商海纵横128计定乾坤第159章 精细化耕作存量市场的深度价值挖掘

业务瘦身的剧痛过后“智伞”如同一个卸下了沉重包袱的旅人虽然虚弱但脚步变得轻快而专注。

外部扩张的路径暂时被封锁增长的引擎必须转向内部转向那些已经被圈定在“生存三叉戟”范围内的存量市场和客户。

陈默提出要将“精细化耕作”作为公司未来一段时间的核心战略像老农伺候庄稼一样对现有的每一块业务、每一个客户进行精耕细作从深度中挖掘新的增长从效率中挤压生存空间。

一、 客户分层：从普遍服务到重点深耕 精细化的第一步是对存量客户进行彻底的梳理和分层。

林薇带领运营和数据分析团队建立了一套多维度的客户价值评估体系不再仅仅看营收贡献还综合考虑其数据贡献度、行业示范效应、合作稳定性以及未来潜力。

他们将客户清晰地划分为三类： 1. 核心战略客户（约占5%）：如那几家合作深入的头部银行、恒远制造这样的标杆核心企业、以及红光社区这类成功样本。

他们是“智伞”模式和能力的活广告也是最重要的数据来源和收入支柱。

对这类客户实行“客户成功经理”全权负责制配备最资深的团队提供近乎定制化的服务深度参与其业务变革目标是将其绑定为长期的战略伙伴。

2. 重要价值客户（约占25%）：有稳定的付费能力和明确的需求但合作深度和定制化要求不如战略客户。

对这类客户推行“标准化产品+轻量定制”的模式通过优化产品配置和服务流程在保证服务质量的同时极力提升人效和利润率。

3. 长尾普通客户（约占70%）：数量众多但单体价值低服务成本高。

对这类客户进行大刀阔斧的“服务标准化”和“线上化”改造。

开发高度自动化的自助服务系统和标准产品包将人工干预降到最低目标是实现“无人化”的规模化服务虽然单体利润微薄但依靠数量形成可观的现金流。

二、 数据洞察的“精耕”：从模型到解决方案 刘强的数据团队不再追求模型覆盖的广度而是转向极致的深度。

他们选取了金融服务和智能制造两个重点行业组建了“行业深度研究小组”。

小组的任务不再是开发通用的“信用微粒”模型而是针对特定行业的核心痛点打造“端到端的解决方案”。

例如在智能制造领域他们与一家核心战略客户——一家大型注塑机生产企业——深度绑定。

团队不仅分析其上游供应商的信用更利用数据帮助其优化生产排程、预测设备故障、甚至分析下游客户的产品偏好以指导其研发。

这种从“风险控制”延伸到“经营决策”的深度服务使得“智伞”的角色从一个外部工具提供者转变为企业内部不可或缺的“数据智库”客户粘性极大增强客单价也实现了数倍的增长。

虽然这样的深度合作极其耗费精力只能服务于少数顶尖客户但其产生的价值和壁垒是普通模型服务无法比拟的。

三、 社区服务的“细作”：从工具到生态运营 社区服务事业部在收缩战线后将全部精力投入到保留下的几个标杆社区。

苏晴和她的团队不再满足于维护“时间银行”和“连心卡”系统的运转而是开始尝试构建基于社区的“微生态”。

他们与社区内的便利店、家政公司、维修师傅等本地服务者成立了一个“社区服务联盟”并开发了一个简单的联盟管理平台。

“智伞”利用其数据能力帮助联盟成员分析社区居民的消费习惯优化服务品类和定价策略。

同时将“时间币”系统与联盟打通居民可以用“时间币”兑换联盟商户的折扣或服务。

他们还尝试引入了“社区团购”和“本地农产品直销”等增值业务。

与大型电商平台不同他们的团购基于对邻居需求的精准把握和极高的信任度成交率惊人。

这些增值服务不仅带来了额外的佣金收入更重要的是将居民、商户、“智伞”平台更紧密地编织在一起形成了一条牢固的价值链。

社区的商业生态越活跃“智伞”平台的价值就越大撤离的成本也就越高。

四、 技术输出的“锤炼”：从项目到产品 技术输出事业部在承担“现金牛”重任的压力下也开始进行深刻的自我革新。

他们意识到过去那种严重依赖专家经验、每个项目都需要大量定制开发的“顾问式”服务模式虽然客单价高但无法规模化人效低下。

在方哲的指导下团队开始全力推进“产品化”转型。

他们将过去项目中积累的通用需求和技术模块封装成几个标准化的“解决方案产品包”例如“金融机构APP安全加固标准套件”、“数据合规治理自动化工具集”等。

这些产品包虽然无法100%满足所有客户需求但覆盖了80%的常见场景实施周期短价格更具竞争力。

销售团队不再需要向客户解释复杂的技术原理而是直接展示产品包的功能和效果。

实施团队也只需要进行轻量的配置和调试大大降低了交付成本和人手依赖。

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