他们继续在主要着陆页上测试不同的布局和

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“该模型超越了传统的潜在客户评分，因为我们专注于预测潜在客户的终身价值以及与我们的服务的契合度，”张先生说。“结果非常显著：我们的销售团队效率提高了 35%，客户保留率提高了 28%，平均交易规模增长了 40%。”

5. 可视化客户的旅程。
客户旅程可能很复杂。如果不可视化用户必须采取的每一个步骤，就很难发现瓶颈。那么，为什么不使用人工智能分析来自每个渠道的数据来识别用户流失或参与度较低的地方呢？这就是Securiti.ai所做的。

他们的助理产品负责人Adil Advani告诉我，他们决定深入研究数据，以微调客户旅程。他们意识到每次点击和每次滚动都会讲述一个故事，因此他们开始分析网站上的行为模式。

“我们意识到我们的潜在客户总是卡在同一个地方，所以我们重新设计了网站的导航，使其更加直观。通过简化从主页到联系表单的流程，我们发现跳出率下降了 18%，潜在客户数量增加了 23%，”Advani 说道。

团队并没有就此止步；信息，这使他们的转化率又提高了 15%。“这一切都是为了让访客的体验尽可能顺畅，数字确实说明了一切，”Advani 补充道。

6.考虑实施动态定价和限时优惠。
在讨论预测模型时我已简要提到过这种方 加拿大移动数据库 法，但这是一个需要单独讨论的话题。

2010 年代中期，我曾在几家初创公司工作过，我记得他们的定价方案几乎是“一成不变”的。其中一家公司有一个“定制”定价选项，并带有联系 CTA，这暗示该公司愿意定制报价或讨论折扣。

尽管如此，它在价格谈判方面的主动性还是无法与人工智能相比。

根据贵公司的情况，您可以为所有客户或特定细分市场创建规则，以确定人工智能何时应发送折扣或显示限时促销。最近，我最喜欢的这种人工智能转化率优化策略的例子（尽管是从买家的角度来看）来自Etsy。

我把缝纫当成业余爱好，并开始通过该平台购买可打印的图案。正如您所料，许多卖家使用“买 2 送 1”等追加销售技巧。然而，该平台还为他们提供了智能转化优化方法。