如何進行商機線索管理，做好一系列的運營、跟進動作？或許我們可以搭建相應(yīng)的商機管理系統(tǒng)。這篇文章里，作者就結(jié)合實際案例，介紹了To B業(yè)務(wù)的商機線索管理系統(tǒng)搭建，一起來看看，或許會對你有所幫助。

概要

對于很多ToB業(yè)務(wù)的網(wǎng)站/產(chǎn)品，尤其是不支持在線電商化購買，需要進行銷售跟進人工報價及后續(xù)服務(wù)的，核心的業(yè)務(wù)流程通常是：流量獲取、流量中的商機線索捕獲、商機培養(yǎng)、商機分配、商機轉(zhuǎn)化。

從流量獲取來說，第三方平臺廣告投放、SEO、SEM、私域流量運營、轉(zhuǎn)介紹等都是常用的途徑和方法，關(guān)于SEO策略在我其他文章中有詳細描述，此處不贅述。本文主要結(jié)合實際的應(yīng)用案例來介紹如何進行商機線索管理。

我司業(yè)務(wù)主要是ToB端素材版權(quán)代理銷售業(yè)務(wù)，包含圖片、視頻、字體、音樂。作為國內(nèi)版權(quán)素材行業(yè)的頭部公司，我們的客戶整體分為兩大部分，我們內(nèi)部定義為KA（Key Account）關(guān)鍵客戶、中長尾客戶（客單價較低，客戶數(shù)量較大，主要為中小微企業(yè)）兩大部分。其中又根據(jù)行業(yè)會區(qū)分廣告代理公司（Advertising Agency）、企業(yè)、媒體等。

針對于KA的客戶主要通過合作頻率、購買量、合作關(guān)系穩(wěn)定程度、對其他潛在客戶或客戶群體的購買決策影響等多維度進行評估后，從中長尾客戶中發(fā)掘、成長和維護。KA客戶的數(shù)量相對穩(wěn)定。

而中長尾客戶（中小微企業(yè)為主）則主要通過各渠道流量進站后，經(jīng)過商機線索管理系統(tǒng)進行一系列發(fā)掘、運營、跟進操作后轉(zhuǎn)化得來。

商機線索管理系統(tǒng)上游是流量獲取，下游是客戶維護（主要在商務(wù)運營系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)等），本文將對商機線索管理系統(tǒng)范圍內(nèi)的內(nèi)容進行介紹和分享，主要包括：

• 什么是商機
• 商機線索分類
• 商機識別
• 線索管理

一、什么是商機

商機線索（Sales Leads），簡單來說，就是業(yè)務(wù)中還沒有成為客戶，但是有可能成為付費客戶的一部分用戶。他們是開拓新客戶的關(guān)鍵，是銷售額、客戶數(shù)增長的主力軍。

如何能夠從海海流量中發(fā)現(xiàn)商機并且有效的分配銷售資源去跟進、轉(zhuǎn)化，是商業(yè)轉(zhuǎn)化（尤其ToB業(yè)務(wù)，ToC業(yè)務(wù)面向用戶群相對較分散且數(shù)量龐大，并且購買行為主要依靠產(chǎn)品本身以及用戶的需求性、自發(fā)性，往往不需要銷售主動參與到轉(zhuǎn)化過程中。）關(guān)鍵的命題。

二、商機線索分類

線索分為兩大類，初步線索（簡稱線索）、成熟線索（簡稱商機）。

1. 線索

線索特指剛接觸產(chǎn)品，還沒有表現(xiàn)出強烈購買意愿的用戶。可以細分為以下三類：

1. 冷線索（Cold Leads）：潛在客戶，對產(chǎn)品或服務(wù)沒有表現(xiàn)出明顯的興趣，或者剛接觸公司的產(chǎn)品，還不是很熟悉公司的產(chǎn)品/服務(wù)
2. 溫線索（Warm Leads）：潛在客戶或者對產(chǎn)品/服務(wù)有一定的了解，并且表現(xiàn)出了一些興趣，但是還沒有表露出明顯購買意愿的用戶
3. 熱線索（Hot Leads）：潛在客戶或?qū)Ξa(chǎn)品/服務(wù)非常感興趣，甚至已經(jīng)主動詢問或者完成初步溝通，有明確購買意愿的用戶，這部分基本可以開始向“商機”轉(zhuǎn)化

