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本文介紹了如何基于CRM3.0大客戶管理中2條暗線（人脈線和項目規律線）及1條服務線積累的數字化資產，應用于大客戶管理的3條明線（客戶線、打單線和支持線）關鍵業務場景中，通過AI來分析、指導和建議，從而在客戶運營、打單和售前支持中實現數字化驅動和AI賦能。感興趣的同學，一起來看一下。

我在之前文章中針對CRM提過三個問題：1.客戶關系管理（CRM）中沒有關系管理是否還算CRM？ 2.重要信息得依賴于銷售人員輸入的CRM系統，能有多少銷售人員愿意使？無法提升銷售業績的CRM又有多少企業愿意做大的投資？

傳統CRM在數字化時代大客戶管理理論體系上有欠缺，才致使CRM的業務價值沒有充分體現和發揮。通過CRM3.0的五維銷售理論，結合數字化資產和AI應用，CRM才能在大客戶銷售領域幫助企業和銷售人員大幅提升銷售業績。

• 針對問題1 – 關系管理：針對關系，我提出了商業關系管理（BRM）的概念，其中的企業人脈資源管理（ECM）就是對客戶關系的管理。企業人脈資源管理（ECM）通過對關鍵人關系量化、決策鏈關系量化、客戶關系量化、員工關系量化、我司關系量化和友商關系量化這六量化，把客戶關系可視化、量化和貨幣化，構建了企業最核心的數字化資產。
• 針對問題2 – 使用粘度：基于企業人脈資源量化（ECM）和企業項目行為（PBM）數據，通過銷售過程管理（TAS+）中四問四點一線的方法，以AI對銷售關鍵數據進行預測，指導打單最佳實踐，從而成為銷售贏單的最佳武器，產生使用粘度。
• 針對問題3 – 業務價值：基于企業人脈資源量化（ECM）和企業項目行為（PBM）數據，通過AI在大客戶管理（ESP+）、銷售過程管理（TAS+）和銷售支撐體系（MCI）的指導，在銷售金額、銷售周期、贏單率、銷售潛力等方面創造可量化的業務價值。

圖 1 大客戶管理、數字化資產和AI應用

如上圖所示，區別于傳統CRM中AI應用（郵件內容自動起草，提問回答等），CRM3.0大客戶管理中，基于2條明線、3條暗線和1條服務線，通過與時間和空間的組合，形成一個個AI應用場景。其中2條暗線是大客戶管理的數字化資產，3條明線加1條服務線實現大客戶管理的方法、流程和行為。也就是當數字化資產與方法、流程和行為時空組合，就形成眾多AI應用的場景。

上圖中明線和暗線由6部分組成。而傳統CRM只有銷售過程管理和小部分大客戶管理，也就是最多1.5部分，其缺少數字化資產部分（企業人脈資源管理和項目行為管理）、銷售支撐管理部分、銷服一體化部分（服務線）和大客戶識別、覆蓋和運營部分（大客戶管理的一部分）。由于理論體系的欠缺，傳統CRM沒有數字化資產和缺乏對大客戶管理的有效方法，所以很難通過數字化和AI大幅產出業務價值。

圖2 大客戶管理關鍵業務場景AI應用示例

如上圖所示，如果我們有了完善的大客戶管理五維體系，我們可以在眾多的關鍵業務場景完成AI驅動。大客戶管理五維體系具體內容請見之前文章，本文不再贅述。相關業務場景示例如下：

1）場景一：如何數字化判定大客戶AI應用

大客戶管理（ESP+）五步法第一步“如何數字化判定大客戶”中我介紹過綜合評分法，其中有一個判斷條件是“能贏能做”。我司關系數字化包括三個量化：客戶關系數字化，關鍵人關系數字化和員工私域關系數字化。通過這三個數字化我們就知道該客戶和客戶的關鍵人在關系緊密度、方案認可度和價格接受度上對我們的態度，也知道我們的員工能否深度影響客戶關鍵人。給AI規則，AI自動就能判斷出該客戶在“能贏能做”維度的得分。

2）場景二：構建客戶覆蓋體系AI應用

員工關系數字化包括三個量化：負責的客戶關系數字化，負責的關鍵人關系數字化和員工私域關系數字化。通過這三個數字化我們就知道該該員工負責的客戶和客戶的關鍵人在關系緊密度、方案認可度和價格接受度上對我們的態度，也知道我們的員工能否深度影響客戶關鍵人。也就是該員工維護負責的客戶和關鍵人的成果，和該關鍵人對客戶的影響力，基于此，我們給出AI規則，AI自動就能判斷出該銷售是否合適負責該客戶。

3）場景三：客戶策略、戰術和規劃數字化AI應用

基于每個客戶關系數字化和項目行為5要素，結合大客戶管理（ESP+）中五類客戶策略和戰術，及客戶計劃方法，我們通過給出AI規則，由AI制定客戶戰略和戰術，編寫客戶計劃。

4）場景四：大客戶數字化運營AI應用

a.）在客戶計劃指導下，基于每個客戶關系數字化和項目行為5要素，我們通過給出AI規則，由AI給出建議，完成大客戶運營。b.）在售后階段，基于互動增值數字化平臺互動和數字資產積累，由AI給出建議，完成大客戶運營。

5）場景五：大客戶數字化整體評估

基于前面場景一到四，就是大客戶管理五步法中前四步的數字化資產和AI建議，由AI給出大客戶的整體評估報告。

6）場景六：評估銷售機會

贏單五步法的四問中后2問是：“我們有競爭力嗎？”和“我們能贏嗎“。針對這2問，基于決策鏈關系數字化、項目行為數據、互動增值數字化平臺中的數字化資產，通過AI給出這2問的評估。

7）場景七：分析決策鏈和競爭對手

基于決策鏈關系數字化，通過AI完成決策鏈和競爭對手分析。

8）場景八：制定競爭策略和戰術

基于決策鏈關系數字化和銷售過程管理（TAS+）中五類競爭策略和戰術，由AI來制定競爭策略和戰術。

9）場景九：制定關系策略和戰術

針對每個關鍵人，基于聯系人關系數字化與銷售過程管理（TAS+）中五類關系策略和戰術，制定關系策略和戰術。

10）場景十：制定工作計劃并執行

基于前面場景七到九，就是銷售過程管理贏單五步法中前四步的數字化資產和AI建議，由AI制定打單工作計劃并執行。

11）場景十一：售前支持（匹配、協同和整合）

基于智能工單系統五大功能，完成銷售支撐管理的資源匹配、過程協同和資源整合，同事基于智能工單系統的數字資產，由AI給出銷售支撐管理中的建議。

總結：本文介紹了如何基于CRM3.0大客戶管理中2條暗線（人脈線和項目規律線）及1條服務線積累的數字化資產，應用于大客戶管理的3條明線（客戶線、打單線和支持線）關鍵業務場景中，通過AI來分析、指導和建議，從而在客戶運營、打單和售前支持中實現數字化驅動和AI賦能。