AI为ToB企业节省大量隐性成本

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: **客户在哪儿AI不仅助ToB企业定位客户和制定营销策略,还能自动分析销售报告数据,减少员工51%的重复工作。通过AI提取企业内外部数据,优化数据收集与处理,释放员工时间,聚焦创造性任务,提升工作效率,实现降本增效。**

前些天,在向朋友介绍“客户在哪儿AI”时,我着重说了它效果最为显著的两个功能,即,为ToB企业指明在哪儿能准确的找到客户和该场景下的最佳营销策略,以及深入洞察竞争对手并找到最佳竞争策略。

当我说完这两个核心功能的运作原理时——先通过AI全网挖掘企业全历史行为数据,再将大量的这种数据放在一起进行洞察。朋友指出我遗漏了第三个重要的应用领域“你这个AI还能帮我们完成频繁琐碎的报告工作。”我随即询问缘由,朋友解释道:一个ToB公司所有跟销售相关的员工,基本都需要定期(周、月、季、半年、一年,有的甚至按天)撰写报告、材料或者各种汇报。这些内容最常涉的就是营销的各种统计数据,如营销活动次数和参与人数、销售拜访会面的人数等。这些数据很多都以非结构化的文本形式记录,一不能直接拿来做数据分析,二还要在写报告时重新整理提取,耗时麻烦。你说的客户在哪儿AI能从全网数据中提取企业和企业决策人的行为,岂不是也能直接从企业内部记录中提取这类数据?这不就是为我们减少了重复低价值的工作量嘛。

朋友的一番话,竟然让我这个客户在哪儿AI的内部人感到一丝惭愧——我竟然没发现这个卖点!

记得此前看过一个麦肯锡的研究报告,它指出个人工作中,创造性与决策性工作仅占全天工作时长的7%,专业技能积累占14%,沟通交流占16%,处理不可预知的意外工作占12%,而剩余的51%时间则主要用于数据收集(17%)、数据处理(16%)及可预期的重复性工作(18%)。显然,我朋友说的定期做报告正属于这51%中的可预期的重复性工作,并且还同时涉及数据收集与数据处理。

时间分析.png

那为什么客户在哪儿AI能为员工省去这么多重复低价值的工作时长呢?我想主要原因在于,客户在哪儿AI就是为ToB市场营销而生,因此它挖掘的所有类型的数据,都与ToB营销直接相关。

ToB营销的数据有三个大类:首先,是判断某客户是否真有需求或识别谁是有需求的客户的数据;其次,是能找到这些潜在客户的数据,包括他们在哪些场景下最可能受到营销的影响,以及通过何种人脉和关系网络能够触达他们;最后,是评估公司当前所处环境的数据,包括政策、行业状况、竞争态势和对手竞争策略等。

正是因为市场营销人员和销售人员日常收集与处理的数据大多集中在这三大方面,并且,无论是日报、周报、月报还是其他任何营销用材料,都会用到这些数据,所以,客户在哪儿AI才能够精准的满足这些需求,帮助员工节省那占总工作时长51%的时间,从而更多的专注于高价值的创造性工作。

