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如果没有这些额外的洞察，很容易做出错误的决定。您不仅无法纠正错误，反而可能会损害您的潜在客户开发策略。您可以纠正这些问题，并优化整体用户体验。障碍越少，转化用户的可能性就越大。
然而，鉴于数据的复杂性和范围不断增加，组织也在寻求新技术来利用这些数据。
一个例子是大型语言模型 (LLM)。如果你好奇LLM 的工作原理，它们使用机器学习来解释复杂数据，并且可以应用于许多领域。将行为分析与此类技术结合使用，可以产生非常强大的效果。
行为分析潜在客户生成：通过潜在客户评分识别高价值潜在客户
并非所有潜在客户都值得追踪。有些“低价值”的潜在客户可能会购买产品后再也不会光顾你的业务。就 B2B 业务而言，用户可能会订阅你的产品一个月，然后就转向其他地方。
遗憾的是，人们很容易投入过多的资源去追逐这类客户。更好的做法是专注于那些能够与你的企业建立长期关系的“高价值”潜在客户。当然，挑战在于如何识别这些客户。
最新的行为分析工具利用人工智能辅助潜在客户评分。通过分析用户行为的历史趋势和当前模式，这些工具可以评估每条潜在客户的价值。这能让您更有效地集中资源，并提升长期收入。
当然，要有效地训练人工智能，你需要海量数据集以及诸如Hadoop 分布式文 希腊电话号码数据 件系统之类的工具。因此，对于规模较小的组织来说，AI 驱动可能不是一个有效的解决方案。
提高留存率
行为分析潜在客户生成：提高留存率
很多现代营销策略都注重留存是有原因的。客户成群结队地离开你的品牌是一个严重的问题。这意味着你需要不断地花钱做广告来弥补流失的客户。
由于缺乏稳定的销售，您的增长将受到阻碍。客户留存率低也表明客户对您的品牌不满意。他们可能会留下差评，进一步损害您的声誉。
留存率低也可能成为您长期潜在客户开发工作的一个主要问题。如果留存率低的客户减少，您获得的推荐量也会减少。如果留存率低是由于用户体验不佳造成的，您的搜索引擎结果排名也可能会受到影响。这意味着更少的潜在客户会自然而然地找到您的品牌。
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