Прогнозирование пожизненной ценности клиента (CLV Prediction): AI-модели оценивают будущую ценность каждого клиента для бизнеса, что позволяет приоритизировать усилия по работе с наиболее прибыльными сегментами.
Прогнозирование готовности к покупке/интереса (Propensity to Buy/Interest): Основываясь на всех доступных данных (просмотры товаров, клики, предыдущие покупки, демография), AI может предсказать, насколько вероятно, что клиент заинтересован в конкретном продукте или услуге, и готов к покупке. Это позволяет формировать "горячие" списки.
Динамическая сегментация: Сегменты не статичны. AI-системы постоянно обновляют принадлежность контактов к сегментам в реальном времени, реагируя на новые данные и изменения в поведении клиента.
3. Персонализация и оптимизация коммуникаций (Engagement Enhancement)
Рекомендательные системы: Подобно тому, как Netflix рекомендует фильмы, AI может рекомендовать наиболее релевантные продукты, услуги или контент для каждого сегмента или даже отдельного контакта, исходя из их профиля и предсказаний.
Оптимизация времени и канала: AI-алгоритмы определяют наиболее оптимальное время суток и день недели для контакта с каждым клиентом (например, на основе прошлых успешных взаимодействий) и предпочитаемый канал связи (звонок, SMS, мессенджер).
Оптимизация сообщения (A/B тестирование с AI): AI может Данные телеграммы анализировать эффективность различных формулировок, предложений и призывов к действию для разных сегментов, помогая создавать
Автоматизированные персонализированные кампании: AI может автоматически запускать кампании для определенных сегментов при наступлении триггерных событий (например, отправка SMS с напоминанием о брошенной корзине, звонок с предложением скидки клиенту, проявляющему признаки оттока).
4. Измерение и анализ производительности (Continuous Improvement)
Отслеживание KPI: AI помогает отслеживать ключевые показатели эффективности кампаний, связанных с телефонным списком (уровень дозвона, конверсия, ROI) в реальном времени.