对比近年来不同行业的客户获取方式，可以发现传统广投广告的转化效率正在下降。分析多个企业案例显示，消费者决策过程变得更加复杂，单一触达难以促成行动。数据显示，多数用户需要经历信息搜索、同行比较、内容验证等多个阶段才可能建立信任。在这种背景下，万达宝推出的LAIDFU（来福）系统被部分企业用于重构获客流程，其核心思路是通过结构化数据支持精准互动。
获客逻辑的转变：从“找客户”到“被找到”
过去常见的做法是扩大曝光，通过大量投放覆盖潜在人群。但这种方式成本高，且难以判断哪些人真正有需求。现在一些企业开始转向另一种模式：让有兴趣的人在主动探索时，能快速获得有价值的信息，进而产生连接。
LAIDFU支持将企业产品知识、服务案例、技术参数等内容结构化处理，并与用户搜索行为匹配。当有人在官网、公众号或合作平台查找特定问题时，系统可自动推送相关度高的解答内容，而不是泛泛的宣传材料。
数据来源的安全控制
在使用数据进行客户识别和内容推送时，信息来源的合规性成为关键。LAIDFU的设计强调数据归属清晰，所有客户交互记录均来自企业自有渠道或明确授权的合作方，不依赖第三方数据包或爬取信息。
系统在接入时要求对每类数据标注来源路径，确保后续使用符合隐私规范。对于涉及个人信息的操作，提供权限分级管理，避免无关人员接触敏感内容。
部署方式的灵活性
不同企业对系统运行环境有不同要求。一些公司倾向于将核心业务系统保留在本地服务器，便于管理和审计；另一些则希望借助公共云的弹性资源快速上线。
LAIDFU支持私有化部署，可在企业内部网络环境中运行，数据不出局域网。同时也兼容阿里云等线上平台部署模式，根据实际需求选择网络架构和资源配比。两种方式下，功能模块保持一致，切换成本较低。
构建动态客户画像
系统在合规前提下，记录用户在各触点的行为轨迹，如页面停留时长、内容下载次数、咨询问题类型等。这些信息不用于批量画像或跨平台追踪，而是服务于单个客户的沟通延续性。
例如，某位客户多次查看自动化解决方案的实施周期，系统会标记该关注点，在下次互动时优先提供相关案例或安排技术答疑。这种响应基于具体行为，而非预设标签。
内容分发的闭环反馈
获客内容的效果不再仅靠点击率或表单提交量衡量。LAIDFU引入多层反馈机制，跟踪内容推送后的实际影响。比如，某份白皮书被下载后，是否伴随进一步咨询，或在后续会议中被提及。
这些信息回流到内容库，帮助团队识别哪些材料真正起到支持作用。低效内容可被优化或替换，高价值内容则被强化分发路径，形成持续调整的运作循环。
营销策略的渐进式优化
该系统不提供“一键生成营销方案”的功能，而是通过数据积累辅助人工决策。市场人员可查看不同客户群体的行为共性，结合业务经验调整沟通重点。
例如，发现某行业客户普遍关注交付保障，便可针对性准备履约流程说明材料；若多个线索都因技术细节停滞，可提前部署技术预沟通环节。策略的调整依据来自实际互动，而非假设。
工具的边界与价值
智能获客并非追求完全自动化成交，而是减少信息错配，提升每一次接触的质量。LAIDFU的作用，是让企业在合规框架内，更高效地响应真实需求。当内容传递更贴近用户所处的决策阶段，信任建立的过程自然缩短。这种变化不易被即时量化，却在长期中影响客户转化的稳定性与成本结构。