近期,用友 BIP 智能和数据服务能力再升级,发布用友 BIP 3 R6。YonAI 作为用友 BIP 的智能平台,以 YonGPT 企业服务大模型为核心,构建全面的智能化平台能力,打造企业数智化大脑,帮助企业实现智能化管理和运营,提高效率和竞争力。
那么,在企业的经营管理中,A 如何走入业务场景,重塑生产、供应、交易、服务的流程与模式?我们将通过四期内容,为大家揭开用友 BIP AI+产品的强健能力以及丰富场景。
本期一起来看:在企业营销管理环节,如何通过 AI 技术,为大客户经营赋能,让管理流程更高效、更智能。
我们都知道,客户经营是业务成功的关键。在这一过程中,可以分为三个核心流程:市场活动到线索兴起的 MTL 流程,线索到回款的 LTC 环节,以及售后服务的 ITR 环节。
对于项目型企业而言,客户经营的本质在于客户线、项目线和支撑线的相互依托与协同。
客户线:以客户为中心,管理客户全生命周期,通过客户评级实现客户差异化经营,确保重点客户、集团客户深度经营;
销售过程管理:以项目为核心,落地 LTC 关键管控流程,确保过程可视,把控风险。
销售支撑体系:以项目团队为核心,实现项目铁三角高效协同,合理调配项目优质资源。
以此实现铁三角的高效协同,通过知识赋能体系,促进项目成交。
接下来,我们将分别从客户线、项目线、支撑线三个维度的丰富场景,来分享如果通过数智化实现 LTC 管理全流程。
客户线数智化赋能
在客户管理方面,通过数智化赋能,企业能够实现快速获客、风险监控、信息集成、客户评测和全景透视。
社会化数据的连接和相似客户推荐,极大提升了快速获客的能力。比如通过连接天眼查、企查查等工商数据,可以按照我们设置的条件筛选出符合的数据,推荐更多优质客户给业务人员跟进,然后业务员快速生成线索。
客户自动评测定级模型,为差异化客户经营策略的落地提供了有力支持。通过设定多维度评价指标,对客户进行全面评价,并进行分级分类,根据分类不同给予差异资源和服务。
客户全生命周期管理,聚焦客户产业资源,发掘合作机会,为客户提供全生命周期解决方案。
客户风险、新闻舆情自动推送,预警不报警。通过企业风险监控、洞察分析、信息补全、招标商机、关系图谱和企业评价等工具,企业能够实现对客户风险的自动预警和推送,同时对企业信息进行校准和补全。
利用数据视图能力,将内部数据全部拉通,让客户经营全貌更直观。比如具体客户有哪些跟进动作,最近一次订单的情况,客户的信用情况,客户订单的趋势等。
建立自动化标签模型,实现千人千面的精准营销。除了给客户打标签,还可以给终端,给商品打标签,并围绕标签进行针对性营销。还可以抽取一些指标,通过计算,自动打标签。比如一个客户等级是 B 级以上,并且客户的年销售订单额的数量在 5000 万以上,那么就可以给他自动打上“大客户”的标签。
通过资源分发模型,设置分发策略,进行资源匹配。通过分发策略,可以将合适的商品推荐到合适的客户或终端上。
检查并优化商品分发策略。推荐商品之后,也可以利用地图模式,查看终端的分布情况。并在商品分发完之后,对执行结果进行分析。
ToC 智能营销模型。结合用户行为变化、数据沉淀,通过用户分群/细分等手段实现用户、商品、活动、内容等精细化、场景化、自动化、智能化运营,提升运营转化效率,驱动业务增长。通过数据分析掌握用户购买行为以及对应营销策略效果,获取市场偏好和趋势,为后续的商品采购和营销策略提供依据。
项目线数智化赋能
在项目线方面,数智化赋能包括找商机、商机强度评测、行为推荐、销售预测和销售助手等。
通过社会化招标信息对接,实现商机的快速挖掘。当有招标信息发送,可以通过 AI 招标信息订阅,自动把招标信息推到业务员手上,业务员拿到招标信息之后,可以去查看招标信息详情。如果确定这个客户可以继续跟进,可以一键生成我的线索或我的商机,进行及时跟进。
销售强度评测和销售行为智能推荐。在销售推进过程中进行销售强度评测,并依据综合评测结果及差异分析进行最佳销售行为及知识推荐,提高销售团队的赢单率和效率。
为营销决策提供有力支持,通过客户需求、竞争关系等商机信息的协同,来了解项目的关键突破点。以此给出评测结果,推荐最佳的销售行为。
通过销售预测模型,提升预测准确率。基于历史销售数据构建数据驱动模型,企业可以根据预测结果动态调整库存和生产计划,实现销量的精准预测,为各层级销售主管赋能,降低经营风险。
支撑线数智化赋能
支撑线的数智化赋能涵盖了智能跟进、语音转译、知识赋能、业务看板和数据服务。
融合 YonGPT 的智能应用场景,通过语音交互和智能写文章等功能,智能生成跟进内容和确认,快速完成拜访记录。并结合知识图谱与 AI 技术,实现知识内容的自动生成与搜索。
提供业务经营看板,企业可以根据不同细分业务模块,提供配套的主题分析看板,全方位了解企业运营情况。
通过数据服务赋能,以数据驾驶舱的形式,企业可以更好的做数据洞察,包括销售分析、合同分析、回款分析、目标达成分析、交易趋势分析、客户交易概览、客户贡献排行、客户目标达成、商品销售排行、销售业绩排行等。
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