从客户反馈、特定社交媒体网站、网站流量统计数据和其他可访问的数据库收集。到公司。每个人都贡献不同的方面来帮助完成可能的图景。线索。数据清理和准备：数据清理可以定义为消除数据集中某些错误、重复记录以及任何不需要的信息的过程。正确的数据。
工智能模型时，准备工作尤为重要。增加正确预测和 玻利维亚企业电子邮件列表试用包 信息的概率。数据收集和管理人工智能驱动的潜在客户评分简介。线索评分线索评分也指根据估计的转换可能性对每个线索进行评级。考虑到领先评分手段已经更加成熟，这一点尤其正确。倾向于使用更原始的属性，例如职位或公司规模。
艾带来。动态潜在客户评分，根据实时数据和交互修改潜在客户分数。机器学习。预测线索评分模型使用机器学习模型的本质是分析过去的数据来预测线索的未来行为。这些模型考虑了能力、兴趣、行为。和活动水平，使得对“领导”状态的预测更加现实。人工智能作为.
