AI赋能业务增长与科学决策——从获客到利润的经营闭环实战

导入篇：从纸上谈AI到AI出业绩——为何你的AI项目落不了地？

一、管人者困惑的情境

1. 业务报表没出现明显改进

2. 获客难度没下降

3. 买方依旧在离职

4. 供给链积压仍严重

你的疑问：AI到底有没有用？还是我们不会用？

二，AI落地失败的核心原因

1. 情境选项不合适：选了AI不擅长或者资料不具备的情境

2. 有资料不会用：资料沉睡在资料库，从未被用于业务

3. 有AI不会落地：模型建好了，具体来看，业务部门不知道跟自己有什么关系

4. 有投入没回报：投入了资源，算不清产出

交流提问：你中了哪一条？举手示意

核心结论：先有业务问题，后有AI技艺方案

正确顺序：业务问题→资料支撑→办法选项→落地验证

错误顺序：办法选项→资料准备→跑出结果→找业务情境

评核抓手：四象限法

功能用途：在动手之前先选对战场

——支援管人者从众多业务问题中，精准筛选“最值得用AI破解”的那个

评核维度：业务意义+落地紧急度

实例情境：某B2B公司用四象限法，判断买方离职为“双高”情境，优先启动AI项目，挽回数千万营业额

实战操练：四象限法的运用

第 一讲：找对人——AI帮你从“大海捞针”到“精准锁定”

一，销售负责人困扰的问题

1. 市场给了线索，落地时，销售说没用

2. 销售不知道先跟谁

3. 新买方开发靠运气和感觉

核心问题：有买方资料/CRM系统，就是不知道——谁才是“好买方”

二、传统获客的三大困境

1. 销售靠人脉，靠运气

2. 获客成本越来越高

3. 市场部和销售部资讯断层

核心洞察：缺乏一套科学的办法来定义和识别“好买方”

