企业竞争的核心要素经历了从资本、技术到数据的深刻嬗变。当下，企业已从 “数字化生存” 迈向 “数智化共生” 的新纪元 —— 数据从业务流程的衍生结果变为核心的生产资料。尤其在以客户为中心的商业环境下，营销、销售、服务（以下简称 “营销服”）环节沉淀的业务数据与客户数据，正成为撬动企业增长的 “数字杠杆”。

然而，业务数据价值的挖掘与释放绝非一蹴而就，尤其在AI时代，企业需要从业务数据的治理-应用-AI创新这一链路入手，探索数据驱动业绩增长的新路径：

➢ 在数据治理方面：企业唯有实现数据的及时采集、安全存储、结构化处理，才能将业务数据转化为驱动决策的 “高纯度燃料”；

➢ 在数据应用方面：打通业务流程、整合客户数据，构建销服闭环管理体系；在渠道管理中，厂商借助渠道及客户数据，让渠道业绩看得见，日常运营管得住；

➢ 在AI创新方面：企业需要为AI应用提供可被识别、被消费的高质量数据，并通过AI应用让数据智能真正转化为业务效能。

销售易发布《CRM数据治理及应用实践蓝皮书》，聚焦 “数据治理、数据应用、AI 创新” ，深度拆解企业如何通过CRM系统，从数据沉淀起步，以治理破局数据孤岛与质量困境，通过应用赋能销服与渠道管理场景，最终通过 AI +CRM为业务提效40%。

 

解决难题-规避误区-评估成效

三步落地业务数据治理

对于众多企业而言，海量业务与客户数据并未转化为企业增长动能，反而陷入“数据量大却难以支撑精准决策、低质量数据影响数据应用效率”等问题。出现上述情况主要原因，是企业在采集、存储过程中并未进行数据治理，出现数据采集不及时不准确、数据未经处理应用不安全、与业务流程脱节难应用三大挑战。

➢ 企业如何通过CRM系统破解业务数据治理挑战？

➢ 如何规避90%企业踩坑的数据治理误区，提升数据治理成功率？

➢ 哪些指标可帮助企业有效评估数据治理成效？

 

破除数据治理应用壁垒

赋能核心业务场景

数据治理的终极目标是赋能业务。但对于很多企业而言，从数据治理到数据应用仍存在鸿沟，一方面由于业务流程存在断点，导致数据口径不一致、客户数据难整合等问题。另一方面，在经销商模式下由于经销商配合意愿低，导致渠道数据、终端客户数据难沉淀，需要先提升渠道配合度，继而收集重点数据，反哺渠道业务。

➢ 哪些业务数据对业务发展具有关键影响力，需重点关注？

➢ 客户数据在哪些核心业务场景中发挥价值，帮助企业实现以销促服，以服带销？

➢ 如何提升渠道配合意愿，沉淀渠道核心数据，实现厂商-渠道业绩双升？

 

AI+CRM重塑数据治理、应用全链路，为业务全面提效

在 AI 时代，企业开始关注如何通过 AI 为业务提效。在数据质量维度，大模型通过大量数据进行训练，企业需要为AI应用提供安全合规、高效易用的数据资料，才能确保AI输出的结果准确可用。而对于企业来说，仅有高质量数据还不够，企业还需要通过AI Agent作为智能业务助手深入到各个业务场景中，帮助业务人员将数据智能真正转化为业务效能。

➢ 企业如何为AI应用提供安全合规、高效易用的训练数据？

➢ 在营销服业务场景中，AIAgent如何辅助业务人员大幅提效？