探迹打造无效的数据闭环，协助企业聚焦优质客户

　　销售线索是B2B销售的首要目的。获取少量的销售线索，进步他们的质量，管理好这些线索，最初发明一种更好的客户购置体验，是业务部门共同关怀的成绩。

　　传统获客方式错失商机

　　在实践使用中，许多企业面临着短少市场调研、自无数据库混乱难以一致、公司外部数据不通明等成绩，招致在推行初期面临第一方数据缺失的成绩。第一方数据缺失将招致企业画像、决策链画像和联络人画像的模糊，从而招致在推行初期难以选择适宜的销售优先级、资源配置、销售渠道等，招致企业需求的试错本钱和周期添加。

　　另外许多B2B业务产品周期较长，销售线索堆积，线索往往需求数月的工夫去消化。每个滞留的销售管道中的线索均村所在流失的风险，滞留工夫越长，流失的风险越高。错失客户兴奋期，招致最终成单率变低。

　　将AI融入线索发掘

　　随着技术开展，让人工智能辅佐企业销售停止高效线索发掘成为了能够。

　　如今，越来越多的企业效劳商将深度学习引入到了潜客发掘这一环节，经过不同维度、不同逻辑的引荐模型，协助企业跟踪学习客户销售行为偏好，提取低价值客户的共有特征，从而在海量企业数据中预测出潜在客户。

　　与传统的数据模型不同的是，深度学习强调“学习”这一进程。探迹销售云平台经过迷信设计的数据采集节点，构成无效的数据闭环，从而循环迭代优化模型，继续提升销售线索预测的准确率，构成“引荐精准--销售线索更优质--模型进一步优化--引荐愈加精准”的正循环。

　　打造无效的数据闭环，聚焦优质客户

　　作为一家基于大数据的智能销售效劳提供商，探迹科技在做的，依据企业的目的客户画像，过往成单客户，自动树立销售预测模型，静态完善客户画像，在企业库中完成精准、智能的销售线索引荐。经过迷信的数据采集，循环迭代引荐模型，继续提升销售线索预测的精确率，最终让企业彻底省去线索寻觅的进程。

　　详细使用上，探迹可对潜在客户停止引荐和评分。引荐这局部次要是经过对企业现有客户群停止建模剖析，发掘销售线索，从企业知识图谱中婚配优质潜在客户;评分则是经过丰厚的线索维度，计算与模型的契合度，协助客户把现有的销售线索停止打分和排序。

　　企业销售资源是无限的，而销售线索发掘和排序，可以协助企业将无限的资源集中在赢单率，的，商机上，极大进步员工的任务效率和产出，同时，协助销售辨认出存在高风险的大客户商机，及时跟进，扫除流失风险。

　　探迹智能销售云经过大数据发掘，以企业主为群体，应用人工智能技术排序，完成企业与客户精准婚配，提供专业的销售线索支持，驱动业绩稳步增长。