切To B企業的營銷市場，「探跡」用人工智慧提供銷售預測分析

本文作者：司徒靖

銷售作為一項實現企業生產成果的活動，是企業的核心業務。在銷售上，目前2B企業面臨著兩個方面的問題：對於新客營銷來說，銷售線索和品牌客戶太少會讓企業在開拓新客戶群上寸步難行，而且並不是每條都是有效線索；而在老客營銷上，企業CRM上冗雜的信息缺少優化的工具，難以從中篩選出有限營銷線索。這導致傳統的2B企業銷售人員依靠人工經驗進行銷售，通常銷售人員撥打100個電話僅有少數客戶預約，用戶意向率很低，相應轉化率也就降低了。

探跡是一家基於大數據和人工智慧的企業銷售智能預測SaaS平台，通過不斷分析和挖掘全網在線企業信息，結合每家企業內部的客戶關係管理系統，利用機器學習自動建立量化客戶模型，幫助B2B企業在全球千萬公司中精準挖掘潛在客戶，提升銷售轉化率及收入。

更具體地說，探跡通過對企業現有的客戶群進行建模分析，挖掘銷售線索，從企業知識圖譜中匹配優質潛在客戶。此外，探跡還會對潛在客戶評分，通過豐富線索難度，計算與模型的契合度，幫助客戶把現有的銷售線索進行打分和排序。也就是說，探跡為中大型客戶提供一整套解決方案，從前期幫助客戶做調研，到數據爬取到分析，幫助用戶精準挖掘潛在客戶，提高用戶意向率，方便企業銷售人員更準確地尋找到新客戶。

探跡能夠實現營銷預測分析的關鍵是建立了企業知識圖譜。探跡CEO黎展告訴36氪，探跡的數據挖掘主要來源於三個方面：第一是公開數據源，包括工商數據等；第二是爬取特定數據渠道，在新浪、搜狐、阿里巴巴等網站上爬取公司的數據；第三是跟數據渠道合作，購買數據。

值得注意的是，與多數精準營銷平台為客戶提供C端用戶的營銷方案不同，探跡從中大型企業切入，幫助其尋找B端的潛在客戶。究其原因，黎展告訴36氪，因為B2C的精準營銷平台數量眾多，競爭激烈，而為2B企業提供營銷預測的模式尚屬於早期。

盈利模式上，探跡根據銷售人員規模不同提供不一樣的包銷方案，相應收取不同的年服務費。目前其客戶主要聚集於銷售額在2000萬以上規模的中大型企業。

有關查找工商信息的產品上，36氪曾經報道過被全能名片王收購的「啟信寶」、洞察商業關係的「天眼查」、為企業提供情報的「風報」和提供一站式企業信息查詢的「企查查」，這些企業通過整合公開的企業信息，為企業和機構提供數據分析挖掘服務。在競爭優勢上，黎展告訴36氪，首先，探跡除了工商數據挖掘之外，還有互聯網信息的爬取，分析維度達數千個；其次，探跡通過數據清洗、採集、規整和入庫等數據處理步驟搭建資料庫和企業知識圖譜，並根據這個圖譜為客戶進一步匹配優質的潛在客戶。此外，很多營銷模型的技術細節存在許多奧妙，探跡有一套自己搭建的模型，能夠根據客戶自身業務創建不同的預測模型，量身定製解決方案。

探跡成立於2016年6月，成立之初便獲得了九合創投創始人王嘯的天使輪投資，在去年12月，探跡完成了千萬級A輪融資，投資方為九合創投、英諾天使基金和臻雲創投。據悉，探跡團隊目前有50人。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！