ExtraaLearn客户行为与转化数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：客户数据, 销售线索, 客户行为分析, 市场营销, 转化率, 教育, 网站, 移动应用
数据概述：
本数据集包含了ExtraaLearn客户（销售线索）的多种属性及其与ExtraaLearn互动行为的详细信息。数据涵盖了客户的基本特征、与ExtraaLearn的首次互动方式、网站/移动应用的活动情况、最后的互动方式等多个维度，旨在全面反映客户的潜在需求和行为模式。
数据字典：
* ID：客户的唯一标识符
* age：客户的年龄
* current_occupation：客户当前的职业，包括“专业人士”、“失业者”和“学生”
* first_interaction：客户最初与ExtraaLearn的互动方式，包括“网站”、“移动应用”
* profile_completed：客户在网站/移动应用上已完成的个人资料百分比，包括“低”（0-50%）、“中”（50-75%）、“高”（75-100%）
* website_visits：客户访问网站的次数
* time_spent_on_website：客户在网站上花费的总时间
* page_views_per_visit：每次访问网站时平均浏览的页面数量
* last_activity：客户与ExtraaLearn的最后一次互动方式
* Email Activity：通过电子邮件寻求有关课程的详细信息，代表向客户分享了课程手册等信息
* Phone Activity：与代表进行了电话交谈，通过短信与代表进行了交流等
* Website Activity：与代表进行了在线聊天，在网站上更新了个人资料等
* print_media_type1：标志，指示客户是否在报纸上看到了ExtraaLearn的广告
* print_media_type2：标志，指示客户是否在杂志上看到了ExtraaLearn的广告
* digital_media：标志，指示客户是否在数字平台上看到了ExtraaLearn的广告
* educational_channels：标志，指示客户是否通过教育渠道（如在线论坛、讨论区、教育网站等）了解了ExtraaLearn
* referral：标志，指示客户是否通过推荐了解了ExtraaLearn
* status：标志，指示客户是否已转化为付费客户
数据用途概述：
该数据集可用于多方面的分析，包括客户行为分析、营销效果评估、销售线索转化预测等。市场营销团队可以利用此数据优化广告投放策略，针对不同客户群体制定个性化营销方案；销售团队可以根据客户行为数据，优先跟进高潜力的销售线索，提高转化效率；数据分析师可以利用该数据构建预测模型，预测客户的购买意愿，从而提升整体的营销效果。此外，数据集还可用于评估不同营销渠道的效果，为ExtraaLearn的业务发展提供数据支持。
