销售线索 AI 打分排序，销售每天先跟最有希望的 20 条线索

痛点：原来怎么干的

一家 SaaS 公司市场部每月产生约 3000 条线索，来自官网表单、直播和展会名片，销售运营 3 人此前人工清洗和分配要两天，线索按先到先得分发，销售常抱怨拿到的是无效线索。历史数据显示跟进 48 小时内未触达的线索转化率骤降，上月线索到商机转化率仅约 3%。

做法：分几步改

1. 用流程自动化接入各渠道线索，先由脚本做去重和字段补全，再调用大模型按行业、规模、需求关键词打初筛标签。
2. 把历史成单线索的特征整理成打分标准，让模型输出 0 到 100 的意向分和一句推荐理由，写入线索管理表。
3. 按分数自动分级分发：80 分以上当天派资深销售并要求 4 小时内首次触达，60 到 79 分进标准培育序列，60 分以下进线索池。
4. 运营每周抽查 30 条 AI 高分与低分线索核对判断是否合理，每月根据成单回流的实际结果调整打分标准与分发阈值。

效果：改完变成什么样

可以直接抄的三条

• 线索打分先跑历史成单数据回测，分不准的规则宁可人工兜底，也不要让销售长期替模型买单。
• 打分必须输出推荐理由，只给一个数字销售不会信任，理由才让他们愿意点开。
• 分数阈值不是一次性配置，每月用成单结果校准一次，防止渠道质量变化导致排序漂移。