重塑企业与客户的连接,实现业绩增长 立即试用 重塑企业与客户的连接 立即试用 实现业绩增长
活动资讯2020-08-11T07:20:32+00:00

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2403, 2025

刚刚,销售易在腾讯云城市峰会发布了「中国首款AI CRM 」

3月19日,腾讯旗下CRM销售易亮相腾讯云城市峰会上海站,以“智能加持,增长无忧”为主题承办AI+CRM分论坛,腾讯副总裁、腾讯政企业务总裁、销售易董事长李强,销售易创始人兼CEO史彦泽出席,与来自各行各业的200余位来宾共同探讨AI时代下客户数字化转型的新路径。 会上,销售易发布中国首款 AI CRM——NeoAgent 产品矩阵和Customer Data [...]

2403, 2025

中国首款AI CRM深度拆解丨6大Agent场景一文吃透

在数字化转型步入深水区的今天,企业正面临一场静默的革命:海量数据如何高效转化为精准行动?复杂业务场景如何实现智能决策?组织效能如何借技术实现指数级跃迁? 销售易CRM与DeepSeek和腾讯混元大模型深度整合,推出全新NeoAgent,以NeoAgent平台和六大场景化垂直业务智能体(营销Agent、销售助理Agent、销售经理Agent、销售教练Agent、分析师Agent、客服Agent)为牵引,为企业构建营销服一体化的智能增长引擎,重新定义CRM的体验、场景和业务价值。 革命性创新的AI交互体验 传统CRM深陷表单迷宫,特别对于在外出差、忙于拜访客户的销售人员来说,在CRM中多步点击、手工录入、进入菜单操作流程,费时费力,导致销售人员主观上不爱被CRM系统管控和束缚、客观上也觉得传统CRM的操作体验难用费劲。今天,销售易发布的全新一代基于AI交互的NeoAgent,通过自然语言交互,让CRM成为赋能员工的“数字协作者”。那么,全新交互,新在哪里? PC端移动端智能体交互示意图 [...]

2403, 2025

销售行为管理与数字化运营的双重驱动

在当今数字化转型加速的商业环境中,客户关系管理(CRM)系统已成为企业提升销售效率和客户满意度的核心工具。通过精细化的销售行为管理和高效的数据运营,企业能够构建起一个既灵活又强大的销售管理体系,从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。 一、销售行为管理:构建高效销售团队的基石 (一)个性化工作进度汇集管理 现代CRM系统通过个性化工作进度汇集管理,使销售人员能够根据自身的工作计划和任务安排,定期更新工作进展。系统自动汇总这些信息,生成详细的进度报告,为销售管理人员提供实时的决策支持。这不仅提高了工作进度的透明度,还让管理人员能够及时发现团队中的优势与不足,进而采取针对性的措施优化团队绩效。 (二)快速汇总工作进度 [...]

2403, 2025

销售全流程管理优化,驱动企业高效增长

在当今竞争激烈的商业环境中,客户关系管理(CRM)系统已成为企业提升销售效率和客户满意度的重要工具。通过优化销售全流程管理,企业能够显著缩短报价和回款周期,降低成本,同时为管理层提供科学决策的支持。本文将深入探讨如何通过 CRM 系统实现这些目标,帮助企业在全球化竞争中立于不败之地。 一、优化销售全流程管理 (一)缩短报价周期 [...]

1903, 2025

在当今竞争激烈的市场环境中,客户关系管理(CRM)系统已成为企业获取竞争优势的关键工具之一。通过深入洞察客户喜好,企业能够更精准地培育客户关系,从而提高客户满意度和忠诚度。以下是CRM系统在洞察客户喜好和精准培育客户关系方面的几个关键作用: 一、洞察客户喜好 (一)收集和整合客户数据 CRM系统能够从多个渠道收集客户的详细信息,包括客户的基本资料、购买历史、互动记录、反馈意见等。这些数据为企业提供了全面的客户画像,使企业能够深入了解客户的喜好和需求。例如,通过分析客户的购买历史,企业可以发现客户偏好的产品类型、购买频率和购买时间等信息。同时,通过整合客户的互动记录和反馈意见,企业可以了解客户对产品或服务的满意度以及潜在的改进方向。这些信息为企业制定个性化的营销策略和产品改进方案提供了重要的依据。 (二)分析客户行为模式 [...]

1903, 2025

360度用户信息赋能老客运营自动化

在当今竞争激烈的商业环境中,客户关系管理(CRM)系统已成为企业提升客户满意度和忠诚度的重要工具。通过基于360度用户信息,企业能够深入洞察老客需求,实现自动化的老客运营和维护,从而提升客户体验和企业竞争力。 一、360度用户信息整合:洞察老客需求的关键 (一)多渠道数据收集 企业需要从多个渠道收集客户数据,包括线上线下的交互记录。例如,通过企业微信,销售人员可以实时与客户沟通,了解他们的最新需求和反馈。同时,客户在公司网站上的行为数据,如浏览历史、下载的资料等,也能提供宝贵的洞察。此外,客服热线记录、邮件往来以及社交媒体上的互动都是数据收集的重要来源。 (二)数据整合与分析 [...]