观察近年企业市场部门的工作方式，可以发现一个明显变化：获取线索的数量不再是最核心的指标，如何从大量信息中识别出真正有意向的客户，成为更关键的环节。分析多个行业的实际案例显示，营销投入中相当一部分消耗在无效沟通上。数据显示，部分企业收到的线索中，超过六成并未进入实质洽谈阶段。面对这种情况，万达宝推出的LAIDFU（来福）系统被一些公司用于优化客户筛选流程，其特点是允许企业基于自身业务逻辑，建立个性化的判断机制。
筛选不是简单打标签
传统客户筛选常依赖固定规则，比如“访问官网三次以上”或“下载白皮书即为高意向”。但这类标准容易误判——有人频繁查看页面可能是出于研究需求，而非购买准备。
LAIDFU不预设统一的筛选模型，而是提供工具，让企业根据历史成交客户的共性行为，构建自己的AI判断逻辑。例如，某设备供应商发现，最终成交的客户往往在查看产品页后，会进一步查询售后服务政策或安装条件。这类行为组合被设定为关键信号，系统自动标记类似行为模式的新访客。
构建属于自己的AI模型
系统支持企业导入过往成交案例的互动数据，包括页面浏览路径、咨询问题类型、邮件打开频率等。通过分析这些数据，AI可识别出哪些行为序列更可能导向成交。
这一过程无需企业具备算法团队，操作界面以业务语言呈现，市场人员可通过勾选、拖拽等方式定义关键节点。训练完成后，模型在本地运行，不依赖外部平台，企业拥有完全控制权。
自主设计应用场景
不同行业的获客路径差异较大。工业品客户可能关注技术参数和交付周期，消费品用户更在意体验评价和价格政策。LAIDFU允许企业自主设计AI的应用场景。
例如，一家工程服务商设置AI监控公开招标信息，当某项目描述中出现其擅长的施工条件时，系统自动提取关键要求，并匹配公司过往类似项目的执行记录，生成初步响应建议。另一个案例中，零售企业用AI分析社交媒体评论，识别出频繁提及“缺货”“等待上新”的用户，将其列为优先通知对象。
动态调整筛选权重
客户行为模式会随市场环境变化。某类信号在季度初可能很有效，到季末因促销活动增多而失去区分度。LAIDFU具备反馈回路，持续记录筛选结果与实际转化情况的对应关系。
如果发现某类被标记为“高意向”的客户最终未成交，系统会提示调整判断条件。市场人员可重新评估行为组合，比如将“仅查看价格”从高权重项中移除，或增加“对比不同型号配置”作为新指标。
数据运行的可控性
所有客户数据在企业自有环境中处理，支持私有化部署。AI模型的训练和推理均在本地完成，不上传至外部服务器。企业可明确划定数据使用范围，确保客户信息不被用于其他用途。
这种架构下，筛选机制的建立始终围绕实际业务展开，避免了通用模型因脱离场景而产生的误判。
筛选之外的延伸价值
当企业逐步建立起符合自身特点的客户识别逻辑，其价值不仅体现在减少无效跟进，更在于沉淀出一套可复用的市场认知。哪些问题预示购买意愿，哪些行为往往是观望表现，这些经验被转化为可执行的数字规则，降低了对个别人员经验的依赖。