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探迹打造有效的数据闭环 协助企业聚焦优质客户

归档日期:06-06       文本归类:企业过程建模      文章编辑:爱尚语录

  销售线B销售的首要目标。获取大量的销售线索,提高他们的质量,管理好这些线索,最后创造一种更好的客户购买体验,是业务部门共同关心的问题。

  在实际应用中,许多企业面临着缺少市场调研、自有数据库混乱难以统一、公司内部数据不透明等问题,导致在推广初期面临第一方数据缺失的问题。第一方数据缺失将导致企业画像、决策链画像和联系人画像的模糊,从而导致在推广初期难以选择合适的销售优先级、资源配置、销售渠道等,导致企业需要的试错成本和周期增加。

  另外许多B2B业务产品周期较长,销售线索堆积,线索往往需要数月的时间去消化。每个滞留的销售管道中的线索均村所在流失的风险,滞留时间越长,流失的风险越高。错失客户兴奋期,导致最终成单率变低。

  现在,越来越多的企业服务商将深度学习引入到了潜客挖掘这一环节,通过不同维度、不同逻辑的推荐模型,帮助企业跟踪学习客户销售行为偏好,提取高价值客户的共有特征,从而在海量企业数据中预测出潜在客户。

  与传统的数据模型不同的是,深度学习强调“学习”这一过程。探迹销售云平台通过科学设计的数据采集节点,形成有效的数据闭环,从而循环迭代优化模型,持续提升销售线索预测的精确率,形成“推荐精准--销售线索更优质--模型进一步优化--推荐更加精准”的正循环。

  作为一家基于大数据的智能销售服务提供商,探迹科技在做的,根据企业的目标客户画像,过往成单客户,自动建立销售预测模型,动态完善客户画像,在企业库中实现精准、智能的销售线索推荐。通过科学的数据采集,循环迭代推荐模型,持续提升销售线索预测的准确率,最终让企业彻底省去线索寻找的过程。

  具体应用上,探迹可对潜在客户进行推荐和评分。推荐这部分主要是通过对企业现有客户群进行建模分析,挖掘销售线索,从企业知识图谱中匹配优质潜在客户;评分则是通过丰富的线索维度,计算与模型的契合度,帮助客户把现有的销售线索进行打分和排序。

  企业销售资源是有限的,而销售线索挖掘和排序,可以帮助企业将有限的资源集中在赢单率最高的重点商机上,极大提高员工的工作效率和产出,同时,协助销售识别出存在高风险的大客户商机,及时跟进,排除流失风险。

  探迹智能销售云通过大数据挖掘,以企业主为群体,利用人工智能技术排序,实现企业与客户精准匹配,提供专业的销售线索支持,驱动业绩稳步增长。

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