厂商需要对不同行业具备深度理解，深度积累各个行业know-how，能够根据不同行业自身的
特性和拓客需求，设置具有针对性的字段模型及拓客模板，准确定位和筛选符合企业要求的潜
在客群，帮助企业高效挖掘潜在客户。
厂商需要具备优质的企业数据库，且库内企业信息实时更新，不断产生新的线索。厂商建立企
业数据库的数据来源丰富，包括公开网站数据采集、平台对接、众包采集或专项数据采购等多
种渠道。并且，厂商需要能够及时监测企业信息动态，实时更新并推送。
厂商需要具备较好的数据分析能力。能够针对不同客户类型及所处的阶段，制定相应的线索培
育路径。并持续性追踪线索发展情况，不间断对客户行为进行预测和跟进，及时反馈相关信
息，提高转化率。
厂商需要有丰富的数据储备，并及时补充更新。能够搜集海量的企业征信、投融资、电商、产
品、财务、信用等多维度数据作为进一步进行准确线索评估的数据依据。同时能够自动更新海
量数据，确保信息基础的时效性和最终判断的准确性。
厂商需要具备较强的数据分析能力。能够对采集到的数据进行有效分析，包括对潜在客户的需
求、行为和偏好等进行透视，结合算法能力建立一套评估体系。基于数据更好地了解客户，为
企业给出精准的线索判断并提供数据支持。
厂商需要具备一定的智能化能力。能够利用机器学习、NLP等技术，有效提高数据采集方式的
多样性，不仅能快速提取各类结构化数据，而且还能灵活处理更多非结构化数据，扩大数据基
础。利用Al技术建立评估模型，以便处理大量的销售线索，实现精准判断、自动告警或提前
预测。
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