有人说，没有需求就没有成功，有了需求就等于成功了一半。一个企业如果不关注客户需求，只热衷于自己的想法，不管搞出了多么高大上的产品都必然会一败涂地。如果抓住了需求，那真是台风来了猪都能飞起来。
移动互联网很大的特征是具有移动性，碎片化，而且强调具有"个人"特征，这对所有销售企业意味着，在挖掘客户需求方面，行业分析有用，但不再像以往那么重要。
喜推认为，未来企业挖掘客户需求将出现两个特点：一是需要在不同的设备和信息流中建立起彼此之间的联系；二是笼统、宏观的分析，虽然仍然重要，但要让位于个体分析。
要满足以上两点，就需要新的数字化工具，以实现各类技术相互融合，消除互联网存在的数据壁垒和技术武汉哪里治疗儿童癫痫病好？隔阂，让企业客户可以轻松便捷的运用数字化手段，对客户需求进行无时空限制的深度挖掘。
从当前技术应用趋势来看，"人工智能+小程序"无疑提供了很佳解决路径。喜推智能销售系统的诞生也验证了这一点。
喜推智能销售系统在业内率先借助"AI+小程序"打通了微信、百度、支付宝、抖音、今日头条、QQ、快应用等不同的平台，既保证了数据在各个场景维度中形成相关性，又能够对客户数据进行深度分析。
借助喜推智能销售系统，企业可以更加深刻、更加全面地挖掘和分析客户需求，做好需求管理。
1、快速获取目标客户信息
对销售产品的企业来说，需求分析的过程中就始终要围绕这个目标客户群体的需求去分析，而不能产生偏离。即便是同一个目标客户群体，也存在医生客户、粉丝客户和主流客户的区别，做产品的过程中，企业很应该满足的就是主流大多数客户的需求，并逐渐的把他们变成粉丝客户。
那么该如何界定不同类型的客户？这往往需要通过多个维度的数据特征进行筛选。但目前市北京哪里癫痫治疗好场上大多数销售工具只能提供一些基础的数据，无法完成对客户类型的细分。而喜推智能销售系统通过引入人工智能和大数据技术，能够智能获取客户从访问到转化的全流程数据，并进行客户画像，从而帮助筛选"目标客户"。
2、洞察客户真实需求
需求是在一定时期内人们的某种需要或者欲望，在经济学上还有购买欲望的含义。作为销售，如果能*一时间洞察客户的需求，那么交易已经成功了一大半。但通过传统手段，如微信或电话聊天，客户不会轻易表露自己的需求，即使表露也往往会停留在表面层次，并不一定是真的真实需求，所以作为企业营销或运营人员要尽很大的努力去挖掘客户的真实想法。
就像有些顾客虽然心中有购买的想法，但对产品还是有些担心，比如质量、售后、价格等，因此不能快速下定决心购买产品。但他不会主动找到你，但如果此时你能马上洞悉顾客所存在的疑虑，并通过针对性的销售话说来打动顾客，顾客被打动之后，成交也就变得容易多了。
所以，不要只看客户怎么说，更要看客户怎么做。
在喜推智能销售系统中，将全面记录客户行为，例如客户打开小程序名片页、通过名片留言、点击复制销售员微信、查看产品、查看企业官网等。我们可以洛阳癫痫病哪家好设想下，客户进入你的小程序浏览时，客户的态度可能存在这几种情况：
（1）点进来只是随便看看，发觉没太大兴趣，就马上退出；
（2）有购买意向，但太在意价格，期望能有优惠活动；
（3）客户自己拿不定注意，这时希望你作更深层次的介绍。
喜推系统会以成交概率的方式呈现客户的购买意愿，以便于让我们准确判断所面对的客户是哪种情况。
对于*一类客户，显然不是我们关注的重点，没必要花时间在上面，这大大提高了我们销售服务的精准性和效率。
对于后面两类客户，当他们浏览完小程序官网、商城后，可能会对产品提出郑州军海医院怎么样疑问，这需要销售员要重点对待。此时，销售人员这时要根据系统给出的客户画像信息，对客户做出基本的判断，如果是第2类客户，我们可能要给一个马上下单的理由，如首次购买有优惠措施等，坚定客户购买信心。对于第3类客户，我们应该让他提出心中的疑惑，然后再通过他所说的话，去分析他真实的想法，然后提出切中要害的解决方案，帮助他下决定。
3、需求整理和验证
对企业来说，对客户需求进行汇总和整理十分重要，这有利于为下一步的业务和销售策略调整提供依据。建立立体的标签体系就是一个不错的方式。
在喜推智能销售系统中，企业可以根据需求分析数据，建立起全方位深层次的客户需求标签。然后通过这些需求标签提炼出跟营销相关的关键词，并基于这些关键词开展不同维度的营销，以验证需求分析的准确性。如果预测的成交情况无法达到业绩目标时，企业管理者就可以从以下两方面思考来实现突破：
（1）找出需求标签的选择与销售效果间的关系。
（2）无法达成目标是否是由于所掌握的商机总量不够造成的。如果是，则仔细思考如何获取更多商机。
（3）如果不是，则需要进一步观察需求标签和销售数据报表，以判断出是哪个阶段的商机流转出现了问题，影响了业绩目标的达成，然后具体问题具体分析，重新评估需求分析数据。
毫无疑问，随着技术的深入发展，客户需求挖掘势必由传统手段走向智能化方式，并且在人工智能技术的帮助下，客户需求将在互动的过程中被持续地挖掘，持续地满足，持续地涌现。