Förbättra kundförvärv genom automatiserad leadgenerering

Implementera en lösning för att automatisera leadgenerering baserat på kundbeteende och preferenser:
Skapa en systematisk process för att samla in data om potentiella kunder, såsom webbplatsbeteende, interaktioner och tidigare köphistorik.
Använd den insamlade datan för att segmentera kunder och generera leads automatiskt baserat på deras intressen och beteenden.
Implementera ett automatiserat lead scoring-system för att identifiera de mest kvalificerade leads.
Använd data för att skapa en mer effektiv och riktad marknadsföring:
Analysera kunddata för att skapa personaliserade marknadsföringskampanjer och erbjudanden.
Använd automatiserade verktyg för att skicka ut riktade annonser och e-postkampanjer baserat på kundens preferenser.
Optimera kampanjer genom att ständigt justera dem baserat på de insikter som samlas in från marknadsföringsaktiviteterna.
Lillqvist Strat kan spara upp till 250 timmar per år genom automatisering:
Automatiserad leadgenerering och marknadsföring sparar tid genom att minska behovet av manuellt arbete och möjliggör mer fokuserad och effektiv användning av resurser.
Rätt dataanalys och insiktsfull marknadsföring ger ett bättre resultat med färre ansträngningar.

Code Example:

import pandas as pd
import numpy as np

# Sample customer data
data = {'CustomerID': [1, 2, 3, 4, 5],
        'LastPurchase': ['2023-01-01', '2023-01-15', '2023-02-01', '2023-01-25', '2023-03-10'],
        'TotalSpent': [200, 500, 150, 300, 100],
        'EmailOptIn': [True, False, True, True, False]}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert LastPurchase to datetime
df['LastPurchase'] = pd.to_datetime(df['LastPurchase'])

# Calculate days since last purchase
df['DaysSinceLastPurchase'] = (pd.to_datetime('today') - df['LastPurchase']).dt.days

# Filter customers who opted in for emails and have spent over $200
qualified_leads = df[(df['EmailOptIn'] == True) & (df['TotalSpent'] > 200)]

print("Qualified Leads:")
print(qualified_leads)

# Save qualified leads for follow-up
qualified_leads.to_csv('qualified_leads.csv', index=False)