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+服务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。
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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。
客人线：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；
工作线：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。
支柱线：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。
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。
在项目线方面，数智化赋能包括找新蓝海市场、新蓝海市场硬度测评、情况高性价比、出售业务预估和出售业务助手苹果等。
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。
支撑线的数智化赋能涵盖了智力开发客户、聊天语音转译、技巧创变、金融业务看板和数据信息产品。
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。
下期我们将分享：
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