关键绩效指标
接触频率（Frequency） ——受众与品牌互动的次数。
品牌回忆（自发品牌回忆）是目标受众在某一类别的背景下记住某个品牌的能力。
针对不同类型品牌的绩效跟踪功能
B2C 品牌：高接触频率、频繁测量（例如每月或每季度）、互动级指标（点击次数、浏览次数、覆盖范围）。
B2B 品牌：联系频率较低，研究频率较低但更深入（例如每半年 马耳他电话号码库 或每年），注重定性指标（调查、访谈）。
此外：利用销售人员作为面试官
这种方法要求销售人员在与顾客沟通的过程中，收集顾客是否了解该品牌、对品牌的记忆程度以及他们对品牌的具体联想等信息。
这种方式的优点是成本最低、信息收集效率高。然而，也存在缺点：获得主观或不完整数据的风险，给销售团队带来额外负担，这可能会对其核心业务产生负面影响，并且需要有强大的营销分析师来构建调查。
如何利用人工智能和机器学习提高联络效率
“七次互动规则”没有考虑到联系的质量。同时，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等现代技术使您能够显著加强与潜在客户的联系，使每个互动点尽可能有效。
人工智能和机器学习如何帮助提高每次联系的有效性
单一客户资料： AI 有助于结合所有客户数据（网站行为、电子邮件回复、购买历史）以了解全貌并尽可能使信息个性化。
预测最佳交互点： ML 算法分析数据并确定何时以及通过哪种渠道与特定客户进行最佳沟通，从而使联系最有效。
精准的受众细分：借助机器学习，您可以根据行为模式自动细分受众，以避免不必要的联系并只关注相关信息。
实时个性化：人工智能不断调整内容并提供当前客户行为。例如，如果用户正在浏览您网站上的特定服务，AI 可以立即发送相关的个性化消息或优惠。
联系频率优化：通过利用分析和预测，人工智能可以确定最佳互动次数，以避免客户疲劳，同时仍能足够频繁地提醒客户品牌。
因此，使用 AI 和 ML 不仅可以让公司实现所需的交互数量，还可以确保其最高质量。因此，每次联系都会变得更有意义，营销预算也会得到有效利用。