为了为客户建立模型，我们研究了他所在的市场、公司的网站以及产品的需求特征。随着时间的推移，我们发现了改进营销和计划优化的机会。在此基础上，我们按月预测了营销投资的财务回报。
客户是一家处理复杂的公用事业场所布置的公司。实施电子营销系统的目标是使本年度的收入增加两倍。预测模型有助于了解这个目标是否可以实现以及到底需要做什么才能实现这一目标。
我们从客户的CRM中下载了大量有用的数据，数量较多，连接数量较少。
我们按月将数据整理成销售漏斗，并确定公司与客户互动的阶段：
1）传入请求（不细分为线上和线下的潜在客户）；
2) 联系人（所有潜在买家）；
3）与目标利益方接触；
4）项目；
5）合同。
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基于 CRM 数据的销售漏斗
当时，潜在客户转化为已签订 英国电话号码数据 合同的比例很低——不超过 15%。我们发现一些数据收集不正确，但即使这些信息也为进一步采取措施提供了基础。
接下来，我们按网站和关键字统计搜索引擎的点击率。由于设置不正确，所有关键字的信息未传输至 CRM。我们将收集到的信息整理成表格，看到了销售漏斗中的瓶颈。
我们发现网站上的技术错误可能会降低转化率。现场研究未向表中添加数据
如果CRM中没有数据怎么办？
在本例中：
我们使用 WordStat 识别有关客户主题的高频查询。
我们通过 Yandex.Direct 中的预算计算功能运行它们。
我们分析竞争对手。
这就是我们评估搜索引擎推广期间可实现的最大点击次数以及 SMM 和推荐流量潜力的方式。
预测模型如何运作
收集数据后，我们获得了预测模型的框架。它列出了当前的销售漏斗并确定了您可以成长的瓶颈。
在这个阶段，我们发现客户“漏斗”中的问题。事实证明，只有大约一半的联系人转化为潜在客户：该公司最初收集了非目标流量。项目转化为合同的比例不高于15%。一个全球性问题也出现了：在所有项目中，只有 7% 达到了完成阶段：
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我们展示了通过在营销工具之间以不同方式分配预算可以获得多少收入。我们比较了当前和预测的销售渠道：
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他们提出了按月对漏斗进行细分，并确定了可以通过在公司引入系统电子邮件营销来改善的四个瓶颈：
- 从流量到请求的转化，
- 从请求到目标联系人的转化，
- 从目标联系人到项目的转化，
- 从项目的转化到合同。
计量经济模型示例