2. 商機

對產(chǎn)品/服務(wù)非常感興趣，已經(jīng)進行過詢問或者初步溝通，有明確購買意愿，并且提供了部分留資（提供了聯(lián)系方式或其他相關(guān)信息，例如企業(yè)名稱、購買用途、職業(yè)、職位等）的高購買潛力用戶，整體可以分為以下三類：

1. 營銷合格線索（MQL，Marketing Qualified Lead）：符合一定營銷標準的線索，在我們這個產(chǎn)品中，定義為主動提供了自己的聯(lián)系方式，并且提供了期望購買的圖片ID的用戶
2. 銷售合格線索（SQL，Sales Qualified Lead）：進過進一步評估，認為值得銷售團隊跟進的線索，在我們這個產(chǎn)品中，定位為除了手機號、購買目標圖片ID之外，還提供了準確的企業(yè)信息（企業(yè)名稱、行業(yè)等）的用戶
3. 銷售接受線索（SAL，Sales Accepted Lead）：銷售團隊已經(jīng)接受，并且計劃跟進的線索。在我們這個產(chǎn)品中，定義為除了手機號、企業(yè)信息、購買意向圖片以外，對方愿意溝通（而非點擊咨詢后一言不發(fā)）并且對于初步報價沒有明顯抵觸情緒的用戶

三、商機識別

為了有效的從海量用戶（千萬）中識別出哪些有購買潛力，并且識別出哪些購買潛力較高，值得分配稀缺的銷售資源去重點跟進，我們需要有效的商機識別機制和功能。

主要用于商機識別的產(chǎn)品設(shè)計有以下三個：

1. 自助留資
2. 用戶畫像
3. 線索評分

1. 自助留資

主要的矛盾在于用戶數(shù)量規(guī)模與客服、銷售數(shù)量規(guī)模不對等的矛盾。如果每天數(shù)萬人咨詢，那么目前的客服、銷售數(shù)量是沒有辦法服務(wù)到每一個人的。因此我們在網(wǎng)站中開發(fā)很多關(guān)鍵節(jié)點上的留資彈窗，用以收集用戶的留資信息。

為什么要收集留資信息，其實從上文中我們對MQL、SQL、SAL的判定可以看出，我們認為提供手機號、企業(yè)名稱、購買素材的用途這三項信息，如果都準確的情況下，很大程度可以表達用戶的購買意愿。達到上述三個標準的，至少都可以稱之為MQL 銷售合格線索，已經(jīng)值得銷售去一對一的跟進服務(wù)了。因此我們通過這個高門檻，直接篩選出了SQL讓銷售進行一對一溝通，判定是否可以升級為SAL甚至直接成單。

收集留資信息的彈窗主要在一下關(guān)鍵行為節(jié)點上彈出：

素材詳情頁點擊購買按鈕：素材詳情頁，意味著用戶很大概率已經(jīng)通過搜索找到了自己心怡的內(nèi)容，這個時候我們可以在留資時直接將詳情頁圖片ID帶到客服系統(tǒng)。

如果用戶填寫了手機、企業(yè)、購買用途，那加上詳情頁圖片ID，我們就獲得了4項關(guān)鍵信息，此時會直接跳轉(zhuǎn)到人工客服進行對話。如果用戶沒有填寫上述信息，或填寫錯誤（手機號會進行號段、長度驗證，企業(yè)名稱會調(diào)取天眼查/企查查API接口進行校驗），則跳轉(zhuǎn)到機器人客服，如果用戶有需求，再點擊“人工客服”按鈕到達人工客服。通過這個判定邏輯減少客服、售前資源的占用。

無下載權(quán)限時用戶點擊下載按鈕時彈出：整體邏輯與上“素材詳情頁點擊購買按鈕”一致，只是對于素材網(wǎng)站，下載是一個用戶表達認可、需求的重要行為節(jié)點。