三、AI精准获客三步法

第 一步：谁是“好买方”——构筑买方画像架构

画像举例：买方属性、业务特征、决策特征、行为特征、其他

1. 施行步骤

1）资料准备：提取过去2-3年所有成交买方的全维度资料

办法：CRM/ERP系统导出

2）买方分组：用聚类拆解将买方分成若干群组

算法：K-means聚类算法

3）找要害因子：用决策树找出区分好买方和一般买方的要害维度

办法：决策树/推演回归

4）输出画像卡：将拆解结果整理成结构化画像卡

抓手：《买方画像构筑卡》模板

示例：画像卡输出

2. 成效裁决准则：

1）找的全不全：画像覆盖率>80%（符合画像的高价值买方占比）

2）判的准不准：画像精准率>70%（被标记为符合画像的买方中实际高价值占比）

实例情境：某头部基金公司构筑了买方画像架构，达成好买方的精准识别

第二步：好买方在哪——潜在买方挖掘

核心推演：有了买方画像架构后，用它去匹配和寻找更多类似买方

1. 从内部挖掘——激活老买方

1）已离职买方中，有没有符合画像的？（召回机会）

2）现有买方中，哪些符合画像但只买了入门货品？（增购机会）

3）休眠买方中，哪些符合画像但长期未活跃？（激活机会）

2. 从外部挖掘——开拓新买方

1）用外部资料源（企查查、业界资料库等等）

2）按照画像卡的特征标签开展批量匹配

3）用相似度算法从海量资料中圈定标的买方清单

AI匹配推演：计算每个潜在买方和好买方画像之间的相似度分数，分数越高越值得跟进。AI抓手/办法：余弦相似度/K近邻算法/Jaccard相似度

成效裁决准则：挖掘出的好买方中，符合画像的比例（标的>60%）

第三步：先联系谁——好买方排序

核心推演：挖掘出的好买方很多，哪些现在有购买意向，用AI给好买方的线索打分排序

1. 施行步骤

1）确定评分维度：价值潜力×购买意向×紧迫程度

办法：业务规则+历史拆解

2）构筑评分模型：用历史资料训练线索评分模型

办法：推演回归/XGBoost

3）输出评分结果：每条线索输出成交概率分（0-100）

算法：模型预测

4）分级运用：按照分数段分配不同跟进打法

办法：评分卡规则

2. 评分结果运用

1）80-100分：立即跟进（最 高优先级）

2）60-79分：培育跟进（中优先级）

3）40-59分：放入培育池（低优先级）

4）0-39分：暂不跟进（不投入）

3. 成效裁决准则

1）高分段买方实际成交转化率（相比盲推拉升2倍）

2）评分准确性（高分段和低分段成交率的差距）

三、AI怎样改变决策

1. 谁是好买方：从拍脑袋到AI自动研习

改变本质：主观判断→客观准则

2. 好买方挖掘：从凭运气到AI批量匹配

改变本质：大海捞针→按照图索骥

3. 先联系谁：从凭感觉到AI打分排序

改变本质：从凭感觉→看优先级

实例情境：某科技公司的AI线索生成项目，排序后转化率拉升4倍

小组研讨：你的公司在获客上，当下最 大痛点为何？倘若用AI来破解应该从哪步入手？

次讲：留住人——AI帮你提前“截住”即将离职的买方

一、CEO睡不着的问题

1. 没人能回答，哪些买方可能离职

2. 买方提出解约才去挽回，大部分救不回来

3. 离职原由于何，全靠感觉猜

核心问题：有没有办法，在买方离职之前就提前预警，并且采取行动

二、买方离职的黑洞

1. 值得记住的数字

1）新买方获客成本是留住老买方的5-10倍

2）买方留存率每拉升5%，公司利润可拉升25%+

3）向老买方销售的成功率是60%+，新客销售只有5%

2. 管控现况

1）没有统一离职定义

2）没有量化资料跟踪

3）挽留成功率不足20%（买方提出解约才做）

三、AI离职预警四步法

第 一步：离职定义

要害要则：可量化，可监控——不同业务模式，换个角度看，定义不同

示例：SaaS订阅服务：连续3个月未登录

第二步：离职归因

1）资料探索：离职VS留存的维度差异比较

办法：描述性统计

2）相关性拆解：找出离职相关变量

算法：相关性拆解/特征选项

3）业务验证：发现的资料规律和业务交叉验证

办法：业务评审会

示例：客诉次数上升，换个角度看，服务不满意

第三步：AI建模预警

1）资料准备：提取过去2-3年买方资料

算法/办法：CRM/ERP/客服系统

2）特征工程：提取离职相关因子

算法/办法：相关性拆解+业务心得

3）模型训练：训练AI离职预测模型

算法/办法：XGBoost/Random Forest

4）模型输出：每个买方的离职概率+预计离职时间

算法/办法：模型预测

成效裁决准则：Precision（精准率），Recall（召回率）、AUC、PSI

技艺选型说明：

1）在离职预测这类结构化资料预测差事中，实操中，传统AI模型表现优于LLM，运行层面，是首 选方案

2）LLM更适合处理工单、交流记录等等非结构化文本，产出特征后由传统AI模型最终打分

第四步：拟定挽留打法

1）价格敏感型：提供专属优惠/灵活付款方案

2）服务不满意型：安排专属买方经理上门

3）竞品勾住型：展示货品差异化价值

4）诉求消失型：推荐替代方案/保持关系以待时机

成效追踪：用资料追踪每种打法的ROI——挽留成本VS挽留收益，持续精进

四、AI怎样改变决策

1. 1. 找出离职买方：从心得猜测到AI输出离职概率+离职原因

1. 改变本质：从猜测→资料

1. 2. 拟定挽留打法：从统一模板到AI按照离职原因差异化定制

1. 改变本质：从一刀切→差异化

1. 3. 挽留成效评核：从凭感觉到AI追踪量化每种打法的ROI

1. 改变本质：从心得→量化

实例情境：某B2B公司施行买方离职预警AI项目，成功识别离职买方并挽留，挽回营业额数千万

小组研讨：每组选项一个业务情境，规划买方离职预警AI方案

三讲：做大单——AI帮你让老买方“买得更多、买得更频”

一，让销售负责人头痛的问题

1. 不知道哪些买方还有潜力、哪些已见顶

2. 每次给买方推荐新品，回复率低，甚至被反感

3. 销售更愿做新单提成高，落地时，老买方增购周期长

核心问题：谁会买更多？什么时候买？买什么？

二、老买方没挖的原因

1. 分不清谁有价值

2. 不知道买方还需要什么

3. 不知道什么时机推荐

三，AI挖掘三步法

核心认知：向老买方销售的成功率是60%+，新买方只有5%

第 一步：构筑买方价值评价架构

1）当前价值——买方现在贡献多少

指标：消费金额，消费频次、利率贡献

2）未来订单价值——买方未来还能贡献多少

算法：历史资料拆解，线性回归/时间序列，NRMS<10%（预测偏差）为优质

3）未来非订单价值——买方除了钱还带来什么

实例情境：某头部金融公司构筑的买方价值评价架构，为后续的精准营销和货品推荐打下了坚实的基础

第二步：诉求预判——买方还需要什么

办法一：关联规则拆解——发现货品组合规律

1）资料准备：从CRM/ERP导出资料

2）算法挖掘：Apriori

3）规则输出：AI算法输出

4）业务验证：业务评审

输出示例：拉升度一般>2.0才有价值

办法二：协同过滤——找到“相似买方买了什么，他没买”

1）全量买方相似度计算：余弦相似度

2）找出Top10相似买方：User-CF协同过滤

3）挖掘未购买货品：差集计算

4）排序推荐：相似度加权求和（可结合拉升度/置信度二次修正)

