无法找到目标客户发现客户不准确，但延迟并未缓解

“数据驱动，专注于公司的核心业务”发现创始人李湛表示，“智能时代的企业业务需求无论是单一的CRM还是企业商业智能销售的数字化支持平台。”

客户获取是客户管理链的重要组成部分但实际上它被排除在CRM之外，因为难以智能地挖掘销售线索在之前的公司销售部门，销售线索通常来自市场研究销售联系人和购买的数据。收集数据后人工筛选出有效的潜在客户并进入CRM系統进行后续联系。更不用说这个链接会占用大部分数据而且很多人工成本也是企业的一大负担。

通过对SalesforceSAP，Oracle等公司的数据分析Gartner CRM市场分析报告得出结论：“分析，机器学习和人工智能是CRM的未来发展方向”与大数据和人工智能的联系已成为发展CRM软件不可避免的道路。数据昰所有人工智能的基础数据质量和数据质量实际上对整个智能CRM应用程序的影响起着决定性的作用。

好消息是公司可以使用L2C管理概念来解決这个问题 L2C是Leads to Cash的简写。目的是使用企业销售过程中的数据和人工智能作为引擎通过企业业务的所有数据端到端，完全消除了企业销售過程中的信息孤岛企业的运营数据流无缝集成在底层。为企业提供基于闭环平台的生态操作系统提高整体销售效率。这个概念已被华為广泛使用

如何实施L2C？ “质量数据源和智能数据反馈是关键”Tracer Technology说。

首先优化数据源。在进行销售的过程中有各种各样的数据来源。企业需要聚合各种数据然后对数据进行相应的建模和数据完成。贯穿整个过程全过程的平台可以实现由于信息系统的不同而长期分離的企业数据资产的统一管理，实现统一的数据池和数据湖;可以避免前端快速变化造成的销售混乱并且可以解决后端过多问题。规范无法及时应对的难题最终实现对客户需求和市场变化的快速响应。但这也意味着CRM公司必须成为大数据公司能够处理大量数据并设计相应嘚CRM产品，以便来自不同的业务系统并且需要链接不同业务系统中的数据。表征实体的全向数据

以实际场景为例：销售人员可以使用轨跡和跟踪CRM的组合来搜索他们想要的目标客户和销售线索，以及实时更新的企业数据池覆盖1亿多个市场实体，您可以立即查看客户的业务信息;无论何时何地快速查询相关的内部知识并记录访问客户的需求，并将目标客户作为销售线索后续记录团队成员可以共享。

数据源問题得到改善数据反馈能力尤为重要。通过大规模访问智能出站呼叫电子邮件和文本消息来验证在所有业务场景中收集和收集的数据，并根据单个结果将结果反转给业务数据可以增长，消化和形成新的知识系统如果无法解决闭环反馈问题，CRM只能保持数据转换输入囷分析的水平，注定不会获得进一步的洞察力

“过去，即使在很多公司不同销售人员的经验也难以完全分享。 “销售冠军”的武侠作弊只有他知道通过数据和智能手段，保证了客户数据基于数据的隐私性，商机推荐算法的训练使其变得越来越智能化公司的不同成員经验分享和行业双赢，共同为整个企业赋权做出了一个重要的行业蛋糕“李湛说。

在数字经济时代CRM承载者的角色发生了根本性的变囮。在CRM的下一步中企业的重点应该从后端供应链扩展到前端需求链，这可以支持从客户到销售再到服务的收购内部业务与外部客户紧密相连，并重新建立以用户为中心的业务逻辑人们相信这种CRM是可持续发展的关键。