數據基礎
ML 評分匯入歷史活動、公司屬性、行為與情緒，建立可預測轉換機率的特徵；持續回饋讓準確度不斷提升。
有效模型
GBM 在雜訊高的 B2B 數據上表現突出；深度網路在高量、多模態信號表現優異；邏輯回歸作為可解釋的基準模型仍具價值。
非顯性驅動因素
模型可發現人工難以察覺的模式——回覆情緒、互動序列與角色動態等。
商業成果
更短週期、更精準的預估以及更高的展示到成交比；市場行銷的優先順序更清晰，SDR 將精力集中於最有影響的地方。
結語
ML 以實證精度取代直覺；在乾淨數據與持續回饋下，轉換預測成為可靠的營收槓桿。