常见、传统的企业获客方式包括电话短信营销、地面发传单推广、关系网络社交渠道营销、搜索引擎关键词与广告投放、社交软件与平台渠道推广、传统媒介广告投放、举办线下活动等，但往往简单粗暴，且产生诸多问题：
- 推广行为杂乱不成体系，且 ROI 不易测量；成单周期长、转化率低（一般不超过 5%）；信息爆炸时代销售线索单点而碎片；线索渠道供应不稳定，且需要长期维护；销售工作难以批量复制进行；销售团队技能不够、自我驱动不够、不重视拓客的频次与质量；新接触用户很难快速对公司及产品建立认知与信任基础等 。
- 难以汇总各部门、各业务线数据，营销人员无法获得全维度客户数据与画像；缺乏数据库搭建与运维、数据清洗分析等数据管理技术与工具，无法连续且深度处理客户状态数据；覆盖营销渠道资源有限、不成规模，无法系统性展开获客活动并有效地触达、建立新目标客户；无法与客户保持联系，对未转化或流失的客户及时进行干预及找回，对客户资源进行系统跟踪与转化 。
- 营销广告智能投放：融合搜索引擎、新闻门户、社交软件、新/自媒体、广告需求方（DSP）平台、知识经验、网红直播、应用商店等主流流量渠道与营销方式，根据渠道特点与内容需求，自动生成营销内容，根据人群特征精准定向投放推广信息；海量机构数据池：在全互联网渠道中，获取公开经营主体的工商、招投标、财报、研报、媒体报道、有效联系方式等信息，整合企业自有数据，构建标签体系与供应链知识图谱，打造可支持线索挖掘、智能销售、数字营销、客户管理等多项营销获客功能的企业数据库；优质客户搜索与定位：可让企业通过关键词，及行业、地区、注册资本、历史招投标记录等搜索维度，用更细颗粒度的方式搜索优质销售线索、高价值客户资料；精准潜在客户推荐：系统大规模采集全网公开数据，每日更新企业销售线索数据库，利用 AI 推荐系统和匹配算法，根据企业已关注的客户或自主导入的客户、企业经理主管选择客户的行为，主动推荐类似潜在客户；智能外呼筛选高意向客户：企业通过各种市场渠道获取线索名单，然后用外呼机器人进行意向过滤，有意向、高价值的用户则发往销售线索池，分配给销售跟进；所有用户数据都会分层打上结构化标签后沉淀入库；结合客服机器人通话数据（录音、文本）和业务数据（历史沟通、成交情况），建立线索评分模型，对客户进行价值分层；客户行为分析与预测：使用数据分析技术挖掘细分人群特征，建立用户画像，帮助企业更好理解用户，对应提供多层次、多组合、符合用户需求的精准服务，比如个性化内容推送、智能导购、活动精准通知等；并进一步根据用户行为分析或预测客户属性、客户消费行为、业务属性、服务属性等因素；以及反思产品与服务问题原因与可提升空间；交互式电子宣传资料与名片：多维度展示企业背景与产品特征，更容易取得客户信任容易；并通过记录用户点击和浏览轨迹，用于新获客标签管理；企业营销数据打通：打通企业 CRM、线上线下营销平台、企业服务器行为采集日志、业务软件、客服系统等企业服务工具的数据库，在企业内部形成数据闭环，整合资源，确保客户在各个场景中形成的数据形成相关性；实时管理和评估营销推广效果：软件后台可将所有市场活动与营销行为纳入监测流程中，把反映人、活动、商机的完整关系的数据记录入库，按新增线索数、获客人数、传播次数等多维度评估各渠道 ROI 及其他营销效果，优化营销资源配置；辅助营销工具：模版制作营销文案、线上营销活动方案自动生成、邮件短信群发、快速客户互动、好友管理、文档分类、网站 A/B 测试等 。
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