在市场竞争持续深化的背景下，企业拓展新客户时面临的挑战愈发具体：如何从海量信息中快速锁定潜在需求群体？怎样通过数据积累更精准地把握市场动向？如何让市场团队的日常工作更高效且有的放矢？为应对这些实际问题，市场上出现了多种智能获客工具，其中万达宝推出的LAIDFU（中文名“来福”）作为一类实践方向，从企业自主构建应用场景的需求出发，提供了相对灵活的解决方案。
构建自己的AI：贴合业务需求的个性化探索
不同行业、不同规模的企业，其客户群体特征与获客目标存在显著差异。传统通用型获客工具往往提供固定功能模块，虽能覆盖部分常见场景，但在面对特殊需求时（如细分领域客户的差异化偏好、区域市场的独特规则），可能需要企业调整自身流程去适应工具逻辑。
万达宝LAIDFU的一个特点，是为企业提供构建自有AI应用的基础框架。这意味着企业可以根据实际业务场景，自主定义AI的应用方向——例如，针对建材行业客户，可训练AI重点识别工程项目招标信息中的关键参数（如工期要求、材料规格）；面向零售行业，可侧重分析消费者线上浏览行为与线下购买记录的关联规律；对于服务型企业，则能围绕客户咨询高频问题优化智能应答逻辑。这种“自主构建”的模式，让AI不再是脱离业务的抽象技术，而是紧密贴合企业具体需求的实用工具。
自主构建AI应用场景：从通用到定制的灵活转变
在构建自有AI的过程中，LAIDFU支持企业将日常运营中的实际问题转化为可执行的场景任务。比如，销售团队常遇到“如何从展会收集的名片信息中快速筛选高意向客户”的需求，企业可通过LAIDFU设定规则：优先标记主动询问产品技术细节、索要样品或报价单的联系人；市场团队想分析“社交媒体上用户对某类产品的讨论热点”，可训练AI识别评论中的情感倾向（积极/中性/消极）与核心关键词（如“性价比”“耐用性”）；客服部门希望“自动归纳常见问题并生成应答参考”，则能让AI梳理历史对话数据，提取高频问题及对应的解决方案要点。
这些场景的构建并非依赖复杂的编程技术，而是通过可视化的配置界面或简单的规则设定完成。企业可以根据业务变化随时调整场景参数，例如当市场需求转向时，修改AI识别客户意向的关键指标；当服务流程优化后，更新AI应答的知识库内容。这种灵活性让智能获客工具真正成为随企业成长而进化的“伙伴”。
数据分区设计：保障安全与效率的平衡
企业在使用智能工具处理市场数据时，常面临两类关键问题：一是多来源数据的整合与区分（如线上广告投放数据、线下活动收集信息、第三方渠道提供的潜在客户名单），二是数据安全与权限管理的必要性（如销售团队只能查看自己跟进的客户资料，管理层需要全局数据但需避免敏感信息泄露）。
LAIDFU采用的数据分区设计，正是为解决这些问题提供支持。工具允许企业将不同来源的数据划分到独立区域，并设置对应的标签与使用规则——例如，将官网表单提交的数据归入“高意向线索区”，重点标记联系方式完整性与需求描述详细程度；把行业展会收集的名片信息放入“待激活线索区”，优先关注行业属性与职位层级；第三方合作方提供的潜在客户名单则单独存储于“外部数据区”，使用时需额外验证信息准确性。
同时，数据分区还与权限管理功能结合：销售主管可以看到本部门所有区域的客户跟进进度，但无法查看其他部门的敏感数据；数据分析人员只能访问经过脱敏处理的汇总信息，用于生成市场趋势报告；高层管理者通过综合视图了解全局获客效果，但具体到单个客户的详细沟通记录仍受权限保护。这种设计既保证了数据在企业内部的高效流转与利用，又降低了信息泄露或误操作的风险。
工具定位：服务于企业实际需求的务实选择
从市场反馈看，万达宝LAIDFU并未强调覆盖智能获客的所有环节，而是聚焦于企业自主构建AI能力、灵活适配业务场景的实际需求。它的价值更多体现在“可操作性”与“适应性”上——企业不需要具备深厚的技术背景，就能通过简单的配置开始尝试AI应用；随着业务发展，工具的功能模块可以随之调整，避免因系统僵化而淘汰。
对于希望借助智能技术提升获客效率的企业而言，这类工具提供了一种更贴近实际的路径：不是简单地套用现成功能，而是通过自主探索与逐步优化，让技术与业务真正融合。无论是初创企业尝试精准定位早期客户，还是成熟企业挖掘新的市场增量，都可以从这种灵活的智能获客方案中找到适合自身的切入点。这种务实的选择，或许更能满足企业在动态市场环境中的真实需求