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SEO优化中的长期维护:排名稳定的持续优化内容
在当今数字化营销时代,搜索引擎营销(Search Engine Marketing,简称SEM)已成为企业获取精准流量、提升品牌曝光和实现销售转化的重要手段。随着市场竞争的加剧,单一的投放操作已无法满足复杂的营销需求,组建一个高效协作的SEM推广团队变得尤为关键。那么,一个完整的SEM推广团队应该包含哪些岗位?每个岗位又承担着怎样的职责?本文将深入探讨SEM团队的组织架构与岗位分工,帮助企业科学搭建专业团队,提升广告投放效率与投资回报率。
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### 一、为什么需要专业的SEM推广团队?
在早期,很多企业由市场专员或运营人员兼职负责SEM投放,虽然节省了人力成本,但往往因缺乏系统策略、数据分析能力不足以及优化节奏滞后,导致广告效果不佳,甚至出现“烧钱不见效”的情况。而一个专业的SEM团队,能够从策略制定、执行落地到数据复盘形成闭环管理,确保每一次点击都物有所值。
此外,SEM涉及关键词研究、账户结构搭建、创意撰写SEO优化中的长期维护:排名稳定的持续优化内容 数据分析、预算分配、A/B测试等多个环节,单靠一人难以兼顾所有细节。因此,建立分工明确、协同高效的团队,是实现精细化运营的前提。
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### 二、SEM推广团队的核心岗位设置
一个成熟的SEM推广团队通常包括以下几个核心岗位:
1. **SEM项目经理 / 团队负责人**
2. **SEM投放专员 / 优化师**
3. **数据分析师**
4. **文案策划 / 创意撰写人员**
5. **SEO与内容协同人员(可选)**
6. **技术支持 / 工具运维人员(可选)**
下面我们逐一解析各岗位的具体职责与能力要求。
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#### 1. SEM项目经理 / 团队负责人
**岗位定位**:团队的“大脑”与“指挥官”,负责整体战略规划与资源协调。
**主要职责**:
- 制定季度/年度SEM投放策略,明确目标(如获客成本、转化率、ROI等);
- 分配预算,监控各渠道投放进度与效果;
- 协调内部资源(如设计、技术、销售等部门),推动跨部门协作;
- 审核投放方案、创意素材及落地页优化建议;
- 主导月度/季度复盘会议,输出分析报告并调整策略方向;
- 跟踪行业动态与平台政策变化,及时应对算法调整或竞争环境变化。
**能力要求**:
- 熟悉主流SEM平台(如百度、360、搜狗、SEO优化中的长期维护:排名稳定的持续优化内容 Google Ads)的操作逻辑;
- 具备较强的项目管理与沟通协调能力;
- 擅长数据分析与商业洞察,能从宏观层面把握投放节奏;
- 有成功操盘大型SEM项目的经验者优先。
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#### 2. SEM投放专员 / 优化师
**岗位定位**:团队的“执行中枢”,直接负责广告账户的操作与日常优化。
**主要职责**:
- 负责多个SEM账户的搭建与维护,包括关键词筛选、出价策略设定、匹配模式调整;
- 编写和测试不同版本的广告创意(标题、描述、附加信息等);
- 监控实时数据,及时暂停低效关键词或调整出价;
- 进行A/B测试,优化点击率(CTR)与转化率(CVR);
- 配合落地页团队提出改进建议,提升用户体验;
- 定期整理投放日报、周报,反馈执行进展。
**能力要求**:
- 精通百度推广、Google Ads等后台操作;
- 对关键词拓展工具有熟练使用经验(如百度关键词规划师、SEMrush等);
- 具备一定的数据分析能力,能快速识别异常数据;
- 注重细节,执行力强,抗压能力好。
> 小贴士:在中小型企业中,该岗位常由1–2人兼任,但在大型企业或代理公司中,可能细分为“百度优化师”、“谷歌优化师”等专项角色。
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#### 3. 数据分析师
**岗位定位**:团队的“数据军师”,用数据驱动决策。
**主要职责**:
- 整合来自SEM平台、网站统计工具(如GA、神策)、CRM系统的多维度数据;
- 建立数据看板,可视化展示关键指标(展现量、点击量、转化成本、ROI等);
- 深入分析转化漏斗,定位流失环节(如跳出率高、表单提交失败等);
- 运用归因模型评估不同渠道、关键词的实际贡献;
- 输出深度分析报告,为优化师提供可落地的数据支持。
**能力要求**:
- 熟练掌握Excel、SQL、Python或R等数据分析工具;
- 熟悉Google Analytics、百度统计等平台;
- 具备逻辑思维能力和商业敏感度;
- 能将复杂数据转化为简洁明了的结论。