2. 用戶畫像

客服或售前銷售在與咨詢對象溝通時，如何快速的的識別對方購買意向強烈程度，決策要花在與這個用戶溝通的資源數(shù)量、報價策略等，需要用戶畫像系統(tǒng)進行支持，用戶畫像會給到這個用戶多個維度的行為數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)幫助銷售客服進行判斷。

用戶畫像主要涉及以下維度的數(shù)據(jù)：

• 用戶屬性：首次訪問渠道、最近一次訪問渠道、SEM渠道來源搜索引擎關(guān)鍵詞、手機號、賬號ID、注冊時間、IP地址（及城市信息）
• 用戶行為數(shù)據(jù)：近7日訪問次數(shù)、近30天訪問次數(shù)、當(dāng)日下載次數(shù)、近7日下載次數(shù)、近30日下載次數(shù)、近1日收藏次數(shù)、近7日收藏次數(shù)、近30日收藏次數(shù)、最近一次搜索關(guān)鍵詞、近1日最常搜關(guān)鍵詞TOP5、近1日搜索次數(shù)、近7日搜索次數(shù)、近30日搜索次數(shù)等
• 合作信息：是否關(guān)聯(lián)客戶企業(yè)、歷史合作情況、關(guān)聯(lián)銷售名稱、關(guān)聯(lián)銷售業(yè)務(wù)線、客戶行業(yè)、細分行業(yè)標簽、客戶級別
• 推斷數(shù)據(jù)：用戶行業(yè)推斷（根據(jù)不同行業(yè)客戶的搜索行為與當(dāng)前用戶搜索行為評估相似度）、公司推斷（根據(jù)已知公司用戶的IP進行匹配）、同公司用戶咨詢次數(shù)

3. 線索評分

隨著多年業(yè)務(wù)的開展，逐漸會累積下來很多經(jīng)驗、用戶數(shù)據(jù)。如何將用戶數(shù)據(jù)總結(jié)成一套評定商機線索購買潛力的工具，是一個很重要的話題。如果能夠在用戶咨詢前通過他的屬性、行為預(yù)估他的購買可能和購買潛力，可以有效的優(yōu)化客服、售前資源配置，并且可以有效識別重點客戶，也可以幫助降低前期線索轉(zhuǎn)化對客服、銷售歷史經(jīng)驗的依賴，方便團隊的擴展和提效。

通過歷史數(shù)據(jù)的分析，往往可以得知哪些用戶更有購買潛力或者意愿。例如對于版權(quán)素材業(yè)務(wù)來說，廣告代理公司購買意愿和可能肯定是強于其他行業(yè)的公司的。而廣告公司從地域上來說集中在北上廣一線城市，因此如果訪問用戶如果通過IP識別到是北上廣深的用戶，那么天然可以認為他的購買潛力是高于二線、三線城市用戶的。

如果用戶主動留資，告訴我們他是廣告公司的，那么我們會認為他更有購買可能和潛力，但是如果他沒有告訴我們他是廣告公司的，怎么辦呢？

我們首先可以比對他的IP地址，和我們客戶庫中廣告公司的IP地址比對，如果匹配上，那么大概率他們可以建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。如果IP匹配不上，我們可以根據(jù)客戶庫中廣告公司用戶的日常行為數(shù)據(jù)、搜索詞數(shù)據(jù)、常訪問內(nèi)容數(shù)據(jù)進行總結(jié)，從而和新用戶進行比對，推斷新用戶是否屬于廣告行業(yè)。

綜上，通過用戶的行為數(shù)據(jù)、用戶的屬性、客服聊天的對話記錄（例如部分關(guān)鍵詞），結(jié)合歷史成交的客戶數(shù)據(jù)，我們可以很大程度上在對方?jīng)]有提供有效信息時即識別到這個商機線索可能成單的幾率甚至是商業(yè)轉(zhuǎn)化潛力。

以往我們的實現(xiàn)邏輯，是總結(jié)出對用戶購買影響最大的幾個維度數(shù)據(jù)，根據(jù)各個維度進行歷史數(shù)據(jù)分析，看哪些維度在購買客戶的特征中占有較大影響權(quán)重，則賦予這個維度的數(shù)據(jù)一個權(quán)重，最后多個維度加權(quán)求和，得到一個商機線索的評分。從而用這個評分來告訴客服、銷售，哪些用戶應(yīng)該重點跟進，哪些用戶不能強求。

