China Data

算法：分类模型。
工作原理：预测联系潜在客户的最佳渠道（电话、电子邮件、WhatsApp、直接访问）和时间，以实现最大程度的参与度和转化率。
Eureka Forbes 应用程序：如果 ML 预测 Sherpur 的潜在客户在商城晚上对 WhatsApp 消息的响应最为迅速，则系统将提示销售代理或相应地自动发送消息。
客户流失预测与留存：

算法：生存分析、分类。
工作原理：根据使用模式、服务历史或人口变化识别流失风险高的客户（不续订 AMC、不再次购买）。
Eureka Forbes 应用程序：主动为有风险的客户提供特别折扣、免费服务检查或个性化支持，提高保留率并减少对新潜在客户开发的需求。
三、Eureka Forbes 利用机器学习提升 B2B 潜在客户生成
对于 B2B，ML 专注于识别高价值账户、了解复杂的购买中心以及优化长销售周期。

基于账户的营销（ABM）与机器学习：

算法：聚类、分类。
工作原理：机器学习根据企业统计数据（行业、公司规模、收入）、技术统计数据（技术栈）和行为数据识别理想客户档案 (ICP)。然后，它会优先考虑最有可能转化的账户。
尤里卡福布斯应用程序：
针对商业客户：确定拉杰沙希市内对商用净水器或工业真空解决方案有较高需求的特定企业（例如医院、酒店、工厂、教育机构）。
确定采购委员会：根据类似成功交易的历史数据，找出目标公司内的潜在决策者和影响者。
预测潜在客户评分和路由（高级 B2B）：