> 注意:优秀的数据分析师不仅能发现问题,更能提出“下一步该怎么做”的建议,是提升团队智能化水平的关键力量。
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#### 4. 文案策划 / 创意撰写人员
**岗位定位**:提升广告吸引力的“内容引擎”。
**主要职责**:
- 根据产品卖点与用户痛点,撰写高点击率的广告文案;
- 设计多样化的创意组合,支持A/B测试;
- 结合节日热点、促销活动策划主题性广告语;
- 与设计师协作,制作图文结合的广告素材(如图片广告、视频广告);
- 参与落地页文案撰写,确保信息传达一致且具有说服力。
**能力要求SEO优化中的长期维护:排名稳定的持续优化内容 **:
- 具备优秀的中文表达能力与创意思维;
- 熟悉消费者心理,擅长撰写“钩子型”开头;
- 了解基本的SEO原则,能在文案中自然融入关键词;
- 有互联网广告或新媒体写作经验者更佳。
> 提示:一条好的广告文案,不仅能让用户愿意点击,还能精准筛选出目标客户,降低无效流量成本。
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#### 5. SEO与内容协同人员(可选)
**岗位定位**:打通SEM与SEO的“桥梁”,实现流量协同效应。
**主要职责**:
- 分析SEM关键词数据,反哺网站内容优化方向;
- 协助撰写高质量博客文章、产品页内容,提升自然搜索排名;
- 监测竞争对手的SEO与SEM策略,寻找差异化机会;
- 推动站内结构优化(如URL规范、TDK设置),提高页面质量得分。
**价值体现**:SEM带来的关键词热度数据,可以指导SEO内容创作;而优质的自然流量页面,也能作为SEM广告的优质落地页,形成正向循环。
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#### 6. 技术支持 / 工具运维人员(可选)
**岗位定位**:保障技术底层稳定运行的“幕后英雄”。
**主要职责**:
- 部署与维护转化追踪代码(如百度统计、Google Tag Manager、像素代码);
- 确保API接口正常对接,实现数据自动同步;
- 开发自动化脚本(如批量修改出价、生成报表),提升工作效率;
- 解决落地页加载速度慢、表单提交失败等技术问题。
**适用场景**:适用于日均投放预算较高、账户数量多、对自动化程度要求高的企业或代理商。
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### 三、团队协作流程示例
一个高效的SEM团队并非各自为战,而是通过标准化流程实现紧密协作。以下是典型的协作流程:
1. **策略层**:项目经理根据业务目标制定投放计划 → 明确KPI与预算分配;
2. **执行层**:优化师搭建账户结构、添加关键词 → 文案撰写广告创意;
3. **技术层**:技术人员部署转化追踪代码 → 确保数据准确采集;
4. **数据层**:数据分析师每日监控数据 → 发现异常并预警;
5. **优化层**:团队每周召开复盘会 → 基于数据调整关键词、出价、创意;
6. **协同层**:与设计、销售部门沟通 → 优化落地页与转化路径。
整个流程形成“策略—执行—监测—优化”的闭环,持续提升投放效能。
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### 四、不同规模企业的团队配置建议
- **初创公司 / 小型企业**:
可由1–2人兼任多个角色(如优化师兼数据分析),重点保证基础投放与数据追踪到位,后期再逐步细分职能。
- **中型企业**:
建议配备专职SEM优化师+数据分析师+文案人员,形成三人核心小组,项目经理可由市场主管兼任。
- **大型企业 / 代理公司**:
应设立完整团队,按平台或行业划分小组(如百度组、谷歌组、电商组),并引入自动化工具与BI系统提升管理效率。
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### 五、结语
SEM推广不再是简单的“充钱买流量”,而是一场涉及策略、执行、数据与创意的系统工程。一个配置合理、分工明确的团队,不仅能提升广告投放的精准度与转化效率,更能为企业积累宝贵的数字资产——用户行为数据与营销方法论。
企业在搭建SEM团队时,应根据自身业务规模、投放预算和发展阶段灵活配置岗位,避免“过度配置”或“人手不足”的极端。
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- 上一篇  免费查关键词排名**AI获客系统用户画像:精准定位目标客户,提升转化** 
 在数字化营销日益深入的今天,企业获取客户的成本不断攀升,传统的“广撒网”式推广方式已经难以满足精细化运营的需求。如何在海量用户中快速识别出最具潜力的目标客户?如何让每一次广告投放、每一条内容推送都更贴近用户的实际需求?答案正在于——AI获客系统与用户画像技术的深度融合。