例如對于我們業(yè)務(wù)上來說，最重要的是用戶行業(yè)，其次是城市，再其次是對方咨詢前某幾個固定周期內(nèi)下載、收藏、搜索的次數(shù)，已經(jīng)對方在溝通過程中是否響應(yīng)積極，是否對于價格表現(xiàn)出敏感等特征。結(jié)合以上內(nèi)容可以給出一個較為客觀的商機潛力評分。

但是我們現(xiàn)在也有一個新的思路和落地方案，相較之前的評分邏輯更加高效，更加減少了對人的依賴，能夠監(jiān)控到的數(shù)據(jù)顆粒度更加細致。畢竟在之前的方案里，所謂權(quán)重給得相對主管，很多的評分邏輯有較多人的主觀性在其中，所以最后評分的高低和成單轉(zhuǎn)化率高低也只是大概相關(guān)，誤差還是會比較大。

新的方案流程圖如下：

新的方案是通過算法建模，訓(xùn)練模型，通過模型來進行商機評分，每個維度對評分的影響，完全交由算法來進行總結(jié)和學(xué)習(xí)。

首先是收集數(shù)據(jù)，將用戶行為數(shù)據(jù)、客戶屬性、推斷的用戶數(shù)據(jù)、客服數(shù)據(jù)作為特征，將是否成單作為標簽，以每個用戶（user_id）為一行數(shù)據(jù)，提取各維度數(shù)據(jù)特征后（例如近1月、6月、1年的搜索、下載、收藏次數(shù)，用戶的行業(yè)、城市，客服對話記錄的分詞結(jié)果等）構(gòu)建為數(shù)據(jù)集。

通過pandas對數(shù)據(jù)集進行加載、檢查、處理缺失值、格式化，從而獲得完整的數(shù)據(jù)集。從完整數(shù)據(jù)集中抽取10%作為測試集保留（用以評估模型準確率、性能），其余90%作為訓(xùn)練集，用來訓(xùn)練模型。

數(shù)據(jù)通過開源的Scikit-learn庫中RandomForestClassifier方法構(gòu)建決策樹，訓(xùn)練隨機森林模型，從而作為回歸問題來根據(jù)一個新用戶的行為數(shù)據(jù)、基本屬性等維度數(shù)據(jù)預(yù)測他的商機線索評分。

模型訓(xùn)練完畢，通過調(diào)參（下文附RandomForestClassifier參數(shù)及釋義）、測試，確保模型性能達到預(yù)期后通過joblib保存模型，實現(xiàn)模型持久化，在使用的時候通過joblib加載訓(xùn)練好的模型，從而完成商機線索評分的預(yù)測。

在上線一段時間之后，再用新的數(shù)據(jù)重新加入訓(xùn)練，如果上線之后的時間里發(fā)現(xiàn)預(yù)測準確性不高，還需要繼續(xù)對參數(shù)進行調(diào)優(yōu)。

RandomForestClassifier常用的參數(shù)如下圖：

四、線索管理

直到了商機有哪些類別，也知道了商機如何識別甚至如何給到評分，現(xiàn)在就可以開始進行全流程的線索管理了。線索管理主要包含以下幾部分：

• 線索捕獲
• 線索分配
• 線索培養(yǎng)
• 線索跟進
• 數(shù)據(jù)統(tǒng)計&報告
• 三方系統(tǒng)對接

1. 線索捕獲

線索捕獲分為兩個部分，一是主動，而是被動。先說被動，等著用戶在網(wǎng)站中使用各種功能、服務(wù)之后，對網(wǎng)站產(chǎn)品有所了解了，自發(fā)的產(chǎn)生了購買意愿，然后去點擊在線客服或通過400電話、企業(yè)微信聯(lián)系到我們的客服、銷售，從而成為一個商機線索。

