案例概览
- 行业
- 乳品配料 · B2B
- 起点
- 产品探索与试样申请
- 拓展
- 客户互动与销售赋能
- 覆盖范围
- 6 个渠道与门户
01 / 互动
产品知识，
随时服务客户。
产品助手利用企业产品与应用知识，帮助客户了解配料、澄清需求并申请样品。
关于配料、应用与终端用途的问题，揭示了 烘焙、饮料与营养三个增长领域的需求，供业务团队进一步研究。
客户互动拓展至六个渠道与门户，报告的客户满意度为 87%。
02 / 理解需求
从客户提问，
到市场依据。
将试样申请与研究、经销商活动、客户历史及产品知识关联后，申请信息更具参考价值。
AI 辅助分析帮助团队识别需求规律、评估置信度，并选择值得验证的行动。
市场与业务知识
研究报告、市场与品类趋势、经销商售出数据、CRM 商机分类及产品与应用数据。
客户与一线信号
聊天记录、试样申请、网站访问路径与点击、销售或 CRM 记录，以及经销商反馈。
团队利用这些洞察确定需求优先级、开展定向活动并分派商机。信息流程包含每周标准化的 15 个以上结构化来源，以及每月采集的 10K+ 行为信号。
03 / 拓展
延展有效做法。
团队将应用拓展至销售，针对客户调整内容、经销商规则与资料，同时共享同一份知识基础。
| 阶段 | 关注重点 | 报告结果 |
|---|---|---|
| 初期上线 | 产品咨询与试样申请 | 入站线索 +75% |
| 业务洞察 | 三个增长领域的研究与行为信息 | 25 个以上依据来源 |
| 业务拓展 | 针对性互动与销售行动 | 合格线索 +50% |
线索指标对应不同推广阶段：初期产品互动与后续业务拓展。
04 / 闭环
学习
每一次结果。
会话揭示应用需求与采购意向。团队依据这些信号采取行动，再将确认结果写入记录，为下一次决策提供依据。
应用示例 / 高蛋白烘焙
客户探索应用场景
一家烘焙制造商查看高蛋白产品内容。
会话揭示需求
客户询问某种配料是否适合其配方。
知识指导下一步行动
AI 建议应用场景、产品系列与相应试样路径。
具体结果回到记录中
试样申请或技术会议成为后续跟进的新依据。
本片段用于说明案例中的学习方式，并非独立的客户证言或已报告订单。
团队了解哪些应用吸引兴趣、哪些行动推动进展，并积累可复用的有效经验。
05 / 应用于你的业务
从兴趣，
到客户会议。
通过你的 AI 智能助手 Zennie，运用同样的方法准备资料、协调跟进并回应客户的下一步需求。
流程示例 / 从兴趣到会议
设定目标
明确目标客户与预期结果，结合企业知识、会话与活动历史制定任务。
了解客户
利用 People 信息完善与企业研究，将过往互动与当前业务重点连接起来。
准备针对性触达
依据已批准知识与客户需求准备邮件或落地页，保存至 Assets 供跟进使用。
分配跟进任务
让 Zennie 发送触达邮件并追踪回复，或由同事跟进并抄送 AI SDR 智能体，获取后续行动建议。
安排会议
通过 Zennie 安排客户会议，将约定保存在 Calendar 中，并为团队准备客户信息。
从反馈中学习
记录行动、反馈与结果，将经验用于下一次活动。
本平台示例不代表额外部署，也不是所报告 +50% 结果的来源。
认识 Zennie更长远的价值
依据
客户透露的信息。
当团队把产品专业知识与客户需求、推进客户的行动连接起来，知识便能发挥更大价值。
关于这些结果 +
结果由企业报告，来自同一次部署的不同阶段。入站线索与合格线索是不同指标。每月采集的 10K+ 行为信号与分析的 15K+ 行为信号涉及不同来源范围。统计周期、群体定义与归因方法未予说明。