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传统知识管理企业落地的痛点:与业务脱节,落地成本高

业务侧

  • 知识管理与业务脱节:强调人力资源主导的通用知识管理,真正与业务场景结合的极少;
  • 价值量化难:依靠专人或部门进行知识运营,设计知识管理的制度规范、运营措施、激励考核方法,投入高,运营成效有限。知识管理的业务价值难以量化(比如节省了多少客户服务时间,提升了多少客户满意度);

技术侧

  • 知识组织成本高:传统知识管理需要人工构建知识分类体系,手动进行知识的加工、打标、入库,投入大量人力成本;
  • 知识挖掘成本高:依靠领域专家做知识编目、标签,识别、评审高价值知识,造成知识挖掘效率低,成本太高,无法执行;
  • 知识查找利用难:如何高效、精准的找到合适的知识是知识利用的关键挑战。 

传统知识管理企业落地的痛点
与业务脱节,落地成本高

业务侧

  • 知识管理与业务脱节:强调人力资源主导的通用知识管理,真正与业务场景结合的极少;
  • 价值量化难:依靠专人或部门进行知识运营,设计知识管理的制度规范、运营措施、激励考核方法,投入高,运营成效有限。知识管理的业务价值难以量化(比如节省了多少客户服务时间,提升了多少客户满意度);

 

技术侧

  • 知识组织成本高:传统知识管理需要人工构建知识分类体系,手动进行知识的加工、打标、入库,投入大量人力成本;
  • 知识挖掘成本高:依靠领域专家做知识编目、标签,识别、评审高价值知识,造成知识挖掘效率低,成本太高,无法执行;
  • 知识查找利用难:如何高效、精准的找到合适的知识是知识利用的关键挑战。 

爱数智能知识管理

指标驱动知识管理,精准赋能业务和人

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指标驱动知识管理,精准赋能业务和人

指标驱动的智能知识管理,精准助力企业降本增效

客户服务智能知识管理场景

基于客户满意度、项目准交率的指标分析

  • 自动挖掘和沉淀服务工单经验知识
  • 项目交付案例知识沉淀
  • 服务过程中工单经验知识精准推荐
  • 基于客户满意度、独立工单解决率等精准知识推荐

销售智能知识管理场景 

基于销售业绩的指标分析

  • 精准推荐产品及解决方案相关知识
  • 精准推荐相关项目案例、经验
  • 精准推荐销售政策相关知识

研发智能知识管理场景

基于研发人员版本质量及发布周期指标分析

  • 精准推荐研发标准、技术归档、工程规范相关知识
  • 精准推荐领域专家
  • 精准推荐知识主题

产品智能知识管理场景

基于市场营销人员MQL\SQL转化指标分析

  • 精准推荐产品知识
  • 精准推荐市场洞察、营销素材
  • 精准推荐客户案例

企业通用知识管理:面向综合管理域的人力资源、行政、法务、财务、IT服务等

指标驱动的智能知识管理
精准助力企业降本增效

客户服务智能知识管理场景

基于客户满意度、项目准交率的指标分析

  • 自动挖掘和沉淀服务工单经验知识
  • 项目交付案例知识沉淀
  • 服务过程中工单经验知识精准推荐
  • 基于客户满意度、独立工单解决率等精准知识推荐

销售智能知识管理场景 

基于销售业绩的指标分析

  • 精准推荐产品及解决方案相关知识
  • 精准推荐相关项目案例、经验
  • 精准推荐销售政策相关知识

研发智能知识管理场景

基于研发人员版本质量及发布周期指标分析

  • 精准推荐研发标准、技术归档、工程规范相关知识
  • 精准推荐领域专家
  • 精准推荐知识主题

产品智能知识管理场景

基于市场营销人员MQL\SQL转化指标分析

  • 精准推荐产品知识
  • 精准推荐市场洞察、营销素材
  • 精准推荐客户案例

企业通用知识管理:面向综合管理域的人力资源、行政、法务、财务、IT服务等

项目管理

  • 项目可复制
  • 项目管理过程赋能
  • 项目经验复用

客户经营

  • 客户获取
  • 客户激活
  • 客户转化
  • 客户留存
  • 客户推荐

产品研发

  • 内外部信息汇聚
  • 精准推送相关人员
  • 设计方案参考
  • 标准规范的遵从
  • 研发过程标准化

生产制造

  • 操作指导
  • 质量监督
  • 问题预警
  • 经验复制

客户服务

  • 售后问题
  • 快速响应客户
  • 提高主动服务能力
  • 提高满意度

市场营销

  • 收集市场信息
  • 客户信息
  • 洞察商机

三大核心特性支持业务场景落地

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知识库的组织与管理

知识统一管理

 

赋能人

知识统一管理

 

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