面向销售的 Oracle AI 应用

智能客户计划

客户优先排序

对目标人群进行优先级排序，更加专注地发掘潜在客户和拓展客户。Oracle DataFox 数据管理的客户评分模型可准确地对潜在客户进行排序，让您专注于成交潜力最大的客户。它的透明模型不仅提供了客户评分标准，而且还支持您根据业务需求和业务计划进行灵活定制。

总潜在市场 (TAM) 扩展

基于经过筛选和 AI 整理的数据来扩展总潜在市场 (TAM)。您可以使用机器学习技术创建理想客户档案 (ICP)，进而识别 DataFox 数据库中的类似客户，然后将合格潜在客户数据注入 Oracle 销售解决方案，为业务和客户计划做好准备。

丰富客户记录

基于 AI 派生的客户数据点以及动态更新和警报，丰富 CRM 数据记录，进一步了解您的客户。您可以设置警报，及时了解可能影响潜在客户和客户的事件。

• 有效利用 360 度客户视图 (PDF)
• 了解数据质量和数据丰富 (PDF)

数据驱动的销售线索优先级排序

AI 增强的销售线索评分

借助 Oracle 销售判断销售线索的优先级，提高预测准确性Oracle 的潜在客户转化概率 AI 应用功能可充分利用客户属性、销售活动、管道阶段以及历史销售数据，客观地生成销售线索概率评分。

销售线索活动成效分析

使用 AI 功能分析历史数据，评估当前销售线索是否适当以及是否正常推进，并在必要时自动提醒销售代表和经理。销售代表可以查看哪些方面的举措将对新业务产生巨大影响，然后投入更多时间来进行销售线索培育。经理可以更加主动提供帮助。

商机分析和引导式销售

赢单概率

为销售团队提供洞察，确保及时调整绩效和预测。利用历史成交数据和机器学习来预测商机成交概率，查找分析结果与销售人员预测之间的偏差。一旦发现偏差，应用即会显示警告图标并针对可能存在的问题提供洞察。

商机行动建议

使用基于 AI 的下一步行动建议指导销售代表解决问题，提高赢单概率评分以及成交几率。基于行动建议，销售代表可以清楚了解哪些措施最有可能消除风险并赢得更多业务。

通过销售洞察改善商机成效

及时了解阻碍商机或交易的各种因素。利用 AI 来分析企业数据，确定针对特定商机的最佳销售活动（销售任务、预约、会谈、电子邮件）。自动标记需额外关注的商机，详细分析风险原因以及如何纠正。

战略性客户管理

通过销售洞察优化客户互动

利用 AI 监控所有客户的销售参与度和接触点，包括线索、商机和服务请求的相关活动。识别逐渐冷淡的客户并自动向销售代表和经理发出警报。利用机器学习技术发现和定位所有可能带来新业务或重新与之互动的休眠客户。主动扫描活动客户的潜在风险，确保持续推进所有相关的销售线索和商机。

智能对话点

监视潜在客户的最新动态，识别达成您所关注的关键里程碑的潜在客户。在 CRM 中查看高度相关的信号，向销售代表提供一系列智能对话点，从而提高对话成效。来自 Oracle DataFox 的数十种实时数据警报和信号可帮助销售人员及时识别商机，与潜在客户进行相关度更高的业务对话。