Motor de Qualificação de Leads
Motor Cognitivo de Qualificação de Leads
Qualificar os Leads que chegam e aumentar a taxa de conversão é o maior desafio dos negócios.
Esse processo é muito importante para aumentar a produtividade do time comercial e potencializar os resultados da empresa.
Com um time de especialistas em Ciência de Dados e utilizando Inteligência Artificial e técnicas avançadas de Machine Learning, a Lumini desenvolveu um motor cognitivo capaz de segmentar e qualificar os Leads de um negócio.
CIÊNCIA DE DADOS & IA
CARACTERÍSTICAS
Jornada AI Sales Support
Através dessa jornada, utilizamos modelos para segmentar os possíveis clientes e recomendar produtos e serviços de acordo com cada perfil, priorizando a taxa de conversão.
Score de Lead
É um algoritmo usado para atribuir uma pontuação a potenciais clientes de acordo com a probabilidade de conversão em vendas. É desenvolvido usando dados históricos de vendas e informações sobre os contatos, como: características demográficas, comportamento de compra e interações com a empresa.
Recommender
Algoritmo utilizado para recomendar itens (como filmes, músicas, livros, produtos e serviços) a usuários com base em suas preferências e comportamentos de consumo anteriores.
É capaz de analisar e processar grandes quantidades de dados, identificando padrões e relações entre os itens e os usuários, para então recomendar itens relevantes e personalizados para cada um.
Personas
Algoritmo usado para representar grupos de indivíduos que compartilham características semelhantes, como comportamentos, necessidades, objetivos e desafios.
É usado para entender melhor o público-alvo, personalizar mensagens de marketing, otimizar a experiência do usuário e desenvolver novos produtos e serviços. O modelo de Personas é criado com base em dados qualitativos e quantitativos, incluindo entrevistas, pesquisas de mercado e análise de dados comportamentais.
Match
É um algoritmo utilizado para identificar relações entre indivíduos a partir de dados coletados sobre eles. Pode ser utilizado para recomendar amigos, sugerir vendedores para clientes, permitir networking profissional e outros.
O modelo utiliza técnicas Machine Learning para analisar dados como interesses, atividades, histórico de relacionamentos etc., para encontrar indivíduos que possuem características semelhantes e, portanto, compatíveis.
O que podemos fazer?
Modelagem Preditiva de Leads Qualificados
Utilizamos técnicas de Machine Learning, como Regressão Logística, Random Forest, entre outras, para prever a probabilidade de um lead se tornar um cliente qualificado, com base em características históricas e comportamentais.
Análise de Dados de Leads
Realizamos a análise exploratória de dados dos contatos, utilizando ferramentas como o Power BI ou Tableau, para identificar tendências, padrões e oportunidades.
Previsão de Vendas de Leads
Aplicamos modelos de Machine Learning, como o Regressão Linear ou Random Forest, para prever a propensão de compra dos potenciais clientes.
Score de Leads
Implementamos um sistema de pontuação dos contatos, usando ferramentas como o KNIME ou RapidMiner, para priorizar aqueles com maior potencial de conversão.
Análise de Comportamento de Leads
Utilizamos técnicas de análise de comportamento, como o clustering ou o PCA, para entender o comportamento dos usuários em relação a determinados produtos ou serviços.
Otimização de Campanhas de Marketing
Utilizamos algoritmos genéticos ou otimização por enxame de partículas para otimizar as campanhas de marketing, aumentando a eficiência e o ROI. A otimização pode incluir ajustes no segmento de público-alvo, na mensagem de marketing, no timing de envio, no canal de entrega e outros aspectos da campanha.
Segmentação Preditiva de Leads
Aplicamos modelos de Machine Learning, como o Naive Bayes ou SVM, para classificar os leads em diferentes segmentos, de acordo com suas características e comportamento.
Personalização de Experiência de Leads
Implementamos técnicas de personalização, como a recomendação baseada em conteúdo ou colaborativa, para oferecer aos leads uma experiência personalizada e relevante.
Análise de Sentimento de Leads
Utilizamos ferramentas de processamento de linguagem natural, como o NLTK ou spaCy, para analisar as opiniões dos leads em relação a determinados produtos ou serviços.
Monitoramento em Tempo Real de Leads
Implementamos um sistema de monitoramento em tempo real, usando tecnologias como o Apache Spark ou Flink, para acompanhar o comportamento dos leads em tempo real.
Enriquecimento de Dados
Consultamos bureaus de crédito e outras fontes para complementar dados faltantes e oferecer informações precisas e atualizadas sobre leads. Isso inclui informações como telefones atualizados, documentos pessoais, estado civil, renda familiar, entre outras.
Análise de Segmentação de Mercado
Usamos técnicas estatísticas para identificar padrões e tendências entre leads, permitindo uma segmentação mais precisa do mercado.
Modelagem de Previsão de Vendas
Utilizamos modelos de regressão linear, árvores de decisão, Random Forest e outras técnicas para prever as vendas futuras, com base nas informações coletadas sobre os leads.
Análise de Perfil de Compra
Utilizamos técnicas de mineração de dados e Machine Learning para identificar padrões e comportamentos de compra dos leads, ajudando a personalizar as campanhas de marketing e vendas.
Análise de Customer Lifetime Value (CLV):
Utilizamos técnicas estatísticas para prever o valor de um lead ao longo do tempo, levando em consideração sua probabilidade de permanecer como cliente e seu valor de compra.
Análise de Clusterização
Utilizamos técnicas de clusterização, como o K-Means, para agrupar leads com base em suas características similares, como demografia, comportamento de compra e interesses, para identificar padrões e segmentar o público-alvo.
Análise de Regressão
Aplicamos modelos de regressão, como a Regressão Linear e Logística, para prever o comportamento de leads em relação à conversão em vendas.
Segmentação de Leads por Potencial de Compra
Utilizamos técnicas de mineração de dados, como Regressão Logística e Árvores de Decisão, para identificar grupos de leads com potencial semelhante de compra. Isso permite que as ações de marketing sejam direcionadas de maneira mais eficiente e eficaz.