01
产品理解
识别产品属性、使用场景、目标买家和初始开发假设。
体验版示例,不调用真实数据源,不写入客户资产。
从一个产品开始,先看产品理解、市场判断和底层数据池,再进入证据化筛选、客户商业情报、开发策略和 CustomerAsset 路径。
体验流程
01
识别产品属性、使用场景、目标买家和初始开发假设。
02
判断目标市场、价格带、渠道结构、主要卖家和进入难度。
03
优先检查企业已有客户、Excel / CSV / 客户数据库、CRM 与沟通记录。
04
仅在本地数据不足且用户批准后,使用 Apollo、Lusha、ZoomInfo、海关数据或客户自带来源补证据。
05
将来源证据归一化、去重、排除、评分分层,并进入人工审核。
06
整理客户类型、主营产品、渠道、价格带、匹配度、风险信号和触达路径。
07
生成开发信草稿、WhatsApp 开场、跟进节奏和换策略建议。
08
通过人工确认后沉淀为客户资产档案,并保留来源证据、判断记录和沟通历史。
09
提示今天先跟谁、不跟可能错过什么、跟进优先级、客户温度和下一步动作。
产品功能框架目录
从任意产品输入开始,形成产品理解、市场判断和买家画像。
企业已有客户和历史沟通优先进入本地底层数据池,作为客户资产判断的第一层。
外部来源只是补充证据,不是 同跃智客 的核心,也不能直接变成 CustomerAsset。
所有来源必须经过证据化、归一化、去重排除、评分分层和人工审核。
把候选客户变成可判断的商业对象,而不是一条浅层线索。
面向销售动作,生成可人工编辑的触达草稿、节奏和策略切换建议。
通过人工确认后沉淀为企业长期可复用的客户资产。
把客户资产和沟通历史转成今天能执行的优先级和下一步动作。
把客户跟进、每日收入机会和老板报告连接成管理视角。
已有数据归位
Existing thousands of old customers
旧客户先进入底层数据池,再进入激活、补证据和 CustomerAsset 审核链路。
底层数据池 / 企业已有客户 / Excel / CSV / 客户数据库
Outreach history
沟通历史用于判断客户温度、Revenue-at-Risk 信号和下一步动作。
底层数据池 / CRM / 沟通记录;后续影响 今日机会雷达
Amazon leads
公开来源需要证据化、去重和人工审核,不能直接进入 CustomerAsset。
底层数据池 / 公开来源;证据与候选筛选 / SourceEvidence
Brand/address mappings
品牌和地址映射用于公司身份归一化、重复排除和证据链补全。
证据与候选筛选 / 归一化;SourceEvidence
Product discovery candidates
产品发现候选先进入候选池,经过人工审核后才可能成为 CustomerAsset。
证据与候选筛选 / 净新增高质量候选池
CustomerAsset records
已确认客户资产是长期客户资产数据库的一部分。
CustomerAsset / 客户资产档案
CRM / Daily / Boss
CRM、Daily Revenue OS 和 Boss Report 属于后续管理与报告层。
管理与报告
外部数据源是补充路径,必须经过 evidence、normalization、dedupe、scoring 和 manual review;不得把 provider data 直接展示为 CustomerAsset。