AI為ToB企業節省大量隱性成本
前些天，在向朋友介紹“客戶在哪兒AI”時，我著重說了它效果最為顯著的兩個功能，即，為ToB企業指明在哪兒能準確的找到客戶和該場景下的最佳營銷策略，以及深入洞察競爭對手并找到最佳競爭策略。
當我說完這兩個核心功能的運作原理時——先通過AI全網挖掘企業全歷史行為數據，再將大量的這種數據放在一起進行洞察。朋友指出我遺漏了第三個重要的應用領域“你這個AI還能幫我們完成頻繁瑣碎的報告工作?！蔽译S即詢問緣由，朋友解釋道：一個ToB公司所有跟銷售相關的員工，基本都需要定期（周、月、季、半年、一年，有的甚至按天）撰寫報告、材料或者各種匯報。這些內容最常涉的就是營銷的各種統計數據，如營銷活動次數和參與人數、銷售拜訪會面的人數等。這些數據很多都以非結構化的文本形式記錄，一不能直接拿來做數據分析，二還要在寫報告時重新整理提取，耗時麻煩。你說的客戶在哪兒AI能從全網數據中提取企業和企業決策人的行為，豈不是也能直接從企業內部記錄中提取這類數據？這不就是為我們減少了重復低價值的工作量嘛。
朋友的一番話，竟然讓我這個客戶在哪兒AI的內部人感到一絲慚愧——我竟然沒發現這個賣點！
記得此前看過一個麥肯錫的研究報告，它指出個人工作中，創造性與決策性工作僅占全天工作時長的7%，專業技能積累占14%，溝通交流占16%，處理不可預知的意外工作占12%，而剩余的51%時間則主要用于數據收集（17%）、數據處理（16%）及可預期的重復性工作（18%）。顯然，我朋友說的定期做報告正屬于這51%中的可預期的重復性工作，并且還同時涉及數據收集與數據處理。
那為什么客戶在哪兒AI能為員工省去這么多重復低價值的工作時長呢？我想主要原因在于，客戶在哪兒AI就是為ToB市場營銷而生，因此它挖掘的所有類型的數據，都與ToB營銷直接相關。
ToB營銷的數據有三個大類：首先，是判斷某客戶是否真有需求或識別誰是有需求的客戶的數據；其次，是能找到這些潛在客戶的數據，包括他們在哪些場景下最可能受到營銷的影響，以及通過何種人脈和關系網絡能夠觸達他們；最后，是評估公司當前所處環境的數據，包括政策、行業狀況、競爭態勢和對手競爭策略等。
正是因為市場營銷人員和銷售人員日常收集與處理的數據大多集中在這三大方面，并且，無論是日報、周報、月報還是其他任何營銷用材料，都會用到這些數據，所以，客戶在哪兒AI才能夠精準的滿足這些需求，幫助員工節省那占總工作時長51%的時間，從而更多的專注于高價值的創造性工作。
最后，省去不必要的勞動時間的直接成果，就是企業整體的降本增效。
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