在竞争激烈的政商客户市场中，成功的销售人员往往能敏锐地捕捉到商机，而这背后的关键在于对客户需求的精准把握。

就如同医生只有透彻了解人体解剖结构，才能准确诊断病症并开出有效药方一样，销售人员掌握客户的需求结构，是获取客户需求和挖掘业务商机的核心能力。

然而，许多销售人员往往陷入“广撒网、多捞鱼”的误区，忽视了客户需求的深度挖掘。

本文将深入探讨运营商在战新业务的商机挖掘过程中，如何通过剖析政商客户的数智化体系运营架构，实现精准的商机挖掘。

 1  客户需求结构：商机挖掘的“解剖图”

在面向政商客户的销售领域，客户的需求并非单一和简单的，而是一个复杂的结构体系，涉及技术、业务、管理等多个维度。

如果销售人员只是停留在表面需求（如价格、功能）的层面，很难真正打动客户。

需求结构是客户需求的系统性表达，它揭示了客户在不同层次、不同模块中的痛点和需求点。

掌握客户的需求结构，就像医生掌握人体的解剖结构一样，能够精准定位问题，并提供针对性的解决方案。

不同的客户因其业务性质、规模、发展阶段等因素，有着独特的需求组合。

对于销售人员来说，仅仅了解客户表面的需求远远不够，必须深入探究其背后的需求结构。

只有这样，才能在与客户的沟通中，准确地找到客户痛点，提供针对性的解决方案，进而挖掘出潜在的商机。

例如，一家制造企业可能表面上只是需要提升网络带宽以满足日常办公和生产数据传输的需求，但深入分析其需求结构后，可能会发现其在生产流程监控、设备远程管理、供应链协同等方面存在着数智化升级的潜在需求。

如果销售人员能够洞察到这些深层次的需求结构，就可以向客户推荐物联网、大数据分析、工业互联网平台等战新业务，从而为企业创造更大的价值，同时也为自己开拓更多的销售机会。

为什么客户的需求结构如此重要呢？

（一）精准定位需求

需求结构帮助销售人员从客户的业务场景出发，找到真正的痛点，而不是被表面的需求迷惑。

（二）提升沟通效率

通过结构化的问题引导客户，销售人员可以更快地了解客户的核心需求，避免无效沟通。

（三）增强专业性

对需求结构的深入理解，能够体现销售人员的专业能力，赢得客户的信任。

 2  政商客户数智化体系运营架构解析

运营商在战新业务（如5G、云计算、大数据、人工智能等）的商机挖掘过程中，政商客户的数智化体系运营架构就是其需求结构。

销售人员必须具备相应的知识背景，才能理解客户的数智化需求，并找到商机切入点。

这一架构通常包括基础层、支撑层、应用层、数据层、运维层、安全层等 6 大层次，内含 28 个模块。

（一）基础层

基础层是数智化体系的基石，包括网络基础设施、计算设备、存储设备等模块。

网络基础设施涵盖了有线网络和无线网络，如光纤网络、5G 网络等，其稳定性和带宽直接影响着数据传输的效率。

计算设备包括服务器、PC 终端等，负责数据的处理和运算。

存储设备则用于保存海量的数据，从传统的硬盘存储到先进的分布式存储，不同的存储技术满足着不同的数据存储需求。

（二）支撑层

支撑层主要为上层的应用提供技术支撑和服务，包含操作系统、中间件、数据库管理系统等模块。

操作系统是管理计算机硬件与软件资源的程序，如 Windows Server、Linux 等。

中间件则是连接操作系统与应用程序的桥梁，能够提供消息传递、事务处理等功能。

数据库管理系统用于组织、存储和管理数据，像 Oracle、MySQL等，确保数据的高效访问和安全存储。

（三）应用层

应用层是直接面向用户的业务应用，包括政务办公应用、企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）等模块。

政务办公应用涵盖公文流转、行政审批、会议管理等功能，提高政府部门的办公效率。

企业的 ERP 系统整合了财务、采购、生产、销售等核心业务流程，实现企业资源的优化配置。

CRM 系统则专注于客户关系的维护和管理，提升客户满意度和忠诚度。

SCM 系统用于协调企业与供应商、合作伙伴之间的物流、信息流和资金流。

（四）数据层

数据层是数智化体系的核心，包括数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化等模块。

数据采集负责从各种数据源收集数据，如业务系统日志、传感器数据、用户行为数据等。

数据存储采用合适的存储技术，将采集到的数据进行有效保存。

数据分析运用统计分析、机器学习、人工智能等技术，从海量数据中挖掘有价值的信息，为决策提供支持。

数据可视化则将分析结果以直观的图表、报表等形式呈现，方便用户理解和使用。

（五）运维层

运维层确保数智化体系的稳定运行，包括设备运维、系统监控、故障处理等模块。

设备运维负责对硬件设备进行日常维护和保养，确保其正常运行。

系统监控实时监测系统的性能指标，如 CPU 使用率、内存利用率、网络流量等，及时发现潜在问题。

故障处理则在系统出现故障时，迅速定位问题并采取有效的解决措施，减少停机时间。

（六）安全层

安全层是数智化体系的重要保障，包括网络安全、数据安全、应用安全、身份认证与授权等模块。

网络安全通过防火墙、入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）等技术，防范网络攻击和恶意入侵。

