倾向于给
这是确定最有价值捐赠者的聪明方法
  • 优先考虑
    基于数据科学,轻松地对你的线索进行优先排序
  • 发现
    找出以前被忽视的最有可能捐赠的捐赠者
  • 最大化
    增加礼物的大小和你的外联的影响

建立在精确

模型的好坏取决于输入的数据. PTG模型利用了意外之财的精确净资产和确定性的消费者数据.

真正的定制

意外之财从不使用通用的或固定的数据模型或分数. 每个倾向模型都是为您的组织定制的——旨在利用可用的数据频谱,并调整以实现您的特定开发目标.

证明

意外之财PTG模型优于启发式或基于rfm的方法. 由一组数据科学家定期测试来优化它们, 迭代, 针对你的特定目标重新训练模型.

为你的目标而建

  • 年度基金
  • 重要的礼物
  • 领导的礼物
  • 感谢耐心
  • 计划给
  • 您的自定义用例

无缝集成
可操作的见解直接整合到您的系统和工作流程

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看看意外之财如何帮助你识别, 理解, 用业内最精确的方法来吸引你富有的潜在客户, 最新净资产数据集.

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