至顶网CIO与应用频道 06月23日 北京消息:6月21日晚8点,CRM领域资深专家、百会销售总经理王宪会做客百会百家营销论坛第7期视频直播活动——“三节课搭建销售业绩增长体系”第三讲“决策致胜”。这也是本系列课程的最后一讲,本期活动形式为每周一课,连续三周为企业量身定制销售业绩增长体系。此次直播活动中,王宪会与广大朋友们面对面,与大家探讨如何用CRM打通数据闭环,实现市场—销售—服务的无缝衔接,以及如何通过丰富的CRM数据分析报表制定精准的战略决策,提升企业竞争力!
百会百家营销论坛系列活动自上线以来,一直深受听众喜爱,截止到目前第7期活动为止,已经累计收到近2000名听众报名参与,反响非常热烈。每期活动百会百家营销论坛都会邀请来自互联网不同领域的大咖,与大家一起分享行业最前沿的专业知识,以及可以落地执行的方法和工具,帮助大家提高市场营销和销售效率。在后续时间里,百会百家营销论坛将会继续举办一系列活动,为广大听众带来最前沿、实用、专业的知识与思想。
接下来我们来看一下,CRM对决策者有哪些巨大的价值,以及如何通过CRM打通数据闭环,通过数据分析报表来实现企业决策致胜。
CRM对决策者的巨大价值
在企业运营的过程当中,作为决策人,面临着很多难以解决的问题。比如销售离职会带走很多客户资源,新销售业务上手慢;老板总是希望提高企业运行效率,增长业绩,却又无法控制成本上涨;每次做决策时总是没有数据支撑,导致决策偏离正确轨道……这些问题总是困扰着企业的决策者。针对这些难点,王宪会指出,引进一款CRM系统,能够解决企业运行中的很多问题,对决策者价值巨大。比如上线一款百会CRM系统,能够帮助企业保存所有客户资料,即使销售离职也无法带走客户信息,而且新来的销售人员还能够根据系统中保存的客户资料很快开展工作。并且百会CRM 在市场营销方面,能够准确评估市场投入产出比,让决策者通过数据报表一眼得知最有效果和产出的市场活动类型,便于对未来市场营销做出决策。而在业务销售过程当中,百会CRM能够对销售业绩进行准确预测,并且可对业务异常状态进行检测,随时把控业务进展状态,让决策者做到心中有数,运筹帷幄。即使老板忙于出差在外,也能够通过系统中的计划报表,将数据以邮件的形式每天、每周或每月自动发出,让老板做到对业务发展胸中有数。
如何利用CRM玩转数据
如今是一个大数据时代,随着大数据技术的快速发展,我们能够从数据中得出很多有价值的信息和规律。王宪会指出,通过CRM系统能够打通数据闭环,通过数据分析来帮助企业实现决策致胜。他指出,在百会CRM系统所存储的数据当中,通过分析客户数据,能够得出
典型成交客户画像、客户所在地域分布、所在行业分布、年龄、性别、职业等,如此对于销售业务能够提供精准指导。通过百会CRM数据研究还能够发现团队成员订单成交的情况、线上流量的变化、销售业务的预测、销售转化率以及客户投诉原因等很多问题,便于及时找出解决办法,及时做出调整,将损失降至最小。并且百会CRM在销售、市场活动、客户服务支持和订单管理方面有超过40个标准报表可供选择 ,能够帮助企业快速生成所需统计资料,协助企业制定精准决策。
百会CRM成立于2007年,至今已成功发展10年时间,拥有2500万注册用户,10万余家企业用户,和130多个垂直细分行业解决方案。所服务行业涵盖金融、教育培训、IT服务、医疗、快消品、餐饮旅游、建筑房产等多个行业。因其优质的产品基因加专业服务,得到了广大企业用户的一致信赖与认可!一直以来,百会都以服务客户为己任,以客户的成功应用为目标,针对客户的实际情况,为客户持续提供贴心的专业服务。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。