科技企业面临四大营销难题
行业洞察难
- 互联网信息庞杂分散,企业无法实时感知行业变化趋势,缺乏科学制定战略与选择赛道的依据
竞对监测难
- 在鱼龙混杂的竞争中,企业无法实时监测竞对策略动态,难以感知瞬息万变的商业情报
潜客获取难
- 面向市场大盘,营销决策者犹如盲人摸象,无法全面掌握精准客户清单,销售拓客难以有的放矢
商机发现难
- 市场竞争环境激烈,企业在有限的资源和预算下,难以精准发现商机,人效低下,扩张乏力
智能“洞察+获客”驱动科技企业增长
行业态势感知
覆盖行业政策、新闻动态、招标中标、客户、竞对、险种、业务等多维度数据,基于AI模型,洞察市场格局
竞对动态监测
靶向监测竞对动态,第一时间获取竞对战略意图、市场策略、重大活动,帮助企业感知商业情报,精准制定市场策略
靶向潜客推荐
构建企业专属客户画像,基于AI评分模型,推荐高质量潜客清单,让销售精准出击,有的放矢,大大提升人效
商业机会发现
基于大模型+知识图谱,打造商机挖掘引擎,帮助企业在海量数据中精准发现商业机会,先人一步,占得先机
科技行业市场洞察与营销获客解决方案整体架构
- 应用层
- 行业洞察
- 行业分析
- 新闻政策
- 市场分析
- 项目采购统计
- 画像分析
- 已有客户(已覆盖)
- 行业客户(未覆盖)
- 我的招标
- 订阅推送
- 项目处理
- 分配领取
- 进度查看
- 数据看板
- 新增客户
- 新增项目
- 数据汇总
- 数据分析
- 其他功能
- 智能预测
- 全网搜索
- 权限设置
- 账号管理
- 行业洞察
- 模型层
- 基于经营动态的商机发现模型
- 基于行业动态的商机发现模型
- 招标预测模型
- 供应商选择偏好分析模型
- 线下网点评估模型
- 产业发现路线模型
- 动态关联分析模型
- 投标竞争力模型
- 合作关系分析模型
- 文本动态推荐模型
- 市场分析理论模型PEST、波特五力、4P、4C、STP......
- 行业Know-How政府、制造、科技、医疗、金融......
- 数据层
- 时间序列
- 决策树
- 协同过滤
- 知识图谱
- 关联规则
- 分词
- 句法分析
- OCR(光学字符识别)
- NER(命名实体识别)
- LBS(地理位置服务)
- 产业政策信息国家/地区政策产业发展规划……
- 行业发展动态行业协会/会议/活动整体/细分产值……
- 供需合作信息上下游招中标战略合作伙伴……
- 分销渠道信息经销商/代理商线下门店……
- 企业经营动态主营业务/产品股权/分支机构招聘动态专利/资质……
- 企业内部数据客户关系管理……
- 定向扩展数据根据客户需求采集更多数据……
客户案例
解决方案优势
信息覆盖多而全
汇聚“行业+领域”多维数据源,深度覆盖B端企业信息及招投标信息,全局视角洞察市场情报,推送商机
行业知识深萃取
AI驱动,对各类企业信息按知识结构进行管理、分类和关联,可将庞大无序的信息进一步治理为分类有序相关联的知识
情报模型智能化
融合多年沉淀的科技行业Know-How,可将数据逻辑与业务逻辑统一管理,构建更智能的情报模型,深度贴合企业需求
潜客挖掘更精准
基于真实的招投标数据、企业档案、企业动态等信息,根据企业需求定制客户画像、推荐潜客,构建更精准的潜客池