AI 为 ToB 企业节省大量隐性成本

前些天，在向朋友介绍“客户在哪儿 AI”时，我着重说了它效果最为显著的两个功能，即，为 ToB 企业指明在哪儿能准确的找到客户和该场景下的最佳营销策略，以及深入洞察竞争对手并找到最佳竞争策略。

当我说完这两个核心功能的运作原理时——先通过 AI 全网挖掘企业全历史行为数据，再将大量的这种数据放在一起进行洞察。朋友指出我遗漏了第三个重要的应用领域“你这个 AI 还能帮我们完成频繁琐碎的报告工作。”我随即询问缘由，朋友解释道：一个 ToB 公司所有跟销售相关的员工，基本都需要定期（周、月、季、半年、一年，有的甚至按天）撰写报告、材料或者各种汇报。这些内容最常涉的就是营销的各种统计数据，如营销活动次数和参与人数、销售拜访会面的人数等。这些数据很多都以非结构化的文本形式记录，一不能直接拿来做数据分析，二还要在写报告时重新整理提取，耗时麻烦。你说的客户在哪儿 AI 能从全网数据中提取企业和企业决策人的行为，岂不是也能直接从企业内部记录中提取这类数据？这不就是为我们减少了重复低价值的工作量嘛。

朋友的一番话，竟然让我这个客户在哪儿 AI 的内部人感到一丝惭愧——我竟然没发现这个卖点！

记得此前看过一个麦肯锡的研究报告，它指出个人工作中，创造性与决策性工作仅占全天工作时长的 7%，专业技能积累占 14%，沟通交流占 16%，处理不可预知的意外工作占 12%，而剩余的 51%时间则主要用于数据收集（17%）、数据处理（16%）及可预期的重复性工作（18%）。显然，我朋友说的定期做报告正属于这 51%中的可预期的重复性工作，并且还同时涉及数据收集与数据处理。

那为什么客户在哪儿 AI 能为员工省去这么多重复低价值的工作时长呢？我想主要原因在于，客户在哪儿 AI 就是为 ToB 市场营销而生，因此它挖掘的所有类型的数据，都与 ToB 营销直接相关。

ToB 营销的数据有三个大类：首先，是判断某客户是否真有需求或识别谁是有需求的客户的数据；其次，是能找到这些潜在客户的数据，包括他们在哪些场景下最可能受到营销的影响，以及通过何种人脉和关系网络能够触达他们；最后，是评估公司当前所处环境的数据，包括政策、行业状况、竞争态势和对手竞争策略等。

正是因为市场营销人员和销售人员日常收集与处理的数据大多集中在这三大方面，并且，无论是日报、周报、月报还是其他任何营销用材料，都会用到这些数据，所以，客户在哪儿 AI 才能够精准的满足这些需求，帮助员工节省那占总工作时长 51%的时间，从而更多的专注于高价值的创造性工作。

最后，省去不必要的劳动时间的直接成果，就是企业整体的降本增效。