Machine Learning algorithms can be trained on historical outcomes of sales outreach data to predict what leads are most likely to end up as a conversion. This approach is called lead scoring where a probability is assigned to each lead that allows an outreach list to be ranked from highest to lowest probability. Standard machine learning models can be applied based on demographic information, past purchasing habits, and other factors.

Facile.it, a leading Italian price comparison website, used Fido to apply lead scoring to their large database of leads. By using this approach Facile.it where able to ensure that only verified leads would be seen by their sales agents. Using this approach they were able to achieve a 43% increase in conversion and a 24% reduction in conversion time.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être formés sur les résultats historiques des données de diffusion des ventes pour prédire quels prospects sont les plus susceptibles de se transformer en conversion. Cette approche est appelée notation des prospects, où une probabilité est attribuée à chaque prospect, ce qui permet de classer une liste de sensibilisation de la probabilité la plus élevée à la probabilité la plus faible. Des modèles d'apprentissage automatique standard peuvent être appliqués en fonction des informations démographiques, des habitudes d'achat passées et d'autres facteurs. Facile.it, l'un des principaux sites italiens de comparaison de prix, a utilisé Fido pour appliquer la notation des prospects à sa vaste base de données de prospects. En utilisant cette approche, Facile.it a pu garantir que seuls les prospects vérifiés seraient vus par leurs agents commerciaux. Grâce à cette approche, ils ont pu obtenir une augmentation de 43 % de la conversion et une réduction de 24 % du temps de conversion.

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