Line Data Forum

洞察：分析显示，当访问者来自特定的社交媒体活动时，产品页面的跳出率很高。
行动：分析热图和用户记录，了解原因。可能是着陆页与广告承诺不符，或者行动号召 (CTA) 不明确。针对来自该来源的访客，动态调整内容、布局或优惠。
示例：一个电子商务网站使用人工智能根据用户之前的浏览历史在突尼斯 WhatsApp 号码数据其主页上动态推荐产品，从而增加转化的可能性。


洞察：某些页面上经常会出现有关产品功能或尺寸的问题。
行动：编写聊天机器人程序，使其主动针对特定问题提供帮助。如果聊天机器人无法完全解决问题，请收集电子邮件地址。
示例：一家技术支持公司使用聊天机器人记录来识别常见的痛点。然后，他们创建常见问题解答内容或引导磁力链接来解决这些具体问题，将感到沮丧的用户转化为其高级服务的潜在客户。
洞察驱动的 B2B 销售线索生成
对于 B2B，洞察力通常来自公司统计、技术统计、购买信号、行业趋势和决策单元的复杂性。

我们正在寻找什么样的见解？

公司结构和技术结构契合度：根据规模、行业、收入、技术堆栈和增长阶段，哪些公司最适合？
购买意向：哪些公司正在积极研究像您这样的解决方案？（例如，通过第三方意向数据平台、特定关键字搜索、竞争对手网站上的内容下载）。
决策单元 (DMU) 动态：购买过程中的关键利益相关者是谁（首席财务官、IT 总监、部门主管、最终用户），他们的个人优先事项是什么，以及他们如何互动？
痛点和挑战：他们试图解决哪些具体的业务问题，这些问题对财务或运营有何影响？
内容消费偏好：目标账户中的不同角色在购买过程的不同阶段会消费哪些类型的内容？（例如，高管更喜欢报告，工程师更喜欢技术规格）。
销售周期瓶颈：销售线索在销售漏斗中遇到什么困难，他们需要什么信息或保证才能取得进展？