新CRM (AI版)

1. 客户管理（AI）

从「被动记录」到「主动捕获」的智慧升级 针对销售团队 “记录耗时长、情报碎片化、机会易流失” 的核心痛点，AI 通过多模态数据整合与智能洞察，让客户跟进更精准、商机捕捉更及时。

1.1 行业痛点

直面销售情报的三大困局：

1）记录残缺：数据不完整、不准确与缺失。

一般企业的CRM中，并非所有客户都有记录（只有80%），在这之中也只有20-30%的记录是完整、准确、实时更新的。

2）效率黑洞：客户的沟通记录来源分散、不易整理、费时费力。

假定一个销售一天跟进5个客户，每个客户的沟通记录整理、填写CRM系统需要30min，那就要150min；但AI方案总共只需10min上传+10min自动分析+20min信息确认，效率提升275%。

3）管理失焦：缺乏行动指导与智能洞察。

传统的CRM系统更多是一个“数据库”，只记录，不建议。面对大量数据，销售人员容易忘记重要的跟进事项，或错过最佳的跟进时机，甚至流失客户。

1.2 核心工作流

用AI重构销售生产力：

1）智能提炼：会议录音转写/语音概括输入→会议信息/商机情报/会后代办/价值评定

2）智能总结：自动生成「机会情报表单」，数据完整度和获取效率达大大提升

3）行动指南：自动推送待办，提醒会议情报发现与会后行动待办

4）闭环回写：确认后自动同步简道云CRM（AI）看板，数据实时监控，商机转化周期大大缩短

1.3 场景应用

1.3.1 适用场景

✔销售每日客户跟进记录 ✔ 重大商机情报分析 ✔ 管理者机会透视

1.3.2 两大核心AI功能

1）商务记录：告别CRM填表地狱：会议结束→会议情报自动生成

根据客户需求，提取会议内容的几个维度：会议主题、议程、客户需求、问题、会后代办。

>>>>随时享受AI工作流

2）情报分析：终结情报碎片化：会议号填写→自动生成结构化情报

精准识别会议情报，智能提炼要点，生成结构化文本，避免情报泛泛而谈

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1.4 效果展示

2. 销售周报（AI）

从「数据堆砌」到「决策支撑」的智能蜕变

破解传统周报 “耗时耗力、缺乏洞察、指导有限” 的难题，AI 通过自动化整合与深度分析，让周报成为驱动销售策略优化的核心工具。

2.1 行业痛点

1)销售日报流于形式

一线销售机械应付日报，内容敷衍、无助于业务推进。

❌ 多数销售承认 “复制上周内容改日期”（某SaaS企业调研）

❌ 内容价值密度：“今日见客户3家” → 0业务洞见

2)管理者未能利用日报

一线经理习惯口头沟通，对日志缺乏关注与反馈，导致销售人员写日报无积极性。

❌ 72%一线经理 “只看未读红点，不点开日志”

❌ 销售心声：“写了没人看，何必认真？”

3)数据系统割裂

销售业务数据记录在CRM，而日报写在OA，数据分散，需人工整理，增加销售人员负担。

❌ 人工搬运CRM数据→OA日报 → 日均浪费25分钟

❌ 割裂系统导致 关键商机漏跟率↑23%

4)时间精力冲突

销售人员抱怨写日报耗时，与客户开发精力产生冲突，降低积极性与效率。

❌ 黄金时段18:00-19:00填表 → 牺牲客户跟进窗口

❌ 50人团队 年损失6250个商机触达

2.2 核心 AI 能力

1)全流程自动化生成

自动抓取 CRM 系统中的跟进记录、商机进度、业绩数据，按预设模板生成周报框架，支持自定义维度，5 分钟即可完成原需 2 小时的撰写工作。销售只需补充个性化分析，系统自动排版并同步至管理者后台。

2)趋势洞察与建议

通过对销售本周行为与目标完成情况的回顾，进行自动总结，智能生成对下周行动的建议。

3)多角色定制化管理模块

面向销售提供 “个人原因分析”模块，支持销售对上周工作进行分析；面向管理者提供 审批评价模块，对销售工作进行评价。

2.3 价值预期

1)工作流程升级

2)工作效率提高

2.4 效果展示

3. 客诉工单（AI）

从「被动救火」到「主动预防」的闭环革新 针对客诉 “渠道分散、分单低效、根因难寻” 的痛点，AI 通过全流程智能化处理，实现客诉响应提速、解决率提升、风险前置预警。

3.1 直击痛点

>>>>客户投诉渠道多、分类难、响应慢；

>>>>人工派单随意，处理过程黑盒，复盘无据可依。

3.2 核心 AI 能力

1）智能分类与分派：基于LLM识别投诉关键词（如 “退款”“故障”）与情感倾向，0.5 秒内完成标签化；

2）全流程智能辅助：根据投诉内容自动判别是否需要派单，并根据员工技能、负荷自动派单，分类准确率达 98%。工单处理中，AI 实时推送解决方案；

3）数据洞察与预防：自动聚合客诉数据，挖掘系统性风险，并推送至产品、运营部门推动优化。

4）售后满意度回访：工单处理后派发满意度反馈表单，自动生成数据大屏，工单服务情况一键掌握。

3.3 典型应用场景

3.4 价值预期

3.5 效果展示