 ### 一、什么是AI获客系统?
 AI获客系统,顾名思义,是利用人工智能技术来优化客户获取流程的一整套解决方案。它通过机器学习、自然语言处理、大数据分析等手段,自动识别潜在客户、预测用户行为、推荐个性化内容,并实现自动化营销触达。相比传统的人工筛选和经验判断,AI获客系统具备更高的效率、更强的准确性和更广的覆盖能力。
 而在这一系统中,**用户画像**扮演着核心角色。它是AI理解“人”的基础,是连接数据与决策的桥梁。
 ### 二、用户画像:从模糊到精准
 所谓用户画像(User Profile),是指基于用户的行为数据、属性信息和社会特征,构建出的一个虚拟的“数字人”。这个“数字人”可以反映真实用户的基本特征、兴趣偏好、消费习惯乃至心理倾向。
 在过去,用户画像往往依赖于简单的标签体系,比如“25-35岁男性”、“一线城市白领”、“喜欢运动”。这种粗粒度的划分虽然有一定参考价值,但远远无法支撑精准营销的需求。
 而借助AI技术,现代用户画像实现了质的飞跃:
 1. **多维度数据整合**
 AI系统可以从多个渠道收集数据,包括网站浏览记录、APP使用行为、社交媒体互动、电商交易历史、客服对话文本等。这些结构化与非结构化数据经过清洗、归一和建模后,形成完整的用户行为图谱。
 2. **动态更新机制**
 传统画像往往是静态的,一旦建立就很少更新。而AI驱动的画像具有实时性,能够根据用户的最新行为自动调整标签权重。例如,一个原本被标记为“母婴产品关注者”的用户,在连续几周浏览健身器材后,系统会逐步将其兴趣权重向健康生活倾斜。
 3. **深度洞察与预测能力**
 借助机器学习模型,AI不仅能描述用户“是什么样的人”,还能预测他们“接下来可能做什么”。比如,通过分析某位用户的访问频次、停留时长和加购行为,系统可以判断其购买意愿指数,并优先推送优惠券或限时活动。
 ### 三、AI如何通过用户画像实现精准获客?
 #### 1. 精准定位高价值客户群体
 企业在制定市场策略时,最怕资源浪费在低转化人群上。AI获客系统通过对历史成交客户的数据回溯,提炼出共性特征(如年龄分布、地域偏好、设备类型、兴趣标签等),进而构建“理想客户模型”。
 然后,系统会在全量用户池中进行匹配,找出与该模型高度相似的潜在客户。这种“Lookalike”(相似人群扩展)技术已被广泛应用于信息流广告、私域引流和社群运营中,显著提升了投放ROI。
 #### 2. 实现千人千面的内容推荐
 不同用户对同一内容的反应差异巨大。AI系统可以根据用户画像中的兴趣标签,智能生成或选择最适合的内容形式与传播路径。
 例如:
 - 对于偏好短视频的年轻人,系统自动推送15秒的产品亮点视频;
 - 对于注重性价比的家庭主妇,则突出价格优势与用户评价;
 - 而对于高端商务人士,强调品牌调性与服务体验。
 这种个性化推荐不仅提高了点击率和停留时间,也增强了用户的品牌认同感。
 #### 3. 智能分群与分阶段触达
 AI还可以将用户划分为不同的生命周期阶段:认知期、兴趣期、决策期、成交期和忠诚期。针对每个阶段的特点,设计差异化的沟通策略。
 - 在认知期,通过科普类内容建立专业形象;
 - 在兴趣期,发送试用邀请或免费体验包;
 - 在决策期,提供限时折扣或一对一咨询服务;
 - 成交后,则引导分享、复购或加入会员体系。
 这种分层运营模式,使得营销动作更加有序且高效,避免了“一锅端”带来的用户体验割裂。
 #### 4. 自动化营销闭环
 结合CRM系统与营销自动化工具,AI获客系统可实现从线索获取到成交转化的全流程管理。当某个用户完成关键行为(如注册、留资、加购未支付),系统会自动触发预设的SOP流程,发送邮件、短信或微信消息进行跟进。
 更重要的是,AI还能评估每次触达的效果,持续优化话术、时机和渠道组合,形成“数据—行动—反馈—优化”的正向循环。