最后,省去不必要的劳动时间的直接成果,就是企业整体的降本增效。

相关文章
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
CCF-CV企业交流会:打造大模型时代的可信AI,探索AI安全治理新路径
近日,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办的《打造大模型时代的可信AI》论坛顺利举行。论坛邀请了来自上海交通大学、中国科学技术大学等机构的专家,从立法、监管、前沿研究等多角度探讨AI安全治理。合合信息等企业展示了图像篡改检测等技术,助力AI向善发展。
44 11
CCF-CV企业交流会:打造大模型时代的可信AI,探索AI安全治理新路径
|
7天前
|
人工智能 Serverless API
尽享红利,Serverless构建企业AI应用方案与实践
本次课程由阿里云云原生架构师计缘分享,主题为“尽享红利,Serverless构建企业AI应用方案与实践”。课程分为四个部分:1) Serverless技术价值,介绍其发展趋势及优势;2) Serverless函数计算与AI的结合,探讨两者融合的应用场景;3) Serverless函数计算AIGC应用方案,展示具体的技术实现和客户案例;4) 业务初期如何降低使用门槛,提供新用户权益和免费资源。通过这些内容,帮助企业和开发者快速构建高效、低成本的AI应用。
49 12
|
1天前
|
人工智能 安全 搜索推荐
到2028年,30%的财富500强企业将使用仅支持AI的服务渠道
到2028年,30%的财富500强企业将使用仅支持AI的服务渠道
|
11天前
|
人工智能 自然语言处理 数据挖掘
从行业痛点到AI前沿:揭秘AGI时代企业培训的终极之选
近几年接触到的各类培训合作方越来越多,从国际咨询巨头、互联网科技培训平台,到本土独角兽型的专业培训公司;从专攻新技术与创新场景的培训团队,到深谙传统行业痛点的咨询顾问。作为一名在央企、国企、上市公司人力资源培训条线深耕多年的HR负责人,深知在这片竞争激烈的培训服务蓝海中,寻找高质、高效的合作伙伴并不简单,因为企业培训的逻辑正在悄然改变。
|
18天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
AI时代的企业内训全景图:从案例到实战
作为一名扎根在HR培训领域多年的“老兵”,我越来越清晰地感受到,企业内训的本质其实是为企业持续“造血”。无论是基础岗的新人培训、技能岗的操作规范培训,还是面向技术中坚力量的高阶技术研讨,抑或是管理层的战略思维提升课,内训的价值都是在帮助企业内部提升能力水平,进而提高组织生产力,减少对外部资源的依赖。更为重要的是,在当前AI、大模型、Embodied Intelligence等新兴技术快速迭代的背景下,企业必须不断为人才升级赋能,才能在市场竞争中保持领先。
|
1月前
|
人工智能 数据挖掘 数据库
拥抱Data+AI|破解电商7大挑战,DMS+AnalyticDB助力企业智能决策
本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点,将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论,为电商行业注入新的活力与效能。
拥抱Data+AI|破解电商7大挑战,DMS+AnalyticDB助力企业智能决策
|
23天前
|
人工智能 自然语言处理 数据挖掘
田渊栋团队新作祭出Agent-as-a-Judge!AI智能体自我审判,成本暴跌97%
田渊栋团队提出Agent-as-a-Judge框架,利用智能体自身评估其他智能体的性能,不仅关注最终结果,还能提供中间反馈,更全面准确地反映智能体的真实能力。该框架在DevAI基准测试中表现出色,成本效益显著,为智能体的自我改进提供了有力支持。
39 7
|
1月前
|
人工智能 数据库 决策智能
拥抱Data+AI|如何破解电商7大挑战?DMS+AnalyticDB助力企业智能决策
本文为阿里云瑶池数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇,聚焦电商行业痛点,探讨如何利用数据与AI技术及分析方法论,为电商注入新活力与效能。文中详细介绍了阿里云Data+AI解决方案,涵盖Zero-ETL、实时在线分析、混合负载资源隔离、长周期数据归档等关键技术,帮助企业应对数据在线重刷、实时分析、成本优化等挑战,实现智能化转型。
拥抱Data+AI|如何破解电商7大挑战?DMS+AnalyticDB助力企业智能决策
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
企业内训|AI/大模型/智能体的测评/评估技术-某电信运营商互联网研发中心
本课程是TsingtaoAI专为某电信运营商的互联网研发中心的AI算法工程师设计,已于近日在广州对客户团队完成交付。课程聚焦AI算法工程师在AI、大模型和智能体的测评/评估技术中的关键能力建设,深入探讨如何基于当前先进的AI、大模型与智能体技术,构建符合实际场景需求的科学测评体系。课程内容涵盖大模型及智能体的基础理论、测评集构建、评分标准、自动化与人工测评方法,以及特定垂直场景下的测评实战等方面。
123 4
|
1月前
|
数据采集 人工智能 搜索推荐