实例情境：某金融公司借助AI诉求预判，达成按照买方类型和隐患偏好的诉求预测和货品推荐

第三步：精准触达——什么时机推

两个要害判断：

1）购买意向识别——买方想买了吗？

1. 信号类型：主动行为，采用变化、组织变化，时间信号

基于多个信号的AI意向识别：业务评分卡→推演回归→梯度拉升树 (XGBoost/LightGBM)

2）购买窗口预测——什么时候推最有效？

1. 窗口预测的AI办法：拆解历史周期→识别窗口信号→预测下次购买时间

成效裁决准则：高意向分客的实际转化率。推荐后30天内实际成交比例（相比盲推）

二、AI怎样改变决策

1. 谁值得投入：从凭感觉到AI构筑买方价值评价架构

1. 改变本质：从主观→客观

2. 推荐什么货品：从统一模板到AI做诉求预判、个性化匹配

1. 改变本质：从盲推→精准

3. 推荐成效评核：从凭感觉到AI追踪成功率、转化率拉升

1. 改变本质：从模糊→量化

实例拆解：某B2B公司的AI增复购项目，达成了诉求预判和精准触达别，转化率拉升4倍

小组研讨：你的公司在老买方营运上，最 大的挑战为何？

四讲：提利润——AI帮你“用资料替代心得”降本增效

一、CEO的经营困境

1. 销售规模拉升，库存同步积压

2. 订单持续扩大，交付履约承压

3. 队伍持续扩编，人力成本走高

核心问题：为何营收涨了，落地时，利润没跟上来？

二，成本黑洞

1. 库存呆滞——备多了占资金，换个角度看，备少了失机会

2. 交付延迟——预测不准导致采购滞后，买方满意度下降

3. 人工低效——要害决策倚重老师傅的心得，无法规模化

核心原因：凭心得做决策，而不是凭资料做决策

三，在实际应用里，AI营运四步法

第 一步：识别高成本环节——钱花在哪里最多

1）自问三个问题——业务视角

问题1：成本结构为何样？

问题2：哪个环节成本占比高？

问题3：哪个环节成本波动大？

2）三个AI适应性要则——技艺视角

要则1：有没有历史资料

要则2：能不能被预测

要则3：精进价值大不大

实例情境：某公司评核供给链的AI预测项目时发现该环节三个条件全满足，具体来看，项目迅速启动

第二步：评核AI精进空间——能省多少

迅速预估ROI：从历史资料做一次迅速拆解，落地时，就一线经验说，评核ROI是否满足要求

1）当前浪费：库存呆滞/缺货损失/紧急补货成本

2）可拉升空间：用历史资料做初步AI测试

3）年化收益：浪费金额×可拉升百分比

第三步：AI建模预测——用资料替代拍脑袋

核心推演：用AI时序预测模型，就一线经验说，从实践看，将“凭心得估计”升级为“基于资料预测”

时序预测的本质：“回答一个问题：未来某个时间点，落地时，这个东西大概需要多少？”

1）资料准备：从ERP/CRM系统导出

2）资料清洗：资料统计+业务规则

3）规律识别：Tableau/PowerBI等等

4）AI模型训练：ARIMA/Prophet/LSTM等等

5）模型调优：预测准确率

6）输出结果：未来N个月的预测值

成效裁决准则：业务采纳率

实例情境：某B2B公司施行AI销售预测项目，在实际应用里，具体来看，大幅降低库存成本和呆滞损失

第四步：业务链路嵌入——让AI自动跑，自动出结果

1）固化预测流程：产出预测日历

2）构筑系统平台：产出平台/看板

3）自动输出和推送：产出自动化报表

4）结果可视化：产出可视化看板

5）持续迭代：产出监控平台

迭代准则（示例）：预测准确率、业务环境变化、资料质量

四，从实践看，AI怎样改变决策

1. 1. 对业务的预测：从凭心得到AI做时序预测

1. 改变本质：从人工→算法预测

1. 2. 处理的方式：从出问题救火到AI做异常预警

1. 改变本质：从被动响应→主动干预

1. 3. 精进成效的评核：从算不清到AI做量化评核

1. 改变本质：从模糊→量化

实例情境：某公司的供给链AI预测项目，拉升了预测准确率，年降低成本几千万

小组研讨：你的公司在供给链/营运上，是否适合AI做精进

1. 结语：研习收束和落地行动

1. 课堂回顾：核心学识点（找对人→留住人→做大单→提利润），科学决策心法（用资料替代感觉，用模型替代猜测、用闭环替代断点）

2. 落地行动：30天行动规划（参训者分享）

3. Q&A：研习寄语、课程预告、自由交流

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博闻智咨询|张闻川老师