 ### 四、实际应用案例:某新零售品牌的转型之路
 以一家主营健康食品的新零售企业为例。过去,该公司主要依靠电商平台广告引流,获客成本逐年上升,且用户留存率不足10%。
 引入AI获客系统后,他们首先对近一年的订单数据进行了深度挖掘,建立了包含“饮食习惯”、“健康管理意识”、“运动频率”、“家庭结构”等多个维度的用户画像体系。随后,系统识别出两类高潜力人群:
 - 一类是30-45岁的都市女性,关注体重管理和儿童营养;
 - 另一类是40岁以上男性,有轻度慢性病史,重视膳食补充。
 基于这两类人群的兴趣偏好,公司重新设计了内容策略:前者主打“轻盈生活+亲子搭配”,后者强调“科学营养+慢病调理”。同时,在抖音、小红书等平台定向投放相关话题广告,并结合KOC种草内容增强信任感。
 结果令人惊喜:三个月内,广告点击率提升67%,转化率提高近两倍,客户生命周期价值(LTV)增长40%以上。更重要的是,用户主动分享和复购比例明显上升,形成了良好的口碑传播效应。
 ### 五、挑战与应对:构建健康的AI获客生态
 尽管AI获客系统带来了诸多优势,但在实践中仍面临一些挑战:
 1. **数据隐私与合规问题**
 随着《个人信息保护法》《数据安全法》等法规出台,企业必须确保用户数据采集和使用的合法性。建议采用匿名化处理、权限分级和加密存储等方式,保障用户隐私权益。
 2. **数据孤岛现象**
 很多企业的数据分散在不同部门或系统中,难以打通。应推动内部数据中台建设,统一数据标准,实现跨渠道、跨业务的数据融合。
 3. **算法偏见风险**
 如果训练数据本身存在偏差,可能导致AI误判某些群体的价值。需定期审查模型输出,引入人工审核机制,防止歧视性推荐。
 4. **过度依赖技术**
 AI虽强,但不能完全替代人的判断。营销的本质仍是“以人为本”,需要结合行业经验、品牌调性和情感共鸣,才能真正打动人心。
 ### 六、未来展望:AI获客的进化方向
 随着大模型技术的发展,下一代AI获客系统将更加智能化:
 - **生成式AI赋能内容创作**:可根据用户画像自动生成个性化的文案、图片甚至视频,大幅提升内容生产效率;
 - **语音与情感识别**:通过分析客服通话中的语调、语速和情绪变化,进一步丰富用户画像维度;
 - **跨平台身份识别**:利用设备指纹、登录行为等技术,实现用户在PC、手机、IoT设备间的无缝追踪;
 - **预测性销售支持**:提前预判客户需求,主动推荐解决方案,变“被动响应”为“主动服务”。
 ### 结语
 AI获客系统不是冷冰冰的技术堆砌,而是帮助企业更好地理解和服务客户的智慧工具。其中,用户画像作为核心引擎,让营销从“猜”变成了“懂”。
 未来的竞争,不再是流量之争,而是“谁更懂用户”的较量。那些能够借助AI构建精细用户画像、实现精准触达的企业,将在激烈的市场竞争中脱颖而出,赢得真正的增长红利。
 精准定位目标客户,不只是为了提升转化率,更是为了建立长期、可持续的客户关系。而这,正是AI获客系统的终极使命。
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 在数字化浪潮席卷各行各业的今天,企业获取客户的难度与成本不断攀升。传统营销方式如电话推销、地推活动、广告投放等,虽然仍在使用,但效率低、人力成本高、转化率不稳定等问题日益凸显。与此同时,人工智能(AI)技术的迅猛发展为市场营销带来了革命性的变革。越来越多的企业开始引入AI获客系统,借助智能化手段实现客户获取的自动化、精准化和高效化。
 那么,究竟什么是AI获客系统?它的核心功能有哪些?又是如何通过“精准定位”与“自动跟进”实现客户全生命周期覆盖的呢?本文将深入解析AI获客系统的功能架构与实际应用价值。
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 ### 一、什么是AI获客系统?
