观察企业获取客户的实际过程，可以发现一个普遍现象：表单提交不再是唯一的线索来源。越来越多的客户在做出正式联系决定前，已在官网、社交媒体、产品文档等公开渠道留下行为痕迹。分析多个行业的客户转化路径，真正有意向的客户往往表现出特定的行为组合，而非单一动作。例如，反复查看某类产品页面、下载技术白皮书、参与线上说明会，这些行为比一次性的页面访问更具预测价值。在这样的背景下，万达宝推出的LAIDFU（来福）系统被一些公司用于重新定义线索识别逻辑，其核心是通过持续观察客户行为，判断其真实意向，而非依赖显性提交动作。
表单之外的信号价值
传统获客依赖客户填写联系方式作为“明确信号”，但这种方式存在明显盲区。部分高价值客户出于谨慎，不愿轻易留下信息；另一些客户虽提交表单，但后续无实际兴趣，导致销售资源浪费。
LAIDFU的设计思路是将客户行为视为连续信号流。系统记录访问路径、停留时长、内容偏好等数据，构建行为画像。例如，某企业IP在一周内三次访问工业自动化解决方案页面，且每次停留超过5分钟，系统将其标记为潜在关注对象，即使未留下联系方式。
行为序列的识别：从碎片到模式
单一行为难以判断意图。某人访问首页，可能是误点；若随后查看多个产品型号、对比参数、下载安装手册，则更可能进入评估阶段。
该系统通过时间序列分析，识别有意义的行为组合。例如，“搜索应用场景—查看技术文档—观看操作视频—参与直播答疑”这一路径，被定义为“深度探索”模式。当客户完成该序列，系统提示销售团队可主动介入，提供定制化方案建议。
企业级AI智能助手：理解上下文而非孤立动作
通用型工具常将行为数据简化为点击次数或访问时长，但忽略了业务背景。某客户查看价格页面十次，可能是比价，也可能是技术选型需要核对预算。
LAIDFU内置的AI智能助手能结合行业特性和产品逻辑进行判断。例如，在工业设备领域，客户频繁查看“维护周期”和“备件清单”，往往意味着其已进入采购评估后期；若同时访问“融资方案”页面，则可能对付款方式有特殊需求。助手基于上下文推断意图，而非仅统计频次。
更懂得如何保守秘密：敏感信息的处理边界
在追踪客户行为时，企业需平衡洞察力与隐私保护。客户IP、访问记录、设备信息等数据若管理不当，可能引发合规风险。
该系统强调企业级数据控制，所有行为数据在客户授权范围内采集，存储于企业自有环境。支持私有化部署，确保数据不经过第三方服务器。同时，系统自动脱敏处理敏感字段，仅向销售人员提供必要信息摘要，如“某制造企业持续关注A类产品”，而不暴露具体IP或联系人姓名，直到客户主动留资。
动态意向评分：量化潜在需求
传统线索分级多依赖人工判断或简单规则，如“提交表单=中意向”“下载资料=高意向”。但这类规则难以反映真实进展。
LAIDFU采用动态评分机制，根据行为类型、频率、深度加权计算意向等级。例如，观看产品视频得10分，下载技术文档得20分，参与直播互动得30分，连续三天访问得叠加奖励。评分随行为实时更新，销售团队可优先跟进高分线索。
减少无效沟通
销售资源有限，若将大量时间用于低意向客户，整体效率下降。客户若被频繁打扰，也可能产生反感。
系统通过行为分析，过滤掉偶然访问者。只有当客户行为达到预设阈值，才会触发跟进提醒。同时，为销售提供行为摘要，如“客户重点关注B功能，曾两次查看兼容性说明”，帮助其制定更有针对性的沟通策略，避免泛泛而谈。
意向识别的长期价值
AI工具的作用，不是替代销售判断，而是为其提供更完整的背景信息。当团队能更早识别潜在需求，更准把握沟通时机，客户体验也随之改善。
LAIDFU的价值，在于让获客从“被动响应”转向“主动洞察”。它不追求一次性提升线索数量，而是通过持续优化识别精度，让每一次客户互动都建立在更真实的需求基础上。这种转变，往往比单纯增加触达频次更具可持续性。