应用：机器学习可以分析海量数据集（包括公司规模、行业、技术栈、招聘趋势、新闻提及、现有客户数据），从而识别出最适合Eureka Forbes 商业产品的企业（例如，需要先进水净化系统的医院、需要空气质量解决方案的办公室、需要安防系统的设施）。然后，机器学习可以根据这些账户的转化可能性进行评分。
对销售的影响： Eureka Forbes 的 B2B 销售人员克罗地亚 WhatsApp 号码数据可以专注于最有可能购买的高价值账户，从而简化他们的勘探工作并增加平均交易规模。
预测客户流失和追加销售/交叉销售机会：
应用：对于现有的 B2B 客户，机器学习模型可以根据服务使用情况、支持工单和合同条款预测客户流失的可能性。反过来，它们也可以识别追加销售（例如，更大尺寸的净水器）或交叉销售（例如，向只提供净水服务的客户推荐空气净化器）的机会。
对销售的影响：销售团队积极参与，以留住有价值的客户并利用现有客户群内的增长机会。
为决策者提供个性化的推广和内容：
应用：机器学习可以帮助根据角色、行业和痛点细分 B2B 潜在客户。然后，它可以推荐特定内容（例如，酒店业净水案例研究、学校空气质量网络研讨会），并定制推广信息，以最大限度地贴合个人决策者（例如，设施经理 vs 采购主管）。
对销售的影响：个性化沟通可增加繁忙的 B2B 专业人士的参与度，使初始销售对话更有成效。
自动销售预测和渠道管理：
应用：机器学习算法可以分析历史销售数据、潜在客户评分、交易阶段和销售代表活动，从而提供更准确的销售预测。它们还可以识别销售渠道中的潜在
