数据层设计

• 数据收集与整合：支持从多种渠道，如线上平台、线下活动、社交媒体等收集销售数据，包括客户基本信息、购买历史、互动记录、市场活动反馈等，统一存储到CRM系统数据库。

• 数据清洗与验证：设置定期的数据清洗任务，去除重复、错误或无效的数据。对录入的数据进行实时验证，确保数据的准确性和完整性。

功能模块设计

• 客户细分：提供客户细分工具，支持企业依据购买频次、偏好、地理位置、价值等标准对客户群体进行划分。

• 销售漏斗管理：设计可视化的销售漏斗，清晰展示潜在客户从初步接触到最终成交的每个阶段，实时监控各阶段的客户数量、转化率等指标。

• 商机管理：提供科学的商机识别、评估、报备与审核机制。支持设置高可配置的商机阶段流程，记录每个商机的详细信息，如预计成交金额、成交概率、预计成交日期等。

• BI分析工具：集成商业智能分析工具，提供丰富的数据分析模型和可视化图表，如销售趋势分析、市场活动效果评估、客户行为分析等。

算法与模型设计

• 预测算法选择：根据企业的业务特点和数据情况，选择合适的预测算法，如回归分析、时间序列分析、机器学习算法等。

• 模型训练与优化：利用历史销售数据对预测模型进行训练，不断调整模型的参数和结构，提高预测的准确性。同时，定期对模型进行评估和优化，根据市场变化和业务发展及时更新模型。

用户界面设计

• 数据看板：设计直观的数据看板，展示关键的销售预测指标和数据，如预测销售额、销售趋势、客户细分数据、商机分布等。

• 操作便捷性：优化操作流程，提供简洁明了的操作界面，方便销售人员和管理人员进行数据录入、查询、分析和报告生成等操作。

系统集成设计

• 与ERP系统集成：实现CRM系统与企业现有的ERP系统的无缝对接，共享销售预测数据、库存数据、订单数据等，确保企业内部信息的一致性和实时性。

• 与其他系统集成：考虑与其他业务系统，如营销自动化系统、客服系统等的集成，实现数据的互联互通和业务流程的自动化。

安全与权限设计

• 数据安全：采用数据加密、访问控制、安全审计等技术手段，保护客户数据和销售预测数据的安全。

• 权限管理：根据用户的角色和职责，设置不同的权限级别，确保只有授权用户才能访问和操作相关数据和功能。