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千里马运营商DICT精准商情线索平台

千里马运营商 DICT 精准商情线索平台,搭载专业工程 / 政策商机挖掘系统与招投标大数据 AI 商机工具,依托 AI 与大数据技术精准捕捉商机。覆盖全行业招标信息,支持全流程可视化追踪,助力政企快速锁定高价值线索,高效推进 DICT 项目转化,是商情挖掘的优质伙伴。
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icon运营商应用招中标数据的场景icon

运营商应用招中标数据有“经分洞察”和“商情商机”两种场景。

市场洞察
年度分析报告
政策背景分析
行业趋势统计
挑战和风险
机会点的发现
经营分析
月度分析报表
分行业线多维分析
地区统计
客户统计
竞争比较
尤其是三大运营商之间的份额比较
管理商机
捕获率
补充线索推动商机获取和上报的完整性和及时性
参与率
推动销售团队和生态伙伴更全面地参与所有可参与商机
下发线索
早期商机
DICT关联工程项目的审批信息和可研、环评、设计等早期线索
实时商机
围绕DICT产品和服务采购相关的招标预告、公告信息

 

icon两种场景所需数据差异明显icon

 

经分洞察需求
聚焦即时发生的项目
基于当月或者当季度 即时发生的 DICT招标
项目做经营复盘和市场洞察
聚焦中标数据
需要基于市场确定性的结果做分析
因此会聚焦 中标数据(中标通知、合同)
全景DICT市场
需要看 全量DICT市场,既包括运营商当前主营产品和业务,也覆盖运营商未来有机会拓展和参与的产品/业务
员工服务
项目早期线索价值更高
即时线索:应投尽投(政府项目百万以下的盲投有机会)
早期线索:价值更高(采购意向、工程商机、政策商机)
更多信息类型组合
不仅是招标信息:国家政策导向、前期工程审批信息、前期工程招标(设计、EPC、施工等)、工程土拍信息、工程专项债信息等
要精准匹配细分产品
线索要精准:即使是DICT项目,有不少也是运营商业务范围外的。所有线索都需要详细陈述理由才能关闭,不精准的线索造成客户经理巨大的负担。这是运营商一线推广商情应用遇到的主要挑战之一

 

iconAi大模型产品,聚焦商情商机赋能icon

 

01.工程商机(早期线索)
直接的DICT工程,或包含了ICT建设和采购需求的工程项目
更早发现:工程审批、土拍、专项债以及工程早期招标(可研、环评、设计)
机会甄别:雪甄别工程是否含运营商机会
获取工程线索+甄别线索价值。
02.政策商机(早期线索)
政策线索:从政策导向挖掘运营商机会(国家级、省级、地市级)(政策文件、领导讲话、政府报告、规划文件 ..)
市场落地:监控政策相关项目在各省市场落地情况,从早期的立项审批信息,到后续的招投标信息
政策代表“持续性的需求”有政策 + 有落地 → 可以“学习和复制'。
第三阶段:全面掌控
“应投尽投”的政策意味着运营商市场竞争的激烈程度进一步加深哪些是应投?并不是所有 DICT需求都应投,必然要与运营商的产品和产线对齐,甚至不同的省公司根据本省特点也有不同取舍
这就要求“识别需求产品清单”,支持“依据产品/产线”做更精细化的商机定制
icon01 工程商机icon

发现包含ICT建设和采购需求的工程项目线索,早期介入获得优势。

 

icon1.1 早期发现和跟踪系列性的项目icon

很多招采项目围绕某个主题彼此关联成为一一个“链条”,很典型的就是“工程建设类项目基于这样的特征,我们可以早期发现,持续跟踪,提前锁定 DICT项目需求

icon1.2  预判工程项目 DICT 相关的需求icon

评估运营商产品/业务在各类工程中的需求机会
显性需求:在工程招标 采购清单 和 项目概述 中,明确包含了 ICT 设备、服务 和建设内容的,

隐性需求:在该类型工程及后续建设中,有很大比例包含一定规模的 ICT 产品/业务采购的;。

 

icon1.3 选择适合的介入时点(工程阶段)icon

在早期阶段通过 工程招标、审批、土拍、专项债相关线索锁定储备机会线索,在工程的设计阶段和主体施工阶段,通过招中标数据和专项债数据锁定高价值线索并运作参与。

 

 

icon1.4 工程项目线索(显性商机示例)icon

 

 

icon工程项目线索(隐性商机示例)icon

 

 

icon工程项目线索(土拍信息示例)icon

土拍数据的价值,一方面是足够早期,另一方面是可以获得更多的项目关键性信息

工程地址:项目所属 行政区,和项目 详细的地址 信息;
工程类型:由土拍用地的 土地使用权人,和 行业分类 信息,可以推导出工程类型。

(小米拍得的制造业用地,对应工业厂房工程;学校拍得的教育用提,对应学校的新建和迁建工程);
工程阶段:根据土拍信息中的 约定交地时间、约定开工时间、约定竣工时间,可推导出工程项目所处阶段

(提取出在下个季度内新开工项续建中项目、新竣工项目,分别对应不同的跟进动作)

