1. Углубленная очистка и обогащение данных (Foundation Layer)
Автоматизированная валидация и стандартизация: AI не просто исправляет ошибки, но и проверяет "жизнеспособность" номера, его тип (мобильный, стационарный, VoIP) и географическую принадлежность (страна, регион, часовой пояс) с высокой точностью. Используются алгоритмы распознавания паттернов для очистки и нормализации.
Идентификация "мертвых" и проблемных номеров: С помощью AI и интеграции с внешними базами данных (например, API провайдеров связи, списки "не беспокоить" - DNC) можно предсказать или подтвердить, является ли номер неактивным, отключенным или находится в списках для блокировки, минимизируя холостые звонки.
Обогащение из множества источников: AI объединяет телефонные номера с данными из CRM, систем аналитики веб-сайтов, социальных сетей, истории покупок, данных колл-центров. Алгоритмы сопоставления (matching algorithms) находят связи между разрозненными идентификаторами.
2. Продвинутая сегментация (Targeting Precision)
Поведенческая сегментация (Behavioral Segmentation):
История взаимодействий: AI анализирует все прошлые Данные телеграммы точки контакта (звонки, SMS, email, посещения сайта), чтобы понять предпочтения клиента. Например, алгоритмы кластеризации (K-Means, Hierarchical Clustering) могут выявить группы клиентов, предпочитающих SMS-коммуникацию или активно взаимодействующих с определенными категориями продуктов.
Активность и вовлеченность: AI может выделить сегменты по уровню активности (частые покупатели, спящие клиенты, новые пользователи)
Предиктивная сегментация (Predictive Segmentation):
Прогнозирование оттока (Churn Prediction): Алгоритмы машинного обучения (Logistic Regression, Random Forests, Gradient Boosting) обучаются на исторических данных, чтобы выявлять клиентов с высокой вероятностью оттока, основываясь на изменениях в их поведении (например, снижение активности, игнорирование звонков). Это позволяет запустить кампании по удержанию.