当新技术扎堆出现，真正重要的往往是底层逻辑。市场部一场直播下来收两百条留资，销售跟不过来又不敢漏。2026年用AI给线索先打个分，高意向的立刻转人工，低意向的放进培育池自动养。
一条线索的价值怎么算出来？
线索打分看两类信号：行为信号像点了报价页、下载了白皮书、看直播超过二十分钟；属性信号像公司规模、职位、预算区间。大模型读一遍客户留资时填的需求和聊天记录，输出一个零到一百的分，再附上判断理由，销售不是面对一个冰冷数字，而是知道这条线索为什么值钱。值得注意的是，这类变化往往比想象中来得更快。
从留资到销售手里要走几步？
流程上这么走：表单或企微好友进来先自动打标签，分数过线的即时推给对应区域销售并附上客户背景摘要，分数不够的进内容培育池，每周自动发一封案例邮件，等客户再次点击就重新触发打分。企微SCRM加一个大模型节点就能跑通，不需要重写现有系统。换个角度想，这正是 线索跟进 从概念走向日常的证明。
打分模型上线后为什么常常失灵？
打分失灵多半是因为规则半年不更新：新品类、新活动带来的新行为没进模型，分数就失真。另一个坑是打得太严，把只是随便看看的潜在大客户全漏掉。做法是每周拉一次成交客户复盘，看当初AI给的分数对不对，对不上的维度就调权重。对普通人和小团队来说，这里藏着可操作的机会。
线索自动化的本质是让销售的时间花在赢面最大的客户身上。
去论坛讨论
前往 silicon-agi.com 论坛 参与讨论
💬 更多交流内容，请点击本站论坛交流区：silicon-agi.com