 

icon工程项目线索(专项债信息示例)icon

 

 

icon工程商机数据要点icon

 

商机的可解释性
一个早期工程,为什么说有ICT的机会?
显性机会:看采购清单,看项目概述;
隐性机会:由工程类型(行业领),推测潜在 ICT 需求的机会;。
可筛选高价值工程
工程项目那么多,对于运营商来说,哪些工程具有更高的跟进价值?
工程类型:筛选有显性机会的功能,以及哪些虽然没有显性需求,但是有更多机会存在 ICT需求的工程类型;
工程阶段:选择那些即将开工或建设中的;
工程规模:关注那些有更大的建设规模,或者获得了专项债资金的工程项目
建立客户监控机制
有好的客户关系,却不能及时获知该客户的需求机会,怎么办?
根据关系客户清单,建立专项监控机制,发现与这些客户关联的早期线索,第一时间主动跟进
icon02  政策商机icon

结合国家政策及其落地项目监控,发现持续性的可预见和复制的商机。

 

icon产品架构icon

政策商机特点:
连续性:不是偶发的个性化需求

可预测:部分省落地后,会在更多地区推广

可复制:可以复制已落地省市的成功经验

监测与 DICT相关政策主题
国家级政策
国务院 和 国家发改委 发布的政策信中]息,代表国家级的整体规划和方针要求
部委级政策
由 工信部 以及其他 部委单位 发布是对政策的展开和细化要求或规划;
地方级政策
省级/市级政府,以及相关委办局发布是地方性的配套和落实政策
跟踪政策主题在各地的落地项目
审批信息
项目早期审批立项信息,包括立项、可研、环评、初步设计等审批公示
工程项目
以工程为主体 的落地项目,可以跟踪到围绕工程的一系列招中标信息;
DICT采购
落地项目中与 DICT有关的建设和采购内容的招中标信息

 

icon2.2 政策商机案例(全国一体化算力网:政策)icon

 

 

 

icon政策商机案例(全国一体化算力网:项目)icon

 

 

icon政策商机案例(全国一体化算力网:项目)icon

 

 

icon2.3 政策商机案例(可信数据空间:政策)icon

 

 

 

icon政策商机案例(可信数据空间:项目)icon

24年11月~25年9月期间,全国各省关于“可信数据空间”的项目数据
“审批公示”信息超过 500条,覆盖 27个省,117个城市;“招中标”信息公示 230条,覆盖 24个省,55个城市,·

以下是其中部分有代表性的项目信息;。

 

 

icon2.4 更多政策主题的挖掘与跟踪icon

 

 

icon2.5 政策商机数据格式(政策主题)icon

跟踪各级国家政府和机构网站,采集政策发布信息,提取关键政策要素
政策概述 /政策事件:从政策发文中概况政策要点信息,提炼与 DICT产品/业务 有关联的政策内容,
政策级别:国家级、省级、市级;政策类型:政策文件、政策法规、公告公报、政策解读、政府报告、通知公告等;。

 

 

icon政策商机数据格式(项目信息)icon

 

 

 

icon03 精准商情icon

扩大商情范围可增加收入,但不精准的数据也会加重客户经理的负担。
鱼与熊掌如何才能兼得?

 

 

icon3.1 商情应用遇到挑战(运营商省公司案例)icon

拓展商情扩大业务收入引发的矛盾和取舍
根本原因是“全量的DICT产品和业务”与“运营商可参与产品和业务”存在差异按全量ICT产品/业务提供商情线索,

省公司实际运营最终有 60%-70%有效派发,30-40%关闭30-40%关闭商情线索有各种原因,其中有 112 以上被判定为“不可做业务”
需要有 贴合运营商产品构成 的 更精准的数据方案,才可能真正发挥商情数据价值。

更多商情和收入
省公司自身的统计:引入拓展商情线索到销售体系后,增加了 数亿元 业务收入,效果很明显。
增加项目经理负担
集团对商情的考核越来越严,每个不能做的商情都需要详细说明原因才能关闭商情中 无效比例过高,项目经理不堪重负

 

 

icon3.2 精准商情匹配方案icon

 

 

icon3.3 项目串联(避免重复派发)icon

把同一事件不同阶段发布的标讯关联起来
去重:首先是 避免商情重复派发
跟踪:跟踪关注项目的最新的进展,
补全:从不动阶段的标讯信息,补齐对该项目的完整认知;从单个标讯中了解到的信息可能不完整

 

icon3.4 解析采购清单(匹配产品/业务)icon

 

 

icon3.5 解析项目概述(匹配行业需求场景)icon

 

 

 

icon3.6 精准类目的定制icon

运营商省公司基于“精准类目”对 DICT产品!业务 深度定制的效果:(分级:A级,必须投、B级建议投、C级,自行决定、D级-业务无关)

效果:货物类(31个类目中AB级定23个)、服务类(46个类目中,AB级定32个)、工程类(15个类目中,C级13个,D级2个)

在一个月的商情数据中的匹配效果:
匹配到AB级 的有 53.9%(重点推送和考核)、匹配C级 的有 28.7%(不进考核)、匹配 D级 的有 17.4%(直接排除)

 

 

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