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案例 18 · 生物科技经营与销售

Datawhale原书章节 · 印刷页码 177—184 · 当前仅加载一页

Datawhale《FDE案例100》,案例18,原书第178页;下方可展开文字版

原书第 178 页 · 点击页面可放大查看

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Q1:作为FDE,你应用AI的具体场景是什么?在这个场景下遇到的
具体问题长什么样?
这家生物公司可以应用的场景很多,但我们通过4维模型帮他们筛选出了价值最高的几
个场景做先行试点,销售部门是第一个选中的,团队直销+渠道有200多人,专业门槛
高,新人要懂行业法律法规、行业规则和大量销售话术,而且一线人员流动不低;销售
缺乏信息化支持,不管是个人的工作效率还是中高层的经营分析、团队管理,痛点都很
突出,通过信息化增强、数据的统一与智能体的协助,销售团队无论是个人人效还是组
织管理都可以得到切实的改善。
这个问题表面上看是“要不要上AI”,实际卡住的,是销售这条线最基础的数据和系统。
管理层想看清销售大盘,但当时客户、订单、绩效这些数据,并没有形成一个统一的基
础。
具体痛点集中在几个地方。
首先,客户关系散落在销售个人手里。谁手里有哪些客户、进展到哪一步,公司层面很
难掌握,人一走,客户线索就跟着流失。
其次,销售大盘数据、部门业绩、个人提成等靠Excel人工统计。提成计算量大、环节
多,效率低,准确率也有限,管理层想实时看销售大盘,数据延迟1个月以上是常态,
想动态分析基本做不到。
第三,销售培训和招聘面试都在消耗老销售。新人培训周期接近两个月,招聘还要占用
老销售的时间,这些事本不该压在业务人员身上。
其他部门也存在类似问题,比如HR的人事资料还停在纸质文件柜里。但销售离收入最
近、痛点也最集中,所以我们先把切口放在销售上。
这个项目最核心的问题,是企业已经产生了AI转型的需求,但销售的数据、系统、人才
和认知还没有准备好。这也决定了它不可能是一个接上模型就能上线的单点应用。
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