客户在哪儿AI与其他服务于B端的科技产品有何不同

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
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
简介: 客户在哪儿AI与市面上其他几类服务于B端的科技产品有什么不同

客户在哪儿AI全面提供服务已经快一个月了,我们收到了一些反馈。其中问的最多也是最有意思的问题就是,客户在哪儿AI与市面上其他几类服务于B端的科技产品有什么不同。

首先我们回顾一下,客户在哪儿AI是干什么的:

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收录了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。

明确了客户在哪儿AI是干什么的之后,我们来看看它与市面上其他几类服务于B端的科技产品有什么不同:

一、客户在哪儿AI的企业全历史行为数据 VS 企业信息查询平台上的数据

1、 数据不同:企业信息查询平台主要提供企业工商信息和企业信用信息;客户在哪儿AI提供的是企业的行为数据,确切说是,企业全历史行为数据。前者侧重状态,后者侧重行为。

2、 数据来源不同:企业信息查询平台的数据大部分是抓取来的结构化数据;客户在哪儿AI是从全网的各种数据中挖掘出企业的行为数据,再经过复杂的实体统一,才能生产出企业全历史行为数据。并且,考虑到很多公司没有数据分析相关岗位,客户在哪儿AI还提供免费的数据分析服务。

3、 数据用途不同:企业信息查询平台多用于了解企业概况和企业经营状态、信用等级等;客户在哪儿AI则专注于通过洞察企业行为来指导ToB营销获客。

首先,通过上面的差异分析,你应该知道了,只要是跟企业行为数据相关的活儿,就基本只有客户在哪儿AI能干。比如,分析用最少场次就能覆盖最多目标潜客的活动都有哪些,就必须要依托企业行为数据。而且,一个企业的状态数据可能很长时间都不会怎么变,但行为数据却日日更新。因为经营本身就是一个个行为的集合。

另外,工商信息还有一个比较尴尬的问题是,出于各种各样的经营需要,往往同一个企业实体,其工商税务法律法规和实际经营是两套信息体系。例如,法人代表与实际控制人、国民经济行业分类与企业自认行业、参保人员和企业实际员工等等。

有这样一个例子:有一个公司,其工商信息显示,它所属行业是科技推广和应用服务业,参保人数是44人。如果你是一个某大型人力资源管理系统的销售,你应该不会考虑这家公司了吧?但这家公司,是小米!

二、客户在哪儿AI的ToB获客服务 VS AI外呼机器人的ToB获客服务

1、营销触达方式不同:人工智能外呼系统以AI模拟真人的方式通过拨打电话向接听方推销产品和服务;而客户在哪儿AI是利用海量的企业全历史行为数据,指导和优化所有已被证实有效的ToB营销手段来实现触达。所以,客户在哪儿AI提供的是一眼看清目标客户在哪、一眼看透如何营销有效、一眼看穿竞争对手意图的上帝视角。但它为什么不直接触达呢?请看下一点。

2、同样是ToB,一个是针对小B一个是面向大B:人工智能外呼系统更多的用于获取小B客户。例如,向初创型企业推销企业代理记账这类服务就比较适合使用AI外呼机器人。因为这种客单价低、决策链短的刚需,是谁先发现大概率这个单子就是谁的。所以,用成本低廉的拟人电话直接询问,就显得尤为合适了。然而,对于大B客户,这条路行不通。

首先,稍微有点规模的企业的管理人员的电话号,几乎不会在公网上暴露。外呼没有了手机号资源。其次,能够成为管理者的人,几乎都能第一时间判断出拨打电话的是真人还是机器人。如此一来,挂机是小,对你品牌和服务的第一印象是负面的,才是最重大的损失。

所以,前面说了,客户在哪儿AI并不直接触达客户,而是给ToB企业一个营销获客的上帝视角,最终实现触达的还是ToB企业的员工。这种更正式、更自然、更人与人的方式,才是突破客单价高、决策期长、决策人多的大B客户的第一法宝。

3、 同样是AI但工作形式不同:AI机器人外呼系统侧重于AI的语音识别和语音合成,现在也融入了大模型技术;而客户在哪儿AI主要应用自然语言处理中的知识图谱技术,并在此基础上实现了复杂实体统一等多项创新性突破,是满足企业管理者对企业级数据强烈需求的第一款AI产品。

三、客户在哪儿AI VS 大模型(如GPT)

