AI 销售线索评分基础

一句话：根据匹配度、行为、时效和风险为线索排序，让销售先处理更可能成交的机会。

它是什么

销售线索评分把客户是否适合、是否有购买信号、最近是否活跃和是否存在排除条件转成可解释的分数。匹配度可以来自行业、规模和地区，行为可以来自询价、页面访问、下载和会议。评分必须定期与真实成交结果比较，避免模型继承历史偏见或把活跃但不适合的用户排在前面。

适合干什么

• 适合有稳定线索来源、CRM 和销售跟进流程的企业。

不适合干什么

• 不适合样本很少、成交定义不清或涉及受保护敏感属性的自动决策。

普通人怎么用

先用十个简单规则建立人工评分，再观察高分线索是否真的更容易推进。

进阶用户怎么用

进阶用户可使用历史数据训练预测模型，但必须保留原因解释、人工覆盖和定期漂移检查。

常见误区

• 常见误区是分数高就应该自动成交。评分只决定跟进优先级，不替代销售判断和客户需求确认。

和相似工具的区别

• 规则评分透明易维护，预测评分能识别复杂模式但更难解释。
• 线索评分判断优先级，客户分群决定采用什么沟通策略。
• 购买意向高不代表客户匹配度高。

入门步骤

• 回看最近五十条线索，比较成交与未成交在线索来源、行为和基本条件上的差异。