探迹打造有效的数据闭环，帮助企业聚焦优质客户

销售线索是B2B销售的首要目标。获取大量的销售线索，提高他们的质量，管理好这些线索，最后创造一种更好的客户购买体验，是业务部门共同关心的问题。

传统获客方式错失商机

在实际应用中，许多企业面临着缺少市场调研、自有数据库混乱难以统一、公司内部数据不透明等问题，导致在推广初期面临第一方数据缺失的问题。第一方数据缺失将导致企业画像、决策链画像和联系人画像的模糊，从而导致在推广初期难以选择合适的销售优先级、资源配置、销售渠道等，导致企业需要的试错成本和周期增加。

另外许多B2B业务产品周期较长，销售线索堆积，线索往往需要数月的时间去消化。每个滞留的销售管道中的线索均村所在流失的风险，滞留时间越长，流失的风险越高。错失客户兴奋期，导致最终成单率变低。

将AI融入线索挖掘

随着技术发展，让人工智能辅助企业销售进行高效线索挖掘成为了可能。

现在，越来越多的企业服务商将深度学习引入到了潜客挖掘这一环节，通过不同维度、不同逻辑的推荐模型，帮助企业跟踪学习客户销售行为偏好，提取高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”这一过程。探迹销售云平台通过科学设计的数据采集节点，形成有效的数据闭环，从而循环迭代优化模型，持续提升销售线索预测的精确率，形成“推荐精准--销售线索更优质--模型进一步优化--推荐更加精准”的正循环。

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打造有效的数据闭环，聚焦优质客户

作为一家基于大数据的智能销售服务提供商，探迹科技在做的，根据企业的目标客户画像，过往成单客户，自动建立销售预测模型，动态完善客户画像，在企业库中实现精准、智能的销售线索推荐。通过科学的数据采集，循环迭代推荐模型，持续提升销售线索预测的准确率，最终让企业彻底省去线索寻找的过程。

具体应用上，探迹可对潜在客户进行推荐和评分。推荐这部分主要是通过对企业现有客户群进行建模分析，挖掘销售线索，从企业知识图谱中匹配优质潜在客户；评分则是通过丰富的线索维度，计算与模型的契合度，帮助客户把现有的销售线索进行打分和排序。

企业销售资源是有限的，而销售线索挖掘和排序，可以帮助企业将有限的资源集中在赢单率最高的重点商机上，极大提高员工的工作效率和产出，同时，协助销售识别出存在高风险的大客户商机，及时跟进，排除流失风险。

探迹智能销售云通过大数据挖掘，以企业主为群体，利用人工智能技术排序，实现企业与客户精准匹配，提供专业的销售线索支持，驱动业绩稳步增长。