AI寻遍网络找客户,百炼智能如何用公开数据做智能获客

2019-10-15
智能获客营销获客

企业获客是硬需求,在经济下行时更是如此。而做2B的一个难题就是怎么收到钱,如果能帮企业赚到更多钱,同时付出合理甚至更低的成本,那做2B服务的企业自然不用担心收不到钱了。

企业获客是硬需求,在经济下行时更是如此。而做2B的一个难题就是怎么收到钱,如果能帮企业赚到更多钱,同时付出合理甚至更低的成本,那做2B服务的企业自然不用担心收不到钱了。


百炼智能(下称百炼)的联合创始人兼CTO姚从磊在选择这条创业道路时正是这么考虑的,“一个企业无外乎就是花钱和挣钱的部门,花钱的部门需要考虑如何花更少的钱办事,而挣钱的部门(销售、市场等)在意的是如何挣更多钱而非花更少钱。”他对雷锋网表示。获客对企业来说永远是一个痛点,离钱近。


百炼的产品,简单来说就是:用人工智能技术,整合互联网信息,实现企业智能获客。做的是类似搜索引擎的工作,这与姚从磊之前的工作也是一脉相承,他曾供职于惠普中国研究院和腾讯,负责文本挖掘和搜索引擎相关产品的研发,2012年加入豌豆荚,2016年初加入全球最大的海外输入法公司Kika任CTO。一路都和自然语言处理及内容搜索打交道。


到现在自己创业,做当下火热的2B赛道,姚从磊继续发挥之前积累的技术经验 ,去做智能获客。面对拥挤的赛道和市场竞争,他认为创业公司应专注细分市场,做自己擅长的事,避免大而全和盲目扩张。获客是个热门细分赛道,而百炼做的更加细分,只做2B企业的获客,而且通常是大公司。他们已经服务的公司中包括世界500强企业。



AI寻遍网络找客户,百炼智能如何用公开数据做智能获客

【 姚从磊-百炼智能联合创始人兼CTO  】


如何用公开数据做智能获客


企业需要的是实打实的客户,而百炼最终需要交付的,就是一个智能的获客模型。那么这个模型是如何生成的呢?


前文提到了“用人工智能技术,整合互联网信息”,这模型的“原料”主要就是通过互联网公开信息得来的。整个互联网的信息量几乎无穷无尽,要想从中找到企业的客户,需要经过几个步骤。这也是百炼的技术壁垒和核心竞争力所在。


姚从磊告诉雷锋网,流程主要包括以下三块:


1. 数据获取


2. 非结构化数据转化成结构化数据


3. 构建知识图谱、构建搜索及推荐引擎


数据获取:数据主要有两类,一个是企业自己已有的,他们要把数据整理打通,进行结构化;一个是公共的,包括企业官网、政府公开采购信息等,他们能够对信息进行抓取和清洗,并将数据结构化。


数据转化:数据获取后,利用NLP等技术进行信息提取和处理,建立模型进行分析,帮企业迅速定位最合适的潜在客户。这个方式能否成功有两个关键点,一是数据,如来源可靠性、对数据处理的是否好,数据量是否大;二是模型建立,如何选择维度,如何过滤筛选,需要对行业、企业业务、客户需求、企业以往的获客经验,能够有深刻的理解,并将其整合到模型里,这类似于咨询公司的工作(当你的客户获得咨询级的服务时,那种对品牌的信任感将无以复加)。


知识图谱:知识图谱比过去销售手动进行关键词爬取更有效,可以得到一种更立体和实时动态的网状“百科”信息。


当企业完成了这些技术动作以后,也就构建了自身的“企业级搜索引擎”。“企业级搜索引擎”的最终目的是,尽可能精准地让品牌和产品展现在用户面前,从而提升品牌影响力和客户转化,这个引擎会随着企业应用的自如越来越聪明,效能越来越高。这个技术应用与经验的提炼即是“百炼”,千锤百炼易为钢。


不过,技术再好,也怕商道。


百炼智能从目前的产品模块上,可提供企业竞争分析、档案补齐、模型预测、客户裂变四大产品模块。其中,模型预测是最为核心的部分,而其他三部分分别面向上下游供应商、存量企业用户、增量企业用户进行信息线索的挖掘。姚从磊也将服务的具体形态划分为两个阶段:


一是智能获客阶段:帮助销售或市场人员更加高效的获取销售线索,通过“客户裂变”获取新客,或通过“档案补齐”挖掘原有客户,利用基于关系链的信任背书,帮助销售或市场人员找对人,办成事,提高成单率。


二是智能商业搜索阶段:将互联网上公开的非结构化商业信息进行结构化,并利用知识图谱将结构化信息间的关系进行组织,为商务人士提供商业信息和其关系的查询、分析和预测服务。


在细分领域开始通用化


成立仅一年,百炼智能已经服务了近几十个项目,包括服务世界500强类的集团公司,覆盖了快消、金融、医药、化工、汽车、媒体、招商等行业,并在做针对细分领域更加通用的模型,降低成本提高适配性。


无法通用化是许多2B创业公司规模化的一大难题,如果一直是Case by Case地做,一方面成本高昂会抑制利润率,另一方面服务能力有限,很难实现公司持续大幅增长。


姚从磊告诉雷锋网(公众号:雷锋网),他们目前主要还是一个一个Case做,但在细分领域,比如快消,已经有了一些通用化尝试,主要是知识图谱和模型的重复使用。由于细分领域的大公司数量会很少,是否会出现同领域竞争对手顾忌这种对手也使用的通用服务呢?姚从磊表示目前还没有遇到这种情况。


通用性的另一个目的是拓展客户范围,从服务大公司向服务中小型企业发展,就像电话机器人初期只有客服规模庞大的大公司能用,现在也开始向中小型企业普及了。不过百炼暂时没有打算走这条路,考虑到中小企业的付费能力较低,百炼需要大幅降低自身的服务成本才能大量发展此类客户。目前,姚从磊强调的是仍然是聚焦,先扎实做好每个Case,之后在恰当的时机为中小企业提供通用化服务。

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