائم على الذكاء الاصطناعي

تخيل لو أن فريق المبيعات لديك يمكنه التركيز فقط على العملاء المحتملين ذوي الجودة العالية. الأشخاص الأكثر احتمالية للتحويل، مما يجعل كل مكالمة أو بريد إلكتروني مهمًا. يبدو وكأنه حلم؟ يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أن يجعل حلم تحديد الآفاق بكفاءة من المرجح أن يتحول إلى حقيقة.

تبدأ العملية عن طريق إدخال البيانات في نموذج تسجيل العملاء المحتملين الذي يعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي والذي يُنتج نتائج لكل عميل محتمل. تعتمد هذه النتائج على خوارزميات معقدة تحلل المعلومات الصريحة مثل حجم الشركة والمسمى الوظيفي، إلى جانب الإشارات الضمنية مثل سلوك موقع الويب ونشاط الوسائط الاجتماعية.

فهم السحر وراء خوارزميات التسجيل

خوارزميات التسجيل في هذه النماذج لا يتم سحبها من فراغ؛ ويتم تدريبهم باستخدام بيانات التحويل التاريخية. إنهم يتعلمون من الانتصارات (والخسائر) السابقة، ويتعرفون على الأنماط التي قد يفتقدها البشر.

وهنا يأتي دور التعلم الآلي. فهو يساعد على تحسين الدقة بمرور الوقت عن طريق تحديد الارتباطات المخفية بين نقاط البيانات المختلفة.

التركيز على العملاء المتوقعين الواردين ذوي الجودة العالية

في الطرق التقليدية، غالبًا ما ينتهي الأمر بالخيوط الواردة إلى فقدانها في بحر من العملاء المحتملين لأنه لا توجد طريقة فعالة لقياس جودتها للوهلة الأولى. ولكن عندما تستخدم نموذجًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي لتسجيل النتائج، تتغير الأمور بشكل كبير.

يمكنك تحديد الأشخاص الذين من المرجح أن يكونوا مناسبين على الفور - مما يسمح لفرق المبيعات لديك بتركيز جهودهم في المكان الأكثر أهمية. وفقًا للأبحاث، فإن الوصول خلال الساعة الأولى يكون أكثر فعالية بمقدار 60 مرة مقارنة بعد 24 ساعة، لذا فإن السرعة مهمة حقًا.

قم بإعطاء الأولوية لجهود المبيعات الخاصة بك بكفاءة

• يساعد تسجيل العملاء المتوقعين باستخدام الذكاء الاصطناعي في تحديد أولويات العملاء المحتملين الذين من المرجح أن يقوموا بالتحويل، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة تحصيل الإيرادات.
• من خلال استخدام نظام تسجيل العملاء المتوقعين باستخدام الذكاء الاصطناعي، تستطيع فرق المبيعات أن تكون أكثر إنتاجية وأن تحقق معدل أعلى من النجاح في تحويل العملاء المحتملين.
• إذا كنت تريد التعمق في هذا الأمر، فإن المكان الرائع للبدء هو "كيف

الأسئلة الشائعة المتعلقة بنموذج تسجيل العملاء المتوقعين في Ai

ما هي أداة الذكاء الاصطناعي لتسجيل نقاط العملاء المحتملين؟

تستخدم أداة الذكاء الاصطناعي لتسجيل نقاط العملاء المتوقعين التعلم الآلي لتقييم العملاء المتوقعين وتصنيفهم بناءً على قيمتهم المحتملة، مما يساعد فرق المبيعات على تحديد أولويات الجهود.

ما هي خوارزمية نموذج تسجيل العملاء المتوقعين؟

تطبق خوارزمية نموذج تسجيل العملاء المحتملين الأوزان على عوامل مختلفة مثل المعلومات الديموغرافية أو أنماط السلوك، مما يؤدي إلى إنشاء درجة تشير إلى مدى احتمالية تحويل كل عميل محتمل.

