Salesforce 客户数据与业务集成平台

原有工作方式与业务问题

1. 01

   客户数据跨系统分布

   百万级客户数据分布在 CRM、Web 服务、数据库与外部系统中，数据模型、处理方式和责任边界都更复杂。

2. 02

   CRM 与外部服务需要持续协同

   CRM 内业务流程与平台外的客户服务、数据处理和外部协作能力需要通过稳定接口持续连接。

3. 03

   大型系统长期运行与持续变更

   项目不仅要完成功能开发，还要持续处理发布、生产问题、数据任务、性能瓶颈和后续需求。

实际交付了什么

1. 01

   设计并实现 Salesforce 侧客户数据与 CRM 业务能力，使核心客户信息和业务流程在企业平台内持续运行。

2. 02

   使用 Python / Flask 构建平台外的 Web 与业务服务，承担 Salesforce 之外的客户数据处理和业务能力。

3. 03

   结合 PostgreSQL 支撑客户数据存储、处理和业务查询，并与 CRM 和 Web 服务形成清晰的数据责任。

4. 04

   通过 REST API 连接 CRM、外部协作系统与其他业务服务，控制跨系统数据交换和异常边界。

5. 05

   在 Heroku 上完成部署与运维，并持续承担生产问题调查、数据处理、性能改善和交付衔接。

企业获得了什么

1. 01

   建立支撑百万级客户数据的 CRM 与 Web 业务平台，为长期客户数据处理和业务运行提供技术基础。

2. 02

   打通 CRM、外部服务和数据库之间的数据与业务协同，使不同系统能够在明确边界内持续工作。

3. 03

   形成覆盖开发、发布、运维、生产问题调查和数据处理的持续交付能力，而不是一次性交付后失去责任。

4. 04

   通过技术方案、Code Review 与性能改善控制大型系统在长期变更中的质量和运行风险。

Luke 的端到端责任

1. 01

   技术负责人：制定总体技术方案，判断关键技术路径并控制 CRM、Web、数据与外部系统的整体边界。

2. 02

   架构设计：组织 Salesforce、Python / Flask 服务、PostgreSQL、REST API 和云运行环境之间的系统职责。

3. 03

   核心实现：承担 Salesforce 与 Python / Flask 开发，解决跨平台业务与数据处理中的关键问题。

4. 04

   质量控制：负责 Code Review、问题分析和关键技术判断，维持多人协作与持续变更中的实现质量。

5. 05

   长期交付：支持部署运维、生产问题调查、数据处理、性能改善和后续交付衔接。

可验证的证据

这个案例适合什么样的企业

1. 01

   客户资料仍分散在个人与表格中

   需要建立统一客户视图，并让历史沟通、负责人和关联业务能够持续沉淀。

2. 02

   销售流程已经存在但缺少统一管理

   需要规范商机阶段、跟进任务、团队协作和管理报表，让 Pipeline 可见、可推进。

3. 03

   已有 CRM 需要继续定制或重构

   需要补充业务逻辑、界面、自动化、权限、数据质量或客户服务流程，并控制长期变更风险。

4. 04

   CRM 需要连接其他企业系统

   需要与网站、客服、订单、ERP、数据平台或其他内部系统建立清晰、可运维的集成边界。