1、任务不同,一个是信息生成,一个是信息抽取:GPT-4、文心一言等大模型属于生成式AI。它们都由全网的知识训练而成,会按提示词,也就是你对它的指令或关键词句,‌返回给你比较合适的回答;而“客户在哪儿AI”所专注的信息抽取和GPT截然不同。它学习的不是全网知识,而是特定领域知识较为丰富的数据标注专家教给它哪些是要它学会提取的信息。例如,“巴黎奥运选择与法国设计师马蒂厄·勒汉纽尔进行合作。”这句话中,客户在哪儿AI直接就会把“巴黎奥运 设计师 马蒂厄·勒汉纽尔”保存起来,而GPT是你要问它“巴黎奥运的设计师是谁?”它才会告诉你。

2、目的不同,一个是为了平权,一个是为了霸权:生成式AI已广泛服务于公众,尽管有的服务会收一点费用,但其本质,就是在让任何人都可以平等快速的获取到AI学会的任何知识,是一个伟大的知识平权的产品。但话说回来,在商业领域,人们追求的是“霸权”而非“平权”,即,拥有他人未知的信息或高于他人的认知。所以,GPT等大模型是个人办公的得力助手,但无法提供给你差异化的商业洞察,不是智囊。

相比之下,“客户在哪儿AI”在全网抽取用户指定的高价值商业信息,生成结构化的大数据。足够多的你的客户的数据和足够多的你的竞争对手的数据,会让你的洞察能力达到理论的极值。所以,在商业分析、ToB营销获客等领域,客户在哪儿AI才是更专业的存在。

相关文章
|
2天前
|
人工智能
热门 新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
热门 新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
16 3
|
4天前
|
人工智能
热门 新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
热门 新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
19 2
【AI销售助手】告别低成交率,让客户主动找上门!
在销售行业,90%的沟通未能促成交易,令销售人员头疼。AI销售助手应运而生,它不仅帮助寻找潜在客户,还能自动发送产品信息,并监测客户的查看情况。通过深入了解客户需求,销售人员可以制定更有效的策略,显著提升成交率。
|
7天前
|
人工智能 Serverless API
电销行业的福音|AI大模型助力客户对话分析
本文介绍了如何利用AI大模型助力电销行业的客户对话分析,通过对象存储、智能对话分析技术和通义千问大模型,实现从客户语音和聊天互动中识别意图、发现服务质量问题,提升用户体验。方案部署简单,按量计费,帮助企业快速从海量对话数据中提取有价值的信息。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
评测:AI 大模型助力客户对话分析
该评测报告详细介绍了Al大模型在客户对话分析中的应用,涵盖了实践原理、实施方法、部署体验、示例代码及业务适应性。报告指出,该方案利用NLP和机器学习技术,深度解析对话内容,精准识别用户意图,显著提升服务质量与客户体验。实施方法清晰明了,文档详尽,部署体验顺畅,提供了丰富的引导和支持。示例代码实用性强,但在依赖库安装和资源限制方面需注意调整。整体上,该方案能够满足基本对话分析需求,但在特定行业场景中还需进一步定制化开发。
|
10天前
|
人工智能
热门 新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
热门 新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
33 4
|
12天前
|
人工智能
新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
36 4
|
人工智能
大讲堂 | AI产品能力,让AI技术能力更值钱
如果AI技术人员能及早意识到AI产品能力对自己的重要价值,花少量时间系统、高效地提升AI产品能力,对自己的职业发展将非常有利。讲者将在本次大讲堂进行相关分享。
366 0
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI赋能教育:深度学习在个性化学习系统中的应用
【10月更文挑战第26天】随着人工智能的发展,深度学习技术正逐步应用于教育领域,特别是个性化学习系统中。通过分析学生的学习数据,深度学习模型能够精准预测学生的学习表现,并为其推荐合适的学习资源和规划学习路径,从而提供更加高效、有趣和个性化的学习体验。
39 9
|
3天前
|
人工智能 JSON API
阿里云文档智能 & RAG解决方案:提升AI大模型业务理解与应用
阿里云推出的文档智能 & RAG解决方案,旨在通过先进的文档解析技术和检索增强生成(RAG)方法,显著提升人工智能大模型在业务场景中的应用效果。该方案通过文档智能(Document Mind)技术将非结构化文档内容转换为结构化数据,提取文档的层级树、样式和版面信息,并输出为Markdown和Json格式,为RAG提供语义分块策略。这一过程不仅解决了文档内容解析错误和切块丢失语义信息的问题,还优化了输出LLM友好的Markdown信息。方案的优势在于其多格式支持能力,能够处理包括Office文档、PDF、Html、图片在内的主流文件类型,返回文档的样式、版面信息和层级树结构。
25 2