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传统招商存在的问题
数据获取与分析不足
数据洞察力有限：
企业信息、政策数据、行业动态等分散；BP整理耗时长，准确率低，高度依赖人工。
招商策略单一
招商政策设计不精准：
缺乏对目标企业需求的深度理解。
缺乏个性化招商策略：
对不同类型企业的需求无法精准响应。
目标企业筛选低效
企业画像不清晰：
缺乏对目标企业竞争力、需求和行业价值的全面画像。
企业推荐不精准：
传统方法依赖手动筛选。
招商过程管理粗放
任务分配死板：
没有考虑各自的优劣势。
进度跟踪混乱：
没办法很好把控项目进度。
政策执行难度大
政策复杂：
企业难以理解和适应。
执行不一致：
影响投资决策。
招商效果难以评估
缺乏量化指标：
难以评估招商活动的成效。
反馈机制不完善：
难以及时调整招商策略。
基于大模型的智能招商的优势
基于大模型
的智能招商的优势
的智能招商的优势
数据驱动的精准招商
深度数据分析：
深度分析客户数据，提供精准的市场洞察。
深度数据分析：
深度分析客户数据，提供精准的市场洞察。
预测分析：
预测市场趋势和消费者行为，提前做好准备。
预测分析：
预测市场趋势和消费者行为，提前做好准备。
提升营销效率
个性化营销策略：
生成个性化营销策略，并持续优化。
个性化营销策略：
生成个性化营销策略，并持续优化。
效果监测与优化：
实时监测营销活动效果，及时调整策略。
效果监测与优化：
实时监测营销活动效果，及时调整策略。
优化库存管理
智能库存预测：
减少过剩或缺货情况。
智能库存预测：
减少过剩或缺货情况。
供应链优化：
智能管理，提高响应速度。
供应链优化：
智能管理，提高响应速度。
改善客户体验
个性化服务：
提供个性化客户服务和产品推荐。
个性化服务：
提供个性化客户服务和产品推荐。
简化购物流程：
智能购物，提升客户体验。
简化购物流程：
智能购物，提升客户体验。
加强竞争力
快速适应市场：
帮助零售商快速适应市场变化，提高竞争力。
快速适应市场：
帮助零售商快速适应市场变化，提高竞争力。
数字化转型加速：
让零售商看到价值。
数字化转型加速：
让零售商看到价值。
改善客户体验
强化数据保护：
加强数据安全措施，保护客户信息。
强化数据保护：
加强数据安全措施，保护客户信息。
隐私保护设计：
在大模型设计中加入隐私保护，减少隐私侵犯风险。
隐私保护设计：
在大模型设计中加入隐私保护，减少隐私侵犯风险。
招商场景解决方案
Marketingforce人工智能研究院招商场景解决方案，通过大模型驱动的数智化招商平台，赋能招商场景全面提效。
产业区域优势分析
招商策略设计
目标企业筛选
BP收集和录入
智能项目过程管理
企业落地后管理
产业区域优势分析
区域经济数据洞察分析
分析当地的GDP、人口、产业结构等经济数据，快速掌握一个地区的信息。
产业链上下游洞察分析
对现有产业链进行梳理、识别关键缺口和可补强环节，为后续招商政策设计提供依据。
行业洞察分析
分析目标行业发展趋势和未来投资热点（行研分析），有助于做出更好的招商决策。
招商策略设计
招商策略生成
根据提供的招商目标，动态生成招商策略，借助平台提供的智能体，快速查看和比较策略。
组合策略优化
将多种资源、政策、方案和行动策略有效组合，在有限的资源和条件下，实现招商利益最大化。
目标企业筛选
智能企业竞争力分析
分析一家企业各维度的竞争力，明确哪些企业是需要吸引的。
企业需求预测
对于想引进的企业，分析潜在需求，判断是否跟当地政策匹配。
智能企业推荐
根据选取的目标（按区域、行业、当地企业上下游等），推荐潜在企业。
BP收集和录入
BP录入
自动解析企业投递的BP，并录入系统。
BP自动补全
对于缺失的信息，利用公开或私有数据自动填补。
重点项目智能标注和管理
对于重点项目进行手动/自动标注，以便后续跟进。
智能项目过程管理
个性化项目跟进模版
根据不同的项目类型，用户可以灵活配置项目跟进模版。
企业访谈智能备忘录
智能生成访谈重点事项、优惠政策、需要关注的风险等。
项目跟进看板
跟进每个项目的进度、责任人和情况等。
项目智能专题报告
根据与企业的洽谈记录，智能生成专题报告。
日程智能提醒
为跟进中的项目进行智能排期，并自动提醒项目负责人。
企业落地后管理
落地企业智慧化管理
数字化管理已经落地的企业，及时分析企业需求，提供帮助。
落地企业风险管理
自动提醒企业业绩极速下滑、破产等风险。
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