Процент обогащенных записей (Enriched Records Percentage): Какая часть контактов была успешно дополнена дополнительной информацией (демография, география, интересы).
Количество добавленных атрибутов на контакт (Average Attributes Per Contact): Среднее количество новых полей данных, добавленных AI к каждой записи (например, возраст, пол, регион).
Полнота профиля (Profile Completeness Score): Общая оценка полноты данных для каждого контакта или для всего списка.
3. Метрики Сегментации и Таргетирования (Segmentation & Targeting Metrics):
Количество идентифицированных сегментов (Number of Identified Segments): Сколько различных, значимых сегментов AI выделил в вашем списке.
Размер сегментов (Segment Sizes): Распределение контактов по Данные телемаркетинга каждому сегменту.
Средняя гомогенность сегментов (Average Segment Homogeneity): Насколько схожи контакты внутри одного сегмента по ключевым параметрам (интересы, поведение). Высокая гомогенность означает более точный таргетинг.
Прогнозируемый коэффициент отклика по сегментам (Predicted Response Rate by Segment): AI может дать предварительную оценку, какой процент отклика ожидается от каждого сегмента на основе их характеристик и исторических данных.
Средняя/медианная ценность клиента по сегментам (Average/Median CLTV by Segment): Если доступна историческая информация о покупках, AI может прогнозировать потенциальную пожизненную ценность клиентов в каждом сегменте.
еред тем как начать AI-оптимизацию CRM-списка для рассылки, важно провести предварительную проверку, чтобы убедиться, что данные в вашей CRM готовы к эффективному использованию искусственным интеллектом. От этого зависит, насколько точными и полезными будут результаты оптимизации.