数据安全采用加密技术、数据备份与恢复等手段，确保数据的保密性、完整性和可用性。

应用安全通过漏洞扫描、安全编码等措施，保障应用程序的安全运行。

身份认证与授权则控制用户对系统资源的访问权限，防止非法访问。

 3  基于需求结构的战新商机挖掘方法

需求结构的分析必须分层、分模块进行，结合战新业务的应用场景，在与客户的对话中，通过场景化提问来找到战新业务与客户数智化模块的结合点。

（一）分层、分模块分析需求

销售人员在面对政商客户时，不能笼统地了解其需求，而要对其数智化体系运营架构进行分层、分模块的深入分析。

在基础层，了解客户现有的网络带宽是否满足业务增长的需求，是否需要升级到更高带宽的网络，如从百兆光纤升级到千兆光纤，或者是否有引入 5G 网络进行移动办公和生产场景改造的需求。

对于计算设备，客户是否面临着性能瓶颈，需要更新服务器以提升数据处理能力。

因此，对应于基础层，商机挖掘的重点是探讨客户在云计算、网络通信等方面的需求。

例如：“贵公司是否考虑将部分业务迁移到云端？”“在5G网络建设方面，贵公司有哪些具体的需求？”

在支撑层，关注客户使用的操作系统和中间件是否需要升级以获得更好的性能和安全性，或者是否有更换更适合业务需求的数据库管理系统的可能性。

例如，一些企业随着数据量的快速增长，原有的小型数据库无法满足大数据存储和分析的需求，可能需要迁移到更强大的分布式数据库。

在应用层，针对不同的业务应用，分析客户是否存在功能优化、流程再造的需求。

比如，企业的 CRM 系统可能在客户细分和精准营销方面存在不足，销售人员可以推荐基于大数据分析的智能 CRM 解决方案，帮助企业更好地了解客户需求，提高营销效果。

在数据层，了解客户在数据采集的全面性、数据分析的深度和数据可视化的直观性方面是否存在问题。

如果客户在数据分析方面能力薄弱，无法从海量数据中提取有价值的信息，销售人员可以向其推荐专业的数据分析服务和工具，帮助企业实现数据驱动的决策。

因此，对应于数据层，商机挖掘的重点是了解客户在数据采集、存储、处理和分析方面的需求。

例如：“贵公司目前的数据采集和分析能力如何？”“在数据治理和质量管理方面，贵公司有哪些痛点？”

在运维层，关注客户在设备运维的效率、系统监控的实时性和故障处理的及时性方面是否有改进的需求。

例如，提供智能化的运维管理平台，6实现对设备和系统的远程监控和自动化运维，降低运维成本。

在安全层，了解客户对网络安全、数据安全和应用安全的重视程度和现有防护措施。

如果客户面临着日益严峻的网络安全威胁，销售人员可以推荐先进的网络安全解决方案，如零信任安全架构，为客户的数据和业务保驾护航。

因此，对应于安全层，商机挖掘的重点是探讨客户在数据安全、网络安全等方面的需求。

例如：“贵公司是否有完善的数据安全策略？”“在网络安全防护方面，贵公司有哪些具体的需求？”

（二）结合应用场景展开提问与对话

在与客户的对话中，销售人员要结合战新业务的应用场景，通过场景化提问来找到战新业务与客户数智化模块的结合点。

例如，对于一家制造业企业，销售人员可以询问：“在您的生产车间中，是否存在设备故障导致生产中断的情况？如果通过物联网技术，将设备连接到云端，实现设备状态的实时监测和故障预警，提前安排维修，是否可以减少生产损失？”

通过这样的场景化提问，引导客户思考自身业务中存在的问题，以及战新业务如何解决这些问题。

再比如，对于政府部门，销售人员可以问：“在政务数据共享过程中，是否遇到数据安全和隐私保护的难题？我们的区块链技术可以实现数据的可信共享，确保数据在共享过程中的安全性和可追溯性，您是否感兴趣？”

通过具体的应用场景和问题，激发客户的兴趣，挖掘潜在的商机。

 4  实战案例分析

以某市政府部门为例，该部门在政务信息化建设过程中，面临着数据共享困难、业务协同效率低等问题。

销售人员通过对其数智化体系运营架构的分析，发现其在数据层和应用层存在较大的改进空间。

在数据层，各部门的数据分散存储，缺乏统一的数据标准和数据共享机制，导致数据无法有效整合和利用。

在应用层，不同部门的业务系统相互独立，信息流通不畅，影响了政务服务的效率和质量。

针对这些问题，销售人员结合区块链和政务大数据平台等战新业务，向该政府部门提出了以下解决方案：

利用区块链技术构建政务数据共享平台，实现数据的去中心化存储和可信共享，确保数据的安全性和完整性。

同时，基于政务大数据平台，对各部门的数据进行整合和分析，开发智能政务应用，如智能审批、智能监管等，提高政务服务的智能化水平。

通过这一解决方案，不仅解决了政府部门的数据共享和业务协同问题，还为运营商带来了可观的业务收入，包括区块链平台建设、大数据平台运营、智能政务应用开发等多个方面的合作项目。

 5  如何掌握基于需求结构的战新商机挖掘方法

随着云改数转战略的全面、深入推进，在战新业务的商机挖掘中，深入了解政商客户的数智化体系运营架构，即其需求结构，是销售人员必备的能力。

通过分层、分模块地分析需求结构，结合战新业务的应用场景，运用场景化提问的方法，销售人员能够准确地找到战新业务与客户数智化模块的结合点，从而挖掘出潜在的商机。

这不仅有助于提升销售业绩，还能为客户创造更大的价值，实现双赢的局面。

在未来的政商客户市场竞争中，掌握客户需求结构这一商机挖掘的制胜法宝，将成为运营商销售人员和企业取得成功的关键。