行业领军企业如何以更低的成本、更大规模地系统化开展潜在客户发掘、评分和激活工作

“在当今世界，当生成式人工智能（GenAI）和代理式人工智能（AgenticAI）成为热议话题之际，这恰如其分地提醒我们：真正的价值源于将人工智能应用于解决切实的商业问题，而非追逐最新潮流。对于大多数组织而言，预测性人工智能仍蕴藏着巨大的未开发潜力。” ——亚瑟·杜·帕萨日， Artefact合伙人

在分散的市场中运营的企业面临着四个长期存在的问题，这些问题最终会导致团队错失增长机遇，并不得不接受更高的每条潜在客户线索成本。

  • 需求分散：随着成千上万家门店不断开业、关闭或易主，很难准确把握真正的商机所在。
  • 人工开发客户：传统的上门推销方式不仅拖慢了团队的工作进度，还使得全面覆盖市场几乎成为不可能。
  • 资源有限：销售代表和经销商自然会将精力集中在现有客户身上，这意味着许多未开发的潜力被忽视了。
  • 知识分布不均：本地经验往往难以在不同地区或团队间推广，从而导致市场情报出现缺口。

一个以数据为驱动、可重复的系统

将地理空间数据与机器学习模型相结合，可构建一个经过验证且可重复使用的系统：这是一个端到端的、由数据和人工智能驱动的流程，能够识别、评估并激活新的销售网点。该系统围绕以下四个模块化组件构建，这些组件协同工作，以实现一致且可扩展的成果。

四个基础模块

1) 借助智能谷歌地图提取功能进行区域提取

我们通过编程方式提取目标区域内所有相关的销售点（PoS）。Google Maps API 提供了丰富的属性信息，例如评论数量和评分、营业时间、支付方式以及服务类型。然而，Google Maps API 的主要局限在于每次调用最多返回 20 条记录，且计费模式基于 API 调用次数。 一种暴力搜索方法是在目标区域的网格上以固定间隔调用 API。然而，间隔距离的选择至关重要，因为它直接影响成本以及能否彻底提取所有相关的销售点。

采用暴力搜索法从谷歌地图提取数据所使用的网格示意图

我们采用一种自适应的、基于六边形的切片策略来解决这一限制，该策略借鉴了优步的六边形分层地理空间索引系统（H3）。我们将地理区域划分为六边形，并仅对那些在达到 API 限制时返回结果的切片进行递归细分。当某个切片返回的地点少于二十个时，我们就转到下一个切片。 当某个网格块达到上限时，我们会将其细分为更小的六边形并再次进行查询。这种方法将 API 调用集中在高密度区域，在保持近乎全面覆盖的同时，通常能将总调用次数比均匀网格减少约 90%。

 

利用优步的六边形分层空间索引（H3）优化从 Google Maps API 提取数据

2) CRM 数据增强

我们将您的 CRM（或经销商列表）与提取的数据集进行比对，以便填补数据缺口并补充属性信息。首先，我们针对姓名、地址以及经纬度与第一步的结果进行模糊匹配，随后利用 Google Place ID API 检索属性信息，从而处理剩余的记录。同样，采用分两步进行的方式，使我们能够显著降低与 Google 地图数据相关的成本。

3) 评分模型训练

一旦我们整合了这套经过增强的 CRM 数据集，就会基于您对“优质”销售渠道的定义，结合 Google 的销售点属性，训练可解释模型来预测购买可能性和潜在价值。这些模型会生成 0–100 分制的潜在客户评分，并揭示关键驱动因素，以便团队能够理解其决策依据。

 

4) 全宇宙范围的预测

随后，我们将利用该模型对地理数据集中的所有门店进行评分，而不仅仅是那些已出现在您CRM系统中的门店。这一步骤能发掘出尚未开发的商机和微型商圈，您的团队可立即着手拓展这些领域，从而显著提升销售转化率。

“数据与人工智能的实际应用，既能快速创造价值，又无需在系统上投入巨资即可实现规模化——这正是客户所期待的。 Artefact合伙人迈克尔·麦高兰

让地图信息更丰富，超越谷歌地图

当用例需要更高的精度时，我们会添加更丰富的信号：

  • 利用社交媒体等数字渠道，或在可行的情况下利用公共及商业API，以获取关注者数量、发帖频率和意见领袖等人气指标。
  • 利用生成式人工智能（GenAI）的计算机视觉技术分析谷歌和Instagram上的图片，以识别菜单项目、推断环境氛围、感知高端感，并判断是否存在类别标识或相关设备。
  • 通过调查或专家分析对结果进行随机抽样，以便从更庞大的数据集中推导出具有统计学意义的特征，并验证模型的质量。

将数据转化为行动

随后，潜在客户评分将转化为与市场进入模式相契合的具体行动。

  • 路线与区域优化：在遵守运营限制的前提下，制定能够最大化预期价值的每日拜访计划。这些计划综合考虑了标准工作时间、拜访时长、营业时间及路途时间。该系统还支持区域均衡分配及拜访频率规则。我们提供基于地理位置排序的行程安排。
  • 用于初步筛选的AI客服：针对特定类型的销售渠道，部署外呼客服（语音或聊天形式），主动联系优先级较高的销售渠道，并核实关键信息，例如联系人姓名、状态和意向。符合条件的潜在客户随后将转交给销售代表进行后续跟进
  • 销售自动化：对于某些细分市场和门店类型——例如在Zalo或WhatsApp等渠道上运营企业账号的小型企业——销售周期的部分或全部环节均可通过自动化或低接触流程启动，甚至完成

客户通常能取得的成果

虽然每个市场的表现各不相同，但客户始终强调其显著优势，包括

  • 能够获取一份全面的销售网点清单，从而使他们获得更广泛的视野，并对市场有更深入的了解，这种了解往往甚至超过其分销商所掌握的程度。
  • 比传统方式多出两到三倍的合格潜在客户
  • 一支更具动力、更积极投入的销售团队，他们不仅能取得更高的成交率，还能与客户进行更有意义且切合实际的交流

如何开始

只需三个简单步骤即可开始：首先，利用地理数据源绘制市场图谱，全面掌握目标区域内的潜在目标。其次，将这一目标群体与您的 CRM 数据相结合，训练模型对目标进行评分，按潜在价值和购买可能性进行排序。 最后，通过优化路线或自动化外联部署结果，追踪转化情况，并在扩大规模前不断优化模型，从而实现激活与学习。人工智能驱动的潜在客户与实地执行团队及自动化营销外联相结合，是推动大规模B2B销售的强力模式，先行者将占据制胜优势。