В этом документе описывается концептуальная и операционная структура основанной на искусственном интеллекте модели оценки намерений покупателя, предназначенной для количественной оценки вероятности того, что покупатель B2B примет решение о покупке.
Среда объединяет поведенческие сигналы, семантическую интерпретацию, сопоставление исторических шаблонов и вероятностное взвешивание для создания динамической оценки намерений.

Приведенный ниже план описывает архитектуру модели в формате, аналогичном внутренним техническим спецификациям.

Цель модели

Для расчета показатель непрерывной вероятности (0–100), который отражает вероятность перехода покупателя от текущего этапа взаимодействия к фактической покупке.

Оценка должна:

• адаптироваться к новым сигналам в режиме реального времени

• отражают принципы поведенческой экономики

• обрабатывать неопределенность и неполную информацию

• корректировать на основе архетипов покупателей

• обобщить данные по отраслям

Обзор архитектуры сигнала

Намерение покупателя не выводится из одного события — оно реконструируется из сигналов нескольких классов:

Класс сигнала A: сигналы поведенческой частоты

Измеряйте плотность и последовательность действий.

• интервалы повторного посещения

• Схемы продолжительности сеанса

• повторные запросы

• постоянный интерес к той же спецификации

Класс сигналов B: сигналы семантического содержания

Извлекайте смысл из шаблонов общения и запросов.

• специфичность вопросов

• ссылка на ограничения

• формулировка, ориентированная на принятие решений

• настроение, указывающее на уверенность или сомнение

Класс сигналов C: сигналы сравнительной оценки

Отражает поведение конкурентного анализа.

• сравнение между поставщиками

• проверка диапазона допуска

• сравнение цены и времени выполнения заказа

Сигнал класса D: сигналы оценки риска

Укажите предполагаемую неопределенность.

• запросы на сертификацию

• вопросы, связанные с рисками

• проблемы осуществимости логистики

Класс сигналов E: временные сигналы

Фиксируйте временные закономерности.

• ускорение отправки сообщений

• интервалы задержки

• изменения в скорости реагирования

Каждый класс вносит свой вклад в зависимости от калибровки веса.

Структура взвешивания функций

Модель присваивает веса, используя гибридный подход:

Базовый вес (Вб)

Отображает глобальное влияние каждого класса сигналов в разных отраслях.

Контекстный вес (Wc)

Корректируется в зависимости от типа продукта, сегмента покупателей и отраслевых норм поведения.

Поведенческий вес (Wbvr)

На основе поведенческих экономических моделей, таких как неприятие потерь или инерция решений.

Исторический вес (Втч)

Рассчитывается на основе совокупного опыта прошлых покупателей.

Персонализированный вес (Wp)

Уточнено, поскольку система отслеживает индивидуальные тенденции покупателей.

Окончательный вклад функции в оценку:

Оценка функции = Wb + Wc + Wbvr + Wh + Wp

Кривая вероятности намерения

Система не рассматривает намерение как линейную прогрессию.
Вместо этого она отображает поведение покупателя в виде нелинейной кривой вероятности, отражающей реальную динамику принятия решений.

Используются три типа кривых:

1. Накопительная кривая

Намерение стабильно растет по мере накопления сигналов.

2. Пороговая кривая

Намерение остается низким до появления ключевых сигналов, а затем быстро возрастает.

3. Кривая колебаний

Намерение колеблется в зависимости от попеременной ясности и неопределенности.

Покупателям автоматически назначается тип кривой в зависимости от поведения сигнала.

Механизмы калибровки

Калибровка гарантирует, что модель отражает текущее поведение рынка.

Калибровка между покупателями

Сопоставляет оценку с моделями поведения похожих покупателей.

Временная калибровка

Корректируется с учетом сезонности, проектных циклов или ритмов закупок.

Промышленная калибровка

Нормализация различий в оценках между секторами (например, электроника и упаковка).

Калибровка шумоподавления

Подавляет ложные срабатывания (например, случайные посещения страниц, поверхностные запросы).

Интеграция уровня доверия

Система включает в себя уровень уверенности, который количественно определяет неопределенность в оценке.

На уверенность влияют:

• полнота данных

• волатильность поведения покупателей

• согласованность сигнала

• наличие или отсутствие ключевых показателей

Высокое намерение + низкая достоверность ≠ надежный прогноз
Умеренное намерение + высокая достоверность = значимый прогноз

Это предотвращает чрезмерную интерпретацию неполных данных.

Механизм интерпретации поведения

Помимо численной оценки, система генерирует аналитические результаты:

Проекция сцены

Оцените, на каком этапе пути принятия решения находится покупатель.

Индекс импульса

Показатель ускорения или замедления намерения.

Профиль риска

Указывает, растет или падает восприятие риска.

Сравнительная ориентация

Показывает, изолирует ли покупатель одного поставщика или расширяет поле поиска.

Эти контекстные уровни делают оценку более эффективной.

SaleAI Реализация (нерекламная)

SaleAI CRM и агенты данных принимают:

• семантика сообщения

• просмотр журналов

• сигналы сравнительного анализа

• запросы, связанные с рисками

• поведенческие последовательности

Агенты сопоставляют их с показателями намерений, используя описанную выше структуру.

Это описание отражает только принципы работы системы, а не рекламные заявления.

Случаи практического использования

Модель оценки намерений поддерживает:

• квалификация потенциального клиента

• автоматическая расстановка приоритетов последующих действий

• прогнозирование

• сегментация покупателей

• оценка риска

• определение пороговых значений покупок

Он позволяет осуществлять продажи на основе данных, не полагаясь на субъективную интерпретацию.

Вывод

Намерение покупателя – это вероятностная конструкция, сформированная на основе поведения, контекста, оценки риска и последовательности решений.
Структурированная модель оценки позволяет ИИ интерпретировать эти факторы как измеримый индекс, обеспечивая ясность в средах, где человеческое наблюдение часто неоднозначно.

Этот проект дает основу для понимания того, как ИИ преобразует фрагментированную покупательскую активность в последовательную вероятность покупки.