 AI获客系统,是指基于人工智能技术构建的一套自动化客户获取解决方案。它融合了大数据分析、机器学习、自然语言处理、行为预测等多种前沿技术,能够帮助企业从海量潜在客户中识别高价值目标,并通过智能触达、个性化沟通、持续跟进等方式,提升转化效率。
 与传统人工获客相比,AI获客系统最大的优势在于:**更精准、更高效、更可量化**。它不仅减少了对人力的依赖,还能实时优化策略,动态调整营销路径,真正实现“数据驱动增长”。
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 ### 二、AI获客系统的核心功能
 #### 1. 智能客户画像:实现精准定位
 客户画像(Customer Profiling)是AI获客的第一步。系统通过整合企业内部CRM数据、网站浏览记录、社交媒体行为、消费历史等多维度信息,利用机器学习算法构建出详细的用户标签体系。
 例如,一个教育培训机构可以通过AI系统识别出哪些用户最近频繁搜索“考研课程”“MBA备考”等关键词,同时具备本科以上学历、年龄在25-35岁之间、居住在一线城市等特点。这些用户被自动打上“高意向考研学员”的标签,成为重点营销对象。
 这种基于数据的精准定位,避免了“广撒网”式营销带来的资源浪费,让每一次触达都更具针对性。
 #### 2. 潜在客户挖掘:主动发现商机
 除了被动等待客户咨询,AI获客系统还能主动出击,从公开渠道或合作平台中挖掘潜在客户。
 比如:
 - 监测社交媒体上的行业讨论,识别表达需求的用户;
 - 分析B2B平台上的企业注册信息,筛选符合目标市场的公司;
 - 抓取招聘网站中正在扩招的团队,判断其业务扩张带来的采购需求。
 通过语义分析和意图识别技术,AI可以判断一条微博、一篇知乎问答是否隐藏着购买意向,并将其转化为销售线索。这种“主动获客”能力,大大拓展了企业的客户来源。
 #### 3. 多渠道智能触达:全链路覆盖用户触点
 现代消费者分布在微信、抖音、官网、邮件、APP等多个渠道,单一触达方式难以奏效。AI获客系统支持跨平台整合,根据用户偏好选择最佳沟通方式。
 例如:
 - 对习惯使用微信的年轻用户,推送小程序链接或客服消息;
 - 对职场人士,通过LinkedIn或邮件发送专业内容;
 - 对活跃在短视频平台的用户,投放定制化视频广告并引导私信互动。
 更重要的是,AI会根据用户的响应情况动态调整触达策略。如果某位用户对邮件无反应,系统会自动切换为短信或社交平台私信,确保信息不被遗漏。
 #### 4. 自动化对话机器人:7×24小时在线接待
 AI聊天机器人是获客系统中的“前线战士”。它们不仅能回答常见问题(如价格、服务内容、营业时间),还能根据上下文理解用户意图,进行多轮深度对话。
 以电商行业为例,当用户进入直播间或商品页时,AI客服可主动发起问候:“您好,看您关注这款智能手表很久了,需要了解续航表现吗?”随后根据用户反馈介绍功能、推荐搭配产品,甚至引导下单。
 这类机器人基于NLP(自然语言处理)和对话管理模型训练而成,具备一定的“共情能力”,能模拟真实销售人员的语气和节奏,极大提升了用户体验和转化率。
 #### 5. 智能分流转化:把线索交给最合适的人
 并非所有线索都适合由机器人处理。高价值客户或复杂需求往往需要人工介入。AI获客系统具备智能分流转化功能,可根据线索质量评分,自动分配给不同的销售人员或部门。
 评分标准包括:
 - 用户行为强度(停留时长、页面访问深度);
 - 明确表达的需求关键词;
 - 历史成交概率模型预测结果。
 系统还会为每个销售提供“话术建议”和“背景资料”,帮助他们快速切入主题,提高首次沟通成功率。
 #### 6. 全流程自动跟进:不让任何一个机会流失
 很多企业面临的问题是:客户咨询后没有及时跟进,导致意向冷却。AI获客系统的自动跟进功能正是为此而生。
 系统可设置多种跟进策略,例如:
 - 用户提交表单后10分钟内发送感谢邮件 + 优惠券;
 - 24小时后若未回复,推送一条个性化的微信消息:“昨天您咨询的产品有现货,现在下单享限时折扣”;
