企业在与客户互动过程中，会积累多种形式的信息。网站浏览轨迹、产品页面停留时间、表单提交内容、客服对话记录以及邮件打开情况，这些数据分散在不同系统中，单独查看时往往难以形成完整画像。
将这些信息按客户维度进行关联，是理解需求的第一步。例如，某用户多次查看某一类产品技术参数，并下载了相关白皮书，随后又在社交媒体上留言询问交付周期——这些行为串联起来，反映出其正处于采购评估阶段。
关键在于建立统一的标识机制，使跨渠道的行为能够归集到同一主体，为后续分析提供基础。
语义理解提升需求识别精度
传统标签体系常依赖规则匹配，如“访问价格页=价格敏感”。但客户需求往往表达得更为隐晦。客户在咨询中说“我们团队规模不大”，可能暗示对实施复杂度和成本的关注；一句“同行用了效果一般”，则透露出对成功率的顾虑。
借助自然语言处理技术，系统可从非结构化文本中提取意图线索。通过对对话上下文的分析，区分表面问题与深层关切。这种能力使得营销响应能更贴近客户真实处境，而非仅针对字面意思做出反应。
随着时间推移，模型可学习哪些回应方式更容易推动对话进展，逐步优化建议策略。
向量模型助力相似客户匹配
当新线索进入系统时，如何快速判断其潜在价值？一种方法是将其行为特征转化为数值向量，与历史成交客户进行相似度比对。
例如，某新访客的行为向量与过往高转化客户的集群距离较近，则可优先分配销售资源。这种匹配不依赖固定标签，而是基于整体模式的接近性，能发现一些非典型的高潜力对象。
万达宝LAIDFU（来福）支持多种向量模型，企业可根据业务特点选择适合的嵌入方式，提升匹配准确性。
灵活接入大语言模型
不同大语言模型在推理能力、响应速度和语言风格上各有侧重。某些场景需要快速生成简短摘要，另一些则要求深入解析长篇文档。单一模型难以覆盖所有需求。
LAIDFU设计上支持接入多个大语言模型，允许企业根据任务类型切换使用。例如，在处理客户投诉时调用擅长情感分析的模型，在撰写方案建议时启用逻辑表达更强的版本。
这种灵活性让工具更能适应多样化的业务场景，同时保留对输出质量的控制空间。
分析结果服务于一线行动
AI分析的价值最终体现在业务动作的调整上。系统输出的不只是客户评分或分类标签，更应包含可操作的提示。例如，“该客户近期关注能耗指标，建议重点介绍节能案例”或“对话中流露出对部署周期的担忧，可提供分阶段上线方案”。
这些提示由系统结合历史成功经验生成，供销售人员参考，而非强制执行。使用者仍可根据实际情况灵活应对，保持人际沟通的温度。
通过持续积累反馈，AI也能学习哪些建议更易被采纳、哪些带来了积极结果，从而不断优化输出内容，使分析真正融入日常获客流程。