在当下市场竞争环境下，企业拓展新客户时面临的挑战愈发具体：怎样从海量信息里精准找到潜在客户？如何根据自身业务特点打造合适的获客方式？如何保证获客过程中关键数据的安全管理？为应对这些问题，市场上出现了多种智能获客方案，其中万达宝推出的LAIDFU（中文名“来福”）从企业自主可控和实际业务需求出发，提供了值得关注的思路。
构建自己的AI：贴合业务的个性化选择
不同企业的业务模式、客户群体和运营目标存在显著差异。有的企业专注于服务本地中小客户，更看重获客成本的精准控制；有的企业面向全国市场，需要快速触达不同区域的潜在客户；还有企业专注于特定行业，对客户的专业需求理解要求更高。传统智能获客工具往往是通用型方案，企业需要调整自身业务流程去适应工具的功能限制，可能导致获客效果打折扣。
万达宝LAIDFU支持企业自主构建AI应用场景，让企业可以根据自身实际需求“量身定制”获客工具。例如，服务本地中小客户的企业，可以围绕周边商圈的消费特点、客户常见咨询问题（如“附近门店有没有现货”“能否提供上门安装”）来训练AI，让它更精准地识别本地潜在客户的需求；面向全国市场的企业，能根据不同地区的消费习惯（如南方客户更关注产品的防潮性能，北方客户更在意耐寒指标）调整AI的推荐策略；专注特定行业的企业，则可以输入行业专业术语、常见技术问题（如制造业客户关心的“设备加工精度”“能耗指标”），让AI更专业地与客户沟通。这种自主构建的方式，让企业无需妥协于通用型工具的功能局限，能够打造出真正贴合自身业务的获客助手。
自主构建AI应用场景：灵活适配不同需求
企业的获客场景丰富多样，不同场景对AI的功能需求也不尽相同。线上营销场景中，企业需要AI快速生成吸引人的广告文案、智能回复客户在社交平台的咨询；线下活动场景里，AI要能辅助整理客户现场登记信息、分析潜在客户的兴趣偏好；电话销售场景中，AI可以协助销售人员提前了解客户背景、提供针对性的沟通话术。传统方案通常是提供固定功能的模块，企业很难根据具体场景灵活调整。
LAIDFU允许企业针对不同获客场景自主搭建AI应用。在线上营销场景，企业可以让AI学习过往成功广告案例的语言风格和结构，自动生成符合目标客户群体喜好的推广文案；针对线下活动，AI能快速处理现场收集的客户名片、问卷信息，通过简单分析标注出高意向客户；在电话销售场景，AI可以根据客户的基本信息（如行业、规模、历史购买记录）生成个性化的开场白和沟通要点。企业还能根据业务变化随时调整这些应用场景——当推出新产品时，快速更新AI的话术库和产品知识；当重点拓展某个区域市场时，调整AI对该地区客户偏好的分析逻辑。这种灵活适配的能力，让AI真正成为企业不同获客场景中的实用工具。
数据分区设计：保障关键信息安全
获客过程中涉及大量敏感数据，包括客户的联系方式、消费偏好、购买意向，以及企业内部的客户分级信息、营销策略等。这些数据一旦管理不善，不仅可能导致客户隐私泄露，还可能让企业的营销策略被竞争对手知晓，影响市场竞争力。但传统方案往往是集中式数据存储，不同类型数据混杂在一起，难以针对不同数据进行精细化管理。
LAIDFU采用数据分区设计，将获客相关的数据按照重要程度和用途进行分类存储。例如，把客户的直接联系方式（如电话号码、微信账号）和核心消费偏好信息存入高保密区，只有经过授权的营销核心人员才能访问；将公开的客户画像信息（如年龄范围、大致地域）和一般性营销素材放在公共数据区，供一线获客人员使用；针对不同业务线的获客数据（如线上电商渠道的客户数据和线下展会收集的数据），单独设置分区并制定不同的访问规则。同时，系统会对数据访问操作进行详细记录，当出现异常访问（如非工作时间大量下载客户联系方式）时，会及时发出警报。这种数据分区设计，既保证了获客工作能顺利开展，又有效降低了关键信息泄露的风险。
万达宝LAIDFU通过支持企业自主构建AI、灵活适配不同获客场景以及精细化的数分区设计，为企业拓宽业务渠道提供了一种更贴合实际、安全可控的智能获客方案。企业可以根据自身情况，利用这些功能逐步提升获客效率，找到更适合自己的业务增长路径