本文介绍了如何基于CRM3.0大客户管理中2条暗线（人脉线和项目规律线）及1条服务线积累的数字化资产，应用于大客户管理的3条明线（客户线、打单线和支持线）关键业务场景中，通过AI来分析、指导和建议，从而在客户运营、打单和售前支持中实现数字化驱动和AI赋能。感兴趣的同学，一起来看一下。

我在之前文章中针对CRM提过三个问题：1.客户关系管理（CRM）中没有关系管理是否还算CRM？ 2.重要信息得依赖于销售人员输入的CRM系统，能有多少销售人员愿意使？无法提升销售业绩的CRM又有多少企业愿意做大的投资？

传统CRM在数字化时代大客户管理理论体系上有欠缺，才致使CRM的业务价值没有充分体现和发挥。通过CRM3.0的五维销售理论，结合数字化资产和AI应用，CRM才能在大客户销售领域帮助企业和销售人员大幅提升销售业绩。

• 针对问题1 – 关系管理：针对关系，我提出了商业关系管理（BRM）的概念，其中的企业人脉资源管理（ECM）就是对客户关系的管理。企业人脉资源管理（ECM）通过对关键人关系量化、决策链关系量化、客户关系量化、员工关系量化、我司关系量化和友商关系量化这六量化，把客户关系可视化、量化和货币化，构建了企业最核心的数字化资产。
• 针对问题2 – 使用粘度：基于企业人脉资源量化（ECM）和企业项目行为（PBM）数据，通过销售过程管理（TAS+）中四问四点一线的方法，以AI对销售关键数据进行预测，指导打单最佳实践，从而成为销售赢单的最佳武器，产生使用粘度。
• 针对问题3 – 业务价值：基于企业人脉资源量化（ECM）和企业项目行为（PBM）数据，通过AI在大客户管理（ESP+）、销售过程管理（TAS+）和销售支撑体系（MCI）的指导，在销售金额、销售周期、赢单率、销售潜力等方面创造可量化的业务价值。

图 1 大客户管理、数字化资产和AI应用

如上图所示，区别于传统CRM中AI应用（邮件内容自动起草，提问回答等），CRM3.0大客户管理中，基于2条明线、3条暗线和1条服务线，通过与时间和空间的组合，形成一个个AI应用场景。其中2条暗线是大客户管理的数字化资产，3条明线加1条服务线实现大客户管理的方法、流程和行为。也就是当数字化资产与方法、流程和行为时空组合，就形成众多AI应用的场景。

上图中明线和暗线由6部分组成。而传统CRM只有销售过程管理和小部分大客户管理，也就是最多1.5部分，其缺少数字化资产部分（企业人脉资源管理和项目行为管理）、销售支撑管理部分、销服一体化部分（服务线）和大客户识别、覆盖和运营部分（大客户管理的一部分）。由于理论体系的欠缺，传统CRM没有数字化资产和缺乏对大客户管理的有效方法，所以很难通过数字化和AI大幅产出业务价值。

图2 大客户管理关键业务场景AI应用示例

如上图所示，如果我们有了完善的大客户管理五维体系，我们可以在众多的关键业务场景完成AI驱动。大客户管理五维体系具体内容请见之前文章，本文不再赘述。相关业务场景示例如下：

1）场景一：如何数字化判定大客户AI应用

大客户管理（ESP+）五步法第一步“如何数字化判定大客户”中我介绍过综合评分法，其中有一个判断条件是“能赢能做”。我司关系数字化包括三个量化：客户关系数字化，关键人关系数字化和员工私域关系数字化。通过这三个数字化我们就知道该客户和客户的关键人在关系紧密度、方案认可度和价格接受度上对我们的态度，也知道我们的员工能否深度影响客户关键人。给AI规则，AI自动就能判断出该客户在“能赢能做”维度的得分。

2）场景二：构建客户覆盖体系AI应用

员工关系数字化包括三个量化：负责的客户关系数字化，负责的关键人关系数字化和员工私域关系数字化。通过这三个数字化我们就知道该该员工负责的客户和客户的关键人在关系紧密度、方案认可度和价格接受度上对我们的态度，也知道我们的员工能否深度影响客户关键人。也就是该员工维护负责的客户和关键人的成果，和该关键人对客户的影响力，基于此，我们给出AI规则，AI自动就能判断出该销售是否合适负责该客户。

3）场景三：客户策略、战术和规划数字化AI应用

基于每个客户关系数字化和项目行为5要素，结合大客户管理（ESP+）中五类客户策略和战术，及客户计划方法，我们通过给出AI规则，由AI制定客户战略和战术，编写客户计划。

4）场景四：大客户数字化运营AI应用

a.）在客户计划指导下，基于每个客户关系数字化和项目行为5要素，我们通过给出AI规则，由AI给出建议，完成大客户运营。b.）在售后阶段，基于互动增值数字化平台互动和数字资产积累，由AI给出建议，完成大客户运营。

5）场景五：大客户数字化整体评估

基于前面场景一到四，就是大客户管理五步法中前四步的数字化资产和AI建议，由AI给出大客户的整体评估报告。

6）场景六：评估销售机会

赢单五步法的四问中后2问是：“我们有竞争力吗？”和“我们能赢吗“。针对这2问，基于决策链关系数字化、项目行为数据、互动增值数字化平台中的数字化资产，通过AI给出这2问的评估。

7）场景七：分析决策链和竞争对手

基于决策链关系数字化，通过AI完成决策链和竞争对手分析。

8）场景八：制定竞争策略和战术

基于决策链关系数字化和销售过程管理（TAS+）中五类竞争策略和战术，由AI来制定竞争策略和战术。

9）场景九：制定关系策略和战术

针对每个关键人，基于联系人关系数字化与销售过程管理（TAS+）中五类关系策略和战术，制定关系策略和战术。

10）场景十：制定工作计划并执行

基于前面场景七到九，就是销售过程管理赢单五步法中前四步的数字化资产和AI建议，由AI制定打单工作计划并执行。

11）场景十一：售前支持（匹配、协同和整合）

基于智能工单系统五大功能，完成销售支撑管理的资源匹配、过程协同和资源整合，同事基于智能工单系统的数字资产，由AI给出销售支撑管理中的建议。

总结：本文介绍了如何基于CRM3.0大客户管理中2条暗线（人脉线和项目规律线）及1条服务线积累的数字化资产，应用于大客户管理的3条明线（客户线、打单线和支持线）关键业务场景中，通过AI来分析、指导和建议，从而在客户运营、打单和售前支持中实现数字化驱动和AI赋能。