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Post by account_disabled on Jan 27, 2024 2:13:21 GMT -7
隐式评分涉及对通过用户监视获得的数据的分析。也就是说您需要收集有关用页面他是否发表评论是否通过内部链接的数据。为每个动作分配一定数量的点这些点将被采取或添加到总金额中。使用标准。人口因素受众的性别年龄状况和习惯。有关公司的信息与交易有关这既是公司规模及其活动又是近似收入。表征与站点交互的行为因素。请务必检查数据质量因为潜在客户可能是垃圾邮件发送者或竞争公司的代表。在检查数据质量时您应该事先与通常对客户了解得很好并且可以关注行为与他人不同的经理进行交谈。 接下来您需要绘制一个比例将权重分配给每个动作的点。通过产生所需结果的动作可 手机号码数据 获得最大的重量。还需要阴性标准。它们被分配为负值。这样的负面标准包括例如从邮件列表中退订或仅访问职业页面这意味着该人对产品不感兴趣但对空缺不感兴趣。在计算点之前您需要确定阈值哪个级别将被视为低中或高。例如边界数据低点平均点高点及更高。因此将来将确定优先级。对于每个业务领域都需要考虑其自己的评分功能。例如对于在线学校或课程的评分参数如下客户留下的联系方式对付费。 服务信息的兴趣数据审查注册熟悉课程客户在本课程中花费的时间与学校经理交谈。在在线商店进行评分时您需要评估致电这家商店的频率按产品类别划分的观点数量查看付款和交货条件购买频率打开邮寄信如果已订阅客户平均检查金额。对进行评分需要另一种方法该方法处理重大交易。他们还评估联系方式不仅包括姓名和电话号码还包括该人代表的公司名称。其他参数联系职位及其权限他将负责交易客户熟悉价格并同意工作条件从商业报价等转移到现场的事实。
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