潜在客户行为分析数据集LeadsBehaviorAnalysis-kratikulhara
数据来源：互联网公开数据
标签：潜在客户, 市场营销, 客户关系管理, 客户行为分析, 销售线索, 数据挖掘, 机器学习, 转化预测
数据概述：
该数据集包含来自X Education的潜在客户数据，记录了潜在客户的基本信息、来源渠道、网站行为、互动记录以及转化情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内收集的静态数据。
地理范围：数据可能包含全球范围的潜在客户，但主要集中在印度地区。
数据维度：包括“Prospect ID”（潜在客户ID）、“Lead Number”（线索编号）、“Lead Origin”（线索来源）、“Lead Source”（线索渠道）、“Do Not Email”（是否拒绝邮件）、“Do Not Call”（是否拒绝电话）、“Converted”（是否转化）、“TotalVisits”（总访问次数）、“Total Time Spent on Website”（网站总停留时间）、“Page Views Per Visit”（每次访问的页面浏览量）、“Last Activity”（最后一次活动）、“Country”（国家）、“Specialization”（专业）、“How did you hear about X Education”（如何得知X Education）、“What is your current occupation”（当前职业）、“What matters most to you in choosing a course”（选择课程时最看重什么）、“Search”（是否通过搜索）、“Magazine”（是否通过杂志）、“Newspaper Article”（是否通过报纸文章）、“X Education Forums”（是否通过X Education论坛）、“Newspaper”（是否通过报纸）、“Digital Advertisement”（是否通过数字广告）、“Through Recommendations”（是否通过推荐）、“Receive More Updates About Our Courses”（是否接收课程更新）、“Tags”（标签）、“Lead Quality”（线索质量）、“Update me on Supply Chain Content”（是否更新供应链内容）、“Get updates on DM Content”（是否获取DM内容更新）、“Lead Profile”（线索资料）、“City”（城市）、“Asymmetrique Activity Index”（Asymmetrique活动指数）、“Asymmetrique Profile Index”（Asymmetrique资料指数）、“Asymmetrique Activity Score”（Asymmetrique活动评分）、“Asymmetrique Profile Score”（Asymmetrique资料评分）、“I agree to pay the amount through cheque”（是否同意通过支票付款）、“A free copy of Mastering The Interview”（是否获得免费面试指南）、“Last Notable Activity”（最后一次重要活动）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Leads.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于客户行为分析、销售线索评估、转化预测等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于市场营销、客户关系管理、销售管理等领域的学术研究，如客户生命周期分析、潜在客户评分模型构建、营销活动效果评估等。
行业应用：为教育培训行业提供数据支持，特别是在潜在客户获取、转化率提升、营销策略优化方面。
决策支持：支持企业制定更精准的营销策略，优化销售流程，提高转化率和客户满意度。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、客户关系管理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和营销策略。
此数据集特别适合用于探索影响潜在客户转化的关键因素，预测客户行为，优化营销资源配置，实现客户价值最大化。
