銷售可視化：項目全周期管控
構建360°客戶視圖，整合歷史訂單、溝通記錄、決策鏈關系，形成完整客戶畫像。以LTC（線索到現金）流程為主線，通過甘特圖實時展示項目進度、毛利測算及風險節點，贏單率提升20%以上。同時，應收賬款管理模塊自動預警逾期風險，縮短回款周期30%，有效緩解企業資金壓力。

服務專業化：從成本中心到利潤中心
通過ITR（問題到解決）流程優化，建立敏捷響應機制：工單智能分派，首次響應時間縮短至1小時內；服務過程透明化，工單處理效率提升40%。部分企業更通過服務數據挖掘增值機會（如配件銷售、遠程運維），將售后中心轉化為利潤中心，降低服務成本的同時提升客戶滿意度。

連接賦能化：生態協同與一線支持

• 客戶賦能：提供自助服務門戶，客戶可實時查詢訂單狀態、提交服務請求，增強黏性；

• 一線賦能：移動端工具支持現場人員調取產品資料、提交報價，響應速度提升50%；

• 生態協同：整合供應商、經銷商數據，優化庫存調配（如經銷商在線訂貨、庫存實時同步），供應鏈響應效率提升25%。

決策智能化：數據驅動的戰略支撐
分層聚合銷售、庫存、服務數據，生成利潤趨勢、客戶價值金字塔等分析模型。AI預警訂單履約偏差、成本超支等風險，準確率達90%，助力管理層快速調整資源分配，戰略響應周期縮短50%。

通過CRM系統，企業可以建立完善的客戶服務機制，快速響應客戶的咨詢和投訴，提供及時有效的售后服務，增強客戶滿意度和忠誠度。通過積累大量的客戶數據和業務數據，通過數據分析和挖掘，企業可以獲取有價值的市場洞察，為管理層提供決策支持，幫助企業制定更加科學合理的戰略規劃。最終，賦能實現降本增效：企業平均降本20%以上、增效30%以上、利潤提升15%，加速數字化轉型目標達成。

02

制造業中CRM系統的應用現狀與挑戰

目前，CRM在制造業的應用已經取得了一定的成效，部分企業已結合大數據、AI實現風險預判（如訂單履約偏差預警），但深度應用仍局限于頭部企業，中小制造企業普及率較低。制造業因業務復雜度高，對CRM與ERP、PLM等系統的集成要求更高。整體來看，制造業中CRM的應用還存在一些問題和挑戰。

1. 數據孤島嚴重
銷售、生產、倉儲系統獨立運行，客戶需求與交付脫節，導致訂單執行效率低（如庫存數據未實時同步，造成重復生產或缺貨）。制造業企業因項目周期長、定制化程度高，數據孤島問題更突出，影響跨部門協同效率。

2. 項目過程不可控
大客戶項目決策鏈復雜（如醫療客戶涉及多層級聯系人），缺乏可視化工具跟蹤進展，贏單率波動大，項目毛利測算常因信息滯后而失真。制造業項目因技術參數多、協作方復雜，過程管控難度更高。

3. 售后成本高企
服務工單處理依賴人工，響應慢且難以量化價值，客戶滿意度波動大（如設備故障維修周期長，導致客戶流失）。制造業企業因產品專業性強，對售后技術支持要求高，服務成本占比普遍超過10%。

4. 產業協同薄弱
供應商、經銷商數據未打通，庫存調配滯后（如經銷商竄貨難監控，影響渠道價格體系），供應鏈響應遲緩，訂單履約率下降。制造業企業因依賴大客戶長期訂單，對產業鏈協同效率要求更高，但當前系統整合度不足。

03

制造業對CRM的迫切需求與痛點剖析