ما هو تسجيل الرصاص في التعلم الآلي؟

في التعلم الآلي، يتضمن تسجيل العملاء المحتملين تدريب الخوارزميات باستخدام البيانات التاريخية لتحديد العملاء المحتملين والتنبؤ بهم الذين من المرجح أن يؤديوا إلى تحويلات ناجحة.

ما هو تسجيل العملاء المحتملين الآلي؟

يستفيد تسجيل العملاء المحتملين الآلي من التكنولوجيا مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لتقييم العملاء المتوقعين وتصنيفهم بشكل منهجي دون تدخل يدوي.

خاتمة

أصبح إطلاق العنان لإمكانات مبيعاتك أسهل كثيرًا باستخدام نموذج تسجيل العملاء المحتملين المعتمد على الذكاء الاصطناعي . إنها البوصلة التي ترشدك إلى العملاء المحتملين ذوي القيمة العالية. تذكر أنه يقوم بذلك عن طريق فرز نقاط البيانات وتحديد العملاء المتوقعين المناسبين للتحويل.

أنت الآن مسلح بالمعرفة حول كيفية اختلاف النماذج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي عن الأساليب التقليدية. يستخدمون الخوارزميات التنبؤية والتعلم الآلي والبيانات التاريخية لإعطاء نتائج أكثر دقة. هذا الاختلاف مهم لأن الوصول خلال الساعة الأولى يمكن أن يكون أكثر فعالية بمقدار 60 مرة منه بعد 24 ساعة.

الفكرة الرئيسية: اعتماد تسجيل العملاء المحتملين المدعوم بالذكاء الاصطناعي يعزز نمو الأعمال. إن النظام الفعال لتحديد أولويات العملاء المحتملين بناءً على احتمالية تحويلهم يساعد في تحقيق هذا النمو.

ضع في اعتبارك أيضًا أن إعداد مثل هذا النموذج يتطلب دراسة متأنية لكل من مصادر البيانات الضمنية والصريحة - بما في ذلك ملفات تعريف العملاء! يلعب التعلم الآلي دوره أيضًا؛ فهو يحدد الأنماط وبالتالي يعزز الدقة بمرور الوقت.

في الختام، استفد من هذه الأفكار بشكل كامل عند تطبيق نموذج تسجيل العملاء المحتملين المعتمد على الذكاء الاصطناعي في استراتيجيتك - ستكون بمثابة نقطة انطلاق حاسمة في رحلتك نحو تجديد المبيعات!

هل تحتاج إلى مساعدة في أتمتة عملية التنقيب عن المبيعات لديك؟

يوفر لك LeadFuze جميع البيانات التي تحتاجها للعثور على عملاء محتملين مثاليين، بما في ذلك معلومات الاتصال الكاملة.

انتقل من خلال مجموعة متنوعة من المرشحات للتركيز على العملاء المحتملين الذين تريد الوصول إليهم. هذا أمر محدد للغاية، ولكن يمكنك العثور على جميع الأشخاص المطابقين لما يلي:

• شركة تعمل في مجال الخدمات المالية أو المصرفية
• الذين لديهم أكثر من 10 موظفين
• أن تنفق المال على Adwords
• من يستخدم Hubspot
• الذين لديهم حاليا فرص عمل للمساعدة في التسويق
• مع دور مدير الموارد البشرية
• لقد كان في هذا الدور لمدة أقل من عام واحد فقط

فقط لاعطاءك فكرة.

أو ابحث عن حسابات أو عملاء محتملين محددين

يتيح لك LeadFuze العثور على معلومات الاتصال لأفراد محددين أو حتى العثور على معلومات الاتصال لجميع الموظفين في الشركة.


يمكنك أيضًا تحميل قائمة كاملة بالشركات والعثور على الجميع ضمن أقسام محددة في تلك الشركات. تحقق من LeadFuze لترى كيف يمكنك أتمتة إنشاء العملاء المحتملين.