水滸中宋江武功并不高強(qiáng)，年齡也不是最大，出道時間不是最早，為何能當(dāng)上老大呢？原因是他是及時雨，他總是能在別人需要的時候出現(xiàn)。如果能夠預(yù)測某個企業(yè)正好需要你們的產(chǎn)品，你們的產(chǎn)品與他們的需求匹配度比較高，這個時候我們?nèi)I銷，成功率比較高，達(dá)到事倍功半的效果。

企業(yè)需要的時候出現(xiàn)，銷售成功概率高

傳統(tǒng)預(yù)測潛在客戶的依據(jù)可能來源于：銷售人員的經(jīng)驗(yàn)，行業(yè)內(nèi)標(biāo)桿企業(yè)選擇了你們的產(chǎn)品，客戶外部新聞等。這些有沒有共性呢？能不能形成一套計算機(jī)算法，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，形成一套選擇用戶標(biāo)準(zhǔn)，然后預(yù)測哪些最有可能成為我們的客戶。

沒有漏斗，怎么連銷售線索都沒有？

黑科技來了，通過大數(shù)據(jù)和人工智能幫助企業(yè)預(yù)測潛在客戶，找到銷售線索，將會顛覆企業(yè)營銷。怎么實(shí)現(xiàn)的呢？且聽我來科普一下，盡量通過通俗的語音來表達(dá)。

第一步：建立企業(yè)信息數(shù)據(jù)池

盡可能多的收集企業(yè)信息，越多越好，越豐富越好，給每個企業(yè)貼上不同的標(biāo)簽。比如企業(yè)規(guī)模、地區(qū)、主營業(yè)務(wù)、行業(yè)、人數(shù)、采購哪些物質(zhì)，銷售什么產(chǎn)品、財務(wù)系統(tǒng)用了誰家，ERP用了誰家等等。標(biāo)簽數(shù)量一般要達(dá)到上千個，數(shù)據(jù)來源可以是商業(yè)數(shù)據(jù)，還有爬蟲采集。利用NLP自然語言識別技術(shù)，還有分詞技術(shù)等。

企業(yè)數(shù)據(jù)都在我這張紙上，看吧

第二步：建立預(yù)測模型

通常做法就是把你現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù)整理好，讓機(jī)器學(xué)習(xí)去自動建立預(yù)測模型，看看你們的客戶都有哪些特征。如果你的客戶數(shù)據(jù)不多，也支持手工建立模型。主要利用人工智能里面的機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)。

終于知道你要找什么樣的客戶？

第三步：精準(zhǔn)找到你的潛在客戶

讓預(yù)測模型在企業(yè)信息數(shù)據(jù)池里面跑，分析和挖掘出潛在客戶，并通過計算潛在客戶的匹配分值來對他們進(jìn)行排序；讓銷售團(tuán)隊(duì)聚焦在高質(zhì)量的潛在客戶，制定以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的營銷計劃和任務(wù)，降低營銷成本，提高營銷效率。

精準(zhǔn)營銷，做客戶的及時雨

銷售人員的經(jīng)驗(yàn)積累越來越不重要，在預(yù)測潛在客戶線索方面，人工智能可以比銷售人員做得更好。