同时，即使企业意识到需要根据客户生命周期进行有针对性的营销和客户获取，仍然会面临很多困难：
各部门、各业务条线的数据很难汇总，营销人员无法获得全维的客户数据和画像；
缺乏数据库建设和运维、数据清理和分析等数据管理技术和工具，无法持续深入处理客户状态数据；
覆盖的营销渠道资源有限且不多，无法系统开展客户获取活动，无法有效接触和建立新的目标客户；
无法与客户保持联系，及时介入并找回未转化或流失的客户，系统跟踪转化客户资源 。
现有市面上已有结合大数据、人工智能、云计算技术的智能营销获客软件、云平台 saas服务，可以通过自动化、智能化方式，帮助解决大部分企业客户生命周期管理难题，主要包括以下 10 种常见功能：
营销广告智能投放：整合了搜索引擎、新闻门户、社交软件、新/自媒体、广告需求方(dsp)平台、知识体验、在线名人直播、应用商店等主流流量渠道和营销方式 。根据渠道特征和内容需求自动生成营销内容，根据人群特征准确定位推广信息；
在整个互联网渠道中，海量机构数据池：获取工商、招投标、财务报告、研究报告、媒体报道等信息以及开放经营实体的有效联系方式，整合自身数据，构建标签体系和供应链知识图谱，构建能够支持线索挖掘的企业数据库 。智能销售、数字营销、客户管理等营销客户获取功能；
优质客户搜索与定位：允许企业通过关键词、行业、地区、注册资本、历史竞价记录等搜索维度，以更细化的方式搜索高质量的销售线索和高价值的客户数据；
精准潜在客户推荐：系统大规模收集公共数据，每天更新企业销售线索数据库，利用ai推荐系统和匹配算法，根据企业已经关注或自主导入的客户和业务经理的行为，主动推荐相似的潜在客户；
智能外呼筛选高意向客户：企业通过各种市场渠道获得潜在客户名单，然后使用出站机器人过滤意向 。有意和高价值的用户被发送到销售线索池，并分配到销售跟进；所有用户数据都将被分层，并贴上结构化标签，然后存入仓库；结合客服机器人的通话数据(录音、文字)和业务数据(历史交流、交易情况)，建立线索评分模型，对客户价值进行分层；
客户行为分析与预测：利用数据分析技术挖掘细分人群的特征，建立用户画像，帮助企业更好地了解用户，提供满足用户需求的多层次、多组合、精准服务，如个性化内容推送、智能导购、精准活动通知等 。并根据用户行为进一步分析或预测客户属性、客户消费行为、业务属性、服务属性等因素；并反思产品和服务出现问题的原因以及改进的余地；
交互式电子宣传资料与名片：从多个维度展示企业背景和产品特征，更容易赢得客户信任；记录用户和浏览轨迹，用于新获得客户的标签管理；
企业营销数据打通：开放了企业crm、线上线下营销平台、企业服务器行为收集日志、业务软件、客户服务系统等企业服务工具数据库 。在企业内部形成数据闭环，整合资源，保证客户在各种场景下形成的数据形成关联性；
实时管理和评估营销推广效果：软件后台可以将所有营销活动和营销行为纳入监控过程，记录反映peo之间完整关系的数据
辅助营销工具：模板制作营销文案、在线营销程序自动生成、短信群发、快速客户互动、好友管理、文档分类、网站a/b测试等 。
这些智能客户获取解决方案主要分为五类：营销云、精准营销解决方案、大数据线索挖掘获客解决方案、智能语音外呼机器人、智能名片根据客户获取方式和适用的营销场景 。其中绝大多数是以软件即服务的形式交付的(saas)，解决方案提供商统一将应用软件部署在他们自己的服务器上 。企业可以根据客户解决方案的要求，通过互联网向厂商订购应用服务，根据订购的应用软件的版本模式(免费、付费、增值)、订购时间(月、年)或服务规模(资源数量、流量)付费，通过互联网获取相应的软件服务 。厂商还会根据不同细分行业的市场特点和营销策略提供特殊解决方案，如快消、电商、生活服务、家装建材等行业 。