 - 3天后仍未回应,则启动电话外呼或短信提醒。
 整个过程无需人工干预,且每次互动都会被记录并反馈至客户画像中,形成闭环学习机制。长期来看,AI会越来越懂“什么时候该说什么话”,从而提升整体转化率。
 #### 7. 数据分析与策略优化:让营销越做越聪明
 AI获客系统不仅是执行工具,更是决策助手。它能实时生成各类报表,如:
 - 各渠道获客成本与ROI对比;
 - 不同人群的转化路径分析;
 - 营销活动的效果归因。
 基于这些数据,系统可自动推荐优化方案。例如发现某类客户在晚上8点打开邮件的比例最高,便会建议将群发时间调整至此;若某个广告素材点击率低于均值,AI会提示更换文案或图片。
 这种“自我进化”的能力,使得企业的获客策略始终处于动态优化状态。
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 ### 三、AI获客如何实现“精准定位+自动跟进全覆盖”?
 我们常说的“精准定位+自动跟进全覆盖”,其实正是AI获客系统的核心逻辑:
 - **精准定位**,解决的是“找谁”的问题。通过数据建模和行为分析,锁定最有可能成交的目标人群,避免资源错配。
 - **自动跟进**,解决的是“怎么跟”的问题。从初次接触到最终转化,每一个环节都有AI参与,确保不漏掉任何一次机会。
 两者结合,构成了一个完整的智能获客闭环:
 1. **发现线索** → 2. **打标签分类** → 3. **智能触达** → 4. **自动交互** → 5. **分级流转** → 6. **持续培育** → 7. **促成转化**
 在这个链条中,AI既是“侦察兵”,也是“通讯员”,还是“指挥官”。它让原本碎片化、低效的获客流程变得系统化、智能化。
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 ### 四、AI获客系统的实际应用场景
 目前,AI获客系统已在多个行业中展现出强大效能:
 - **教育培训**:自动识别搜索“雅思培训”“公务员考试”的用户,推送免费试听课,后续通过AI助教跟进学习进度。
 - **房产中介**:分析用户在房产平台的浏览轨迹,判断购房预算与区域偏好,定向推送匹配房源。
 - **金融理财**:监测用户在财经文章下的评论情绪,识别投资意愿强烈的群体,引导添加顾问微信。
 - **SaaS软件**:用户注册试用后,AI自动发送操作指南,并在关键节点提示升级付费。
 无论是To C还是To B业务,只要存在客户获取需求,AI都能发挥重要作用。
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 ### 五、未来趋势:AI将重新定义客户获取
 随着大模型技术的发展,下一代AI获客系统将更加“拟人化”和“前瞻性”。我们可以预见:
 - AI不仅能模仿人类语气,还能根据不同性格类型调整沟通风格;
 - 系统将具备“预测性营销”能力,在用户尚未意识到需求前就提前介入;
 - 结合语音识别与情感分析,AI可在电话沟通中实时给出应对建议。
 未来的销售团队,将是“人类+AI”的协同作战模式。销售人员专注于建立信任与深度谈判,而AI负责完成大量重复性工作,释放人力去创造更高价值。
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 ### 结语
 AI获客系统不再是科技公司的专属利器,而是所有希望提升增长效率的企业必备工具。它通过精准定位缩小目标范围,通过自动跟进延长客户生命周期,真正实现了“全覆盖、无死角”的客户获取新模式。
 对于企业而言,拥抱AI不是为了替代人力,而是为了让营销更聪明、更人性化。在这个注意力稀缺的时代,谁能更快、更准地触达目标客户,谁就能赢得市场先机。
 如果你还在靠人工打电话、发朋友圈来获客,或许是时候考虑引入一套AI获客系统了——因为它不只是工具的升级,更是思维方式的跃迁。
 
      