客户在哪儿AI——做真正管用的大客户获客方案

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1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: 我们的目标是打造高效的ToB大客户获客方案。客户在哪儿AI生成企业全历史行为数据并提供数据分析服务,帮助企业从上帝视角洞察营销。通过真实案例展示,AI能显著提升活动营销效果,例如仅通过10场活动即可触及贡献44.9%营收的客户,30场则可达73.3%,极大提高效率。此外,在决策层和销售工作中,AI发现了某一关键客户与其69.3%营收来源有深层联系,证实了聚焦此客户的战略价值。我们虽不能公开全部细节,但愿与有兴趣者分享真实分析流程。由于服务刚启动,目前尚未有足够反馈,未来将及时分享成果。

我们的目标是要打造一个真正“管用”的ToB大客户获客方案。以下是两个100%真实的案例,所有数据均为真实经营数据。一个是证明客户在哪儿AI对市场工作的颠覆性提升,另一个是证明客户在哪儿AI对决策层和销售工作的颠覆性提升。

客户在哪儿AI生产的是企业全历史行为数据,同时还针对ToB企业,提供基于企业全历史行为数据的数据分析服务。具体来说,企业全历史行为数据按时间维度记录着企业及其各岗位负责人在什么地点、与什么人、做了什么事、收获了什么等所有可挖掘的行为,是连企业自己都没有的完整的企业行为数据库。当把很多的企业全历史行为数据聚在一起分析的时候,就能涌现出上帝视角般的营销洞察能力。其中的共性分析结果服务ToB市场部,个性分析结果服务销售部,整体洞察服务于决策层。

活动营销是ToB市场部重要的工作内容之一。而这项工作最重要的指标就是,用最少场次的活动,触达最多的目标客群。这种要求,传统的靠经验和定性分析的活动评估方法是无法实现的,而使用客户在哪儿AI的则能做到颠覆性的准和颠覆性的省。请看以下案例:

该验证案例采用的是客户在哪儿AI创始人曾供职的某公司100%真实的经营数据。复盘的时段为2019年(因为2020开始的3年,线下活动的非正常干扰因素太多,AI学这个毫无意义)。

活动图.png

2019年,该公司共有下单客户273家。是历时7年,百余位销售,花费大量投入才积累出来的。验证模型假定这些客户一个都不认识,只能靠该公司2018一整年参与各种商务活动来获客。

客户在哪儿AI生产该司目标客户的全历史行为数据,计算2018年目标客户参加活动的偏好。数据显示:2018年仅需参加10场活动就能接触到占2019年真实营收44.9%的客户,如果参加30场活动则可以接触占2019年真实营收73.3%的客户。

1年30场活动,干了7年百余销售73.3%的活儿,这是传统工作方式无法想象的。可以说是,市场的投入产出比达到了理论极值。

再来说决策层和销售的案例。

就在客户在哪儿AI创始人拿曾供职的这家ToB企业验证AI有效性的过程中,客户在哪儿AI团队收获了一个巨大的惊喜:

我们生产了该企业2019年下单的273家客户的企业全历史行为数据,在分析的过程中发现,其中一个客户,竟然和占该企业2019年总营收69.3%的其他客户都有深入的联系。当客户在哪儿AI创始人看到这家企业是谁的时候,说“哦,原来是他,那不奇怪了!就是因为这个客户,有一段时间,新客户的单接都接不过来。”

关系,打码.jpg

故事是这样的:当年,客户在哪儿AI创始人所在公司的高层凭借丰富的商业经验,将前面说的数据分析出来的这个客户视为战略重心!从成为其供应商的一员,到晋升为战略供应商;从公司高层间的频繁交流,到参与这个客户旗下的各种组织和活动……那些当年看似寻常的一次又一次的深入合作,其实就是沿着该客户的资源网展开的一次又一次的拓客。如今的企业全历史行为数据印证了彼时“押宝”战略的正确,完成了一次数据与事实跨时空的相互印证。

这种合作,我们该管它叫什么呢?战略合作还是异业联盟?其实都不重要。反正,我们已用AI将这一发现固化下来,让AI学会以往只能凭深厚商业经验才能做到的事,帮更多ToB企业把属于它的那个金矿般的合作方挖出来,从中受益。

因为一些数据的敏感,我们不能给出所有的分析细节。如果您愿意相信我们的AI有这样的神奇能力,请联系我们,面对面为您呈现100%真实的分析原过程。另外,有人会问,为什么我们不用现有客户的案例?那是因为我们上线才满一个月,对于营销这种需要长时间才能收到有效反馈的工作来说,太短了。但,只要我们收到有效的客户反馈,我们会第一时间和大家分享。

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