Maya 可以收集信息、提供报价并处理付款。该机器人确保客户在 90 秒内获得保险，并在三分钟内付款。 Maya 还会与客户聊天，为难题提供定制答案，同时帮助公司更改现有政策。作为一个机器学习系统，Maya 提供的客户服务越多，它就越智能，因为每次互动都有助于它学习。 Lemonade 报告称，Maya 目前处理了他们四分之一的咨询，并且在推出短短三年内就销售了 120 万份保险单。
4. 改进营销活动优化和绩效衡量 优化营销活动并监控其效果 比利时电报数据 的能力对于营销人员来说至关重要。虽然这可能是一个费力的过程，但人工智能驱动的工具不仅可以跟踪 KPI，还可以提供实时反馈和可操作的见解。 有了这种程度的理解，营销人员渠道（例如电子邮件）并深入了解趋势或障碍，以最大限度地利用任何营销活动。
还有一些 AI 工具可以根据参与度、点击率和转化率等 KPI 自动调整广告活动，例如Google Analytics 360和 Zoho Analytics。 品牌示例——The North Face 作为探索品牌，North Face 希望了解消费者在每个市场中的需求，以便根据这些偏好优化消费者体验。该公司通常通过不断监控消费者在其网站上搜索商品的方式来实现这一目标。
通过使用Google Tag Manager 360并结合 Analytics 360，该品牌发现他们的客户正在搜索一个新词 - “midi parka”。为了利用这一点，该公司重新命名了其中一款产品，并将转化次数和收入提高了 3 倍。 5. 潜在客户评分和增强销售自动化 根据 Salesforce 的销售状况报告，98% 的销售团队认为自动化潜在客户评分可以提高潜在客户的优先级。
AI 潜在客户评分使用算法来跟踪和评估用户或客户互动。然后，AI 评分模型会利用这些信息来预测哪些潜在客户将带来更有利可图的销售或客户，并可以改善与销售团队的交接。 销售团队还可以通过设置根据潜在客户的行为进行调整的 AI 触发活动来自动化潜在客户培育，使其更加个性化并可能推动参与。 人工智能还可用于深入了解客户或客户行为，并自动化面向客户的流程，例如发送电子邮件或自动销售或客户报告。