阿里云阿里云智能-商业技术工程师（战略大客户方向）-深圳

1、负责华南区域内企业客户的业务拓展，行业包括但不限于：央国企、MNC、零售业、制造业、服务业等； 2、要求具备AI知识基础，有Maas经验者优先； 3、深入挖掘潜在销售机会，为客户提供从基础架构、平台技术、业务咨询到战略规划等多层次的服务，达成业务目标； 4、对华南区域内企业市场的信息化、数字化、智慧化需求有宏观理解； 5、对云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等技术有相应的理解，能够促进客户需求与解决方案的有效结合。 客户关系管理 • 客户开发：主动了解所在区域/市场的关键行业knowhow，保持对AI趋势的深度、及时掌握，识别市场机会，开拓新客户或挖掘现有客户的产品和技术需求，形成有效商机。 • 客户业务理解及需求挖掘：充分了解客户商业模式、AI场景下的业务挑战，进行客户组织架构梳理和决策链摸排，获取客户信息，通过串联客户OKR，找到双方合作机会点。 • 建立组织客情：维护好关键决策点的客情关系，协调我司管理层和客户建立连接，作为“铁三角”的导演，进行良好的内部项目协调。与客户各层级建立长期的业务和技术关系，赢取客户信任，在合作中获得关键性支持。 产品和技术价值传递 • 理解阿里云产品及解决方案：深入理解飞天云计算操作系统、七大件、全栈AI（从算力到模型到应用）等阿里云产品的技术价值，了解竞对的差异化竞争优势，能够根据客户需求初步制定解决方案。 • 独立面向客户讲解业务解决方案：针对客户特定场景业务需求，独立面向客户讲解阿里云业务解决方案，清晰的传递阿里云竞争力以及能够为客户创造的业务价值。 制定商务策略及商机转化 • 促进客户决策及商机转化：能摸清并影响客户决策链路，制定应对商务方案，运用销售策略，转化商机，达成业绩，实现与客户的双赢。 • 客户运营和管理：作为第一责任人，从商机获取、客户交流、招投标商务流程管理、客户交付及问题解决，到内部产研、财税法等支撑部门有效协同，整合内外部资源，识别管理风险点，做好精细化运营和项目落地。 持续做好客户服务 • 客户全生命周期的业务支持：持续做好客户服务，及时解决客户问题，提高客户满意度，长期陪伴客户成长 • 推动产品反向优化：将客户使用中遇到的影响客户体验的问题，反向推动内部解决，推动内部产品解决方案和流程体系的改进。

1、负责华南区域内企业客户的业务拓展，行业包括但不限于：泛互联网、出海、电商、零售业、制造业、服务业等； 2、要求具备企业客户基础；有多个大型项目的项目经理经验者优先； 3、深入挖掘潜在销售机会，为客户提供从基础架构、平台技术、业务咨询到战略规划等多层次的服务，达成业务目标； 4、对华南区域内企业市场的信息化、数字化、智慧化需求有宏观理解； 5、对云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等技术有相应的理解，能够促进客户需求与解决方案的有效结合。

1、 政企客户AI场景挖掘：负责全国范围内政企方向相关行业的客户拓展，重点梳理阿里云AI产品在教育科研、民生服务、文化文旅、智能硬件、客服等重点场景的销售机会点，触达并维护客户关系，发掘潜力客户并捕获项目机会； 2、AI客户拓展：规模化开拓全国AI客户，覆盖AI原生企业、初创公司、AI开发商、AI数据服务商及正在进行AI转型的各类企业，构建高转化率的AI客户销售漏斗。 3、AI业务收入：负责政企市场的AI MaaS业务的销售线索与商机全生命周期，通过线上和线下多渠道交流方式，协同解决方案和产品团队，从线索挖掘，商机引导，方案交流，商务沟通到项目成单，对政企AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责。 4、市场洞察与GTM策略：紧密跟踪生成式AI前沿趋势，包括大模型演进、智能体（Agent）框架、AI基础设施架构及主要竞品动态，联合解决方案团队将行业客户洞察转化为场景化的客户化解决方案，协助市场和产品方案部门进行GTM市场策略设计。 5、AI重点客户经营：在政企领域与AI导向型企业的C-level高管及技术决策者建立长期、互信的合作关系，推动客户高满意度、高留存率及持续业务增购。 6、AI场景共创：理解客户的AI目标和业务挑战，通过深入交流和行业经验，一起找到高价值的AI应用机会；用客户语言沟通表达阿里云大模型价值，共同设计并验证可行方案，让AI发挥业务价值 7、 AI生态建立：善于整合技术、生态与商业资源，攻克AI落地中的关键挑战，与客户技术决策层及生态合作伙伴建立深度信任关系，沉淀可复用的行业解决方案与最佳实践，为阿里云AI战略的长期发展储备关键客户与技术资产。 8、跨部门协同运作：联动AI解决方案、产品、市场等团队，打造面向细分市场与重点客户的价值主张；策划并执行线上线下技术研讨会、Demo演示等活动，激发客户兴趣，传递技术价值，赢得客户信任。

1、 政企客户AI场景挖掘：负责全国范围内政企方向相关行业的客户拓展，重点梳理阿里云AI产品在教育科研、民生服务、文化文旅、智能硬件、客服等重点场景的销售机会点，触达并维护客户关系，发掘潜力客户并捕获项目机会； 2、AI客户拓展：规模化开拓全国AI客户，覆盖AI原生企业、初创公司、AI开发商、AI数据服务商及正在进行AI转型的各类企业，构建高转化率的AI客户销售漏斗。 3、AI业务收入：负责政企市场的AI MaaS业务的销售线索与商机全生命周期，通过线上和线下多渠道交流方式，协同解决方案和产品团队，从线索挖掘，商机引导，方案交流，商务沟通到项目成单，对政企AI MaaS业务的Token用量和收入增长负责。 4、市场洞察与GTM策略：紧密跟踪生成式AI前沿趋势，包括大模型演进、智能体（Agent）框架、AI基础设施架构及主要竞品动态，联合解决方案团队将行业客户洞察转化为场景化的客户化解决方案，协助市场和产品方案部门进行GTM市场策略设计。 5、AI重点客户经营：在政企领域与AI导向型企业的C-level高管及技术决策者建立长期、互信的合作关系，推动客户高满意度、高留存率及持续业务增购。 6、AI场景共创：理解客户的AI目标和业务挑战，通过深入交流和行业经验，一起找到高价值的AI应用机会；用客户语言沟通表达阿里云大模型价值，共同设计并验证可行方案，让AI发挥业务价值 7、 AI生态建立：善于整合技术、生态与商业资源，攻克AI落地中的关键挑战，与客户技术决策层及生态合作伙伴建立深度信任关系，沉淀可复用的行业解决方案与最佳实践，为阿里云AI战略的长期发展储备关键客户与技术资产。 8、跨部门协同运作：联动AI解决方案、产品、市场等团队，打造面向细分市场与重点客户的价值主张；策划并执行线上线下技术研讨会、Demo演示等活动，激发客户兴趣，传递技术价值，赢得客户信任。