Use Case
销售线索评分 AI Agent 工作流
帮助团队更一致地处理重复线索，但不把评分结果当成无需复核的最终销售决策。
它解决的典型问题
- 入站线索逐条人工判断，标准不一致
- 销售团队在明显低匹配线索上花太多时间，却仍会漏掉高价值异常机会
- 当前路由逻辑藏在个别同事经验里，难以解释也难以复制
工作流步骤
- 接收线索数据
- 整理公司、角色、需求和意图信号
- 应用评分或分级逻辑
- 路由到对应跟进路径
- 把模糊、战略型或高价值线索转人工
需要的输入材料
- 表单字段或入站消息
- 资格判断标准
- 线索路由规则
- 人工复核阈值
输出与交付物
- 资格判断逻辑与分级标准
- 路由原因说明
- 高价值线索的人工复核阈值
- 对应跟进路径建议
哪些情况必须升级
- 高价值线索但信息不完整
- 公司规模、意图和优先级信号互相冲突
- 任何可能把重要机会错误压低的判断
边界
- 不把评分结果当成最终销售决策
- 不自动拒绝高价值或模糊线索
- 不隐藏路由判断背后的原因
适合在这些场景使用
- 销售团队已经有相对稳定的资格定义或路由逻辑
- 真正需要的是提高首轮筛选速度和一致性
不适合在这些场景使用
- 团队根本没有稳定的合格线索定义
- 每一条线索都是高度战略型 account-based 机会
- 业务希望用评分完全替代人工判断
真实流程差异
线索评分不是做一个神秘分数，而是把资格信号、理由和人工升级阈值写清楚。
典型输入样例
- 来源：官网 demo 表单 + 补充说明消息
- 字段：公司规模 120 人，职位 VP Sales Ops，地区 SG，需求“想在 30 天内替换手工路由”
- 行为信号：访问过 pricing 和 case studies
- 已知约束：当前仍在试用竞品，需要 2 周内对比方案
流程前后对比
- 交付前：销售按个人经验判断是否值得跟，结果同类线索分流不一致。
- 交付后：先归一化公司、角色、需求、时机，再输出分级、理由和下一步路径。
- 结果差异：速度更快且可解释，但高价值和模糊线索仍要人工复核。
脱敏 workflow 示例
- 读取表单与最近 7 天行为信号
- 提取 firmographic / intent / urgency 三组指标
- 命中规则：Mid-market + Ops buyer + 30-day timeline -> A2 band
- 建议路由：AE queue + 24h follow-up
- 若账号名单命中 strategic list -> 无论分数高低都升级人工
测试用例示例
- Case LS-09：表单信息很少，但邮箱域名属于战略目标客户。
- 期望结果：不能因字段缺失被压成低分，必须触发 strategic-review。
- 验收重点：评分规则和例外规则同时可见，不能只有最后结果。
交付判断与边界
线索评分页真正要回答的是：哪些线索能标准化处理，哪些机会绝不能被自动压低。
常见失败场景
- 表单字段太少，系统用猜测补足意图。
- 战略型账号因公司规模不大被误判为低优先级。
- 销售口径变化了，但评分逻辑没有同步更新。
交付周期判断
- Lite：单一表单、3 个以内分级、无 CRM 联动时，可先做 2 到 4 个工作日验证。
- Standard：需要分级理由、人工阈值和后续路径建议时，通常按 5 到 10 个工作日交付。
- Enterprise：涉及 CRM 回写、territory rules、ABM 名单或多团队路由时，通常进入 2 到 4 周交付。
适合哪个套餐
- 默认判断：线索评分大多落在 Standard。
- 只有字段非常稳定、先做轻量分级验证时，Lite 才合适。
- 只要有 CRM 集成、跨地区路由或复杂战略名单逻辑，就更接近 Enterprise。
和现有工具的区别
- 和静态 CRM 打分不同：不仅算分，还输出理由、升级阈值和下一步动作。
- 和垃圾线索过滤不同：目标不是挡掉全部低质量线索，而是保护高价值例外。
- 和通用 AI enrich 工具不同：重点不是补资料，而是把可执行的 qualification workflow 交付出来。
FAQ
常见问题
这能完全替代人工资格判断吗？
不能。它能提高一致性和速度，但战略性、模糊性和异常高价值线索仍应由人工复核。
它能解释为什么线索被分到某个路径吗？
可以。一个可用的交付包必须把资格信号和路由原因写清楚，而不是做成黑箱。