而主動呢，則是對方并沒有發(fā)起咨詢，而是我們通過用戶在網(wǎng)站中的行為數(shù)據(jù)，識別到這個用戶可能有購買意愿了。那么我們可以通過各種手段去觸達他，從而有效溝通產(chǎn)生銷售。觸達的方式可以主動的call out，可以是在網(wǎng)站中提供定制化的內(nèi)容推薦吸引對方產(chǎn)生購買意愿，也可以是在關(guān)鍵路徑上（例如下載）通過特殊權(quán)益（例如贈送圖片試用張數(shù)等營銷手段）吸引對方主動的發(fā)起咨詢。

對于主動出擊，由于用戶量巨大，我們會每天跑數(shù)據(jù)，跑出每個用戶的商機評分，然后給用戶打上高中低潛力值等營銷標簽，根據(jù)不同的標簽在網(wǎng)站進行定制化的引導(dǎo)和轉(zhuǎn)化。

2. 線索分配

如果和線索有效開始了溝通，我們需要根據(jù)對方是新客戶還是老客戶、應(yīng)該屬于哪個業(yè)務(wù)線、屬于哪個區(qū)域進行劃分，劃分后轉(zhuǎn)到對應(yīng)負責(zé)的銷售手中。比如我們發(fā)現(xiàn)他是某個老客戶的子部門，那么會把這個線索給到負責(zé)那個老客戶的銷售手中跟進。如果發(fā)現(xiàn)對方是大企業(yè)，則給到KA銷售團隊，如果是中小微企業(yè)，則給到中長尾的銷售團隊。如果對方是北京的，則歸屬于北京區(qū)域的銷售團隊。

其中新老客戶通過IP匹配、人工校驗等措施識別分配。

業(yè)務(wù)線則根據(jù)天眼查校對對方企業(yè)的注冊資金、是否有中小微企業(yè)標簽等進行分配。

區(qū)域則最簡單，我們會根據(jù)咨詢用戶的IP地址、手機號號段進行自動分流到不同的客服、銷售組別。

3. 線索培養(yǎng)

上文中，對于不同分類的線索，其實不是固定不變的。不同分類的線索對應(yīng)線索的不同成長階段，線索是會根據(jù)不同的條件，在不同的分類中持續(xù)流轉(zhuǎn)的。

例如對方是個初步線索，甚至是冷線索，對方甚至完全不了解產(chǎn)品和服務(wù)，完全沒有購買意愿。那么網(wǎng)站產(chǎn)品會通過搜索體驗、定制內(nèi)容推薦等措施，幫助對方了解產(chǎn)品、服務(wù)，成為溫線索。進一步通過營銷推廣措施，吸引對方的購買意愿，從而成為熱線索。

當(dāng)成為熱線索之后，再通過頁面中的特殊權(quán)益，吸引用戶留資，成為MQL（營銷合格線索），在吸引對方完善留資信息，表達購買意愿，使其成為SQL（銷售合格線索）。最后銷售和他溝通，通過話術(shù)、報價策略，使其成為SAL（銷售接受的線索）。

反之，一個線索已經(jīng)是SAL了，但是長時間未成單，可能2天、3天，甚至后面不再持續(xù)聯(lián)系，那么會被降級成SQL，再通過自動、人工的營銷措施，定期的觸達，嘗試再次轉(zhuǎn)成SAL的可能性。在成為SAL之前，很大部分工作是由數(shù)字營銷團隊來完成，包括流量運營、活動運營和用戶運營。

對于初步線索，由于用戶量巨大，很大程度依賴于營銷自動化工具。例如神策的智能運營、智能彈窗、基于用戶畫像的內(nèi)容推送、定制活動等。

4. 線索跟進

線索跟進是銷售的主要工作，這部分從系統(tǒng)上來說，核心要提供的功能是線索跟蹤與提醒。對承接了線索的銷售，我們會根據(jù)線索的活躍度、轉(zhuǎn)化進度等對銷售進行實時的提醒。例如一個SAL在溝通之后，已經(jīng)2天沒有登錄網(wǎng)站了，這個時候系統(tǒng)會自動提醒銷售，由銷售根據(jù)對方的商機潛力判斷是否需要人工進行Call out或則企業(yè)微信溝通，嘗試下一步轉(zhuǎn)化。

對于跟進中的線索，我們會記錄他的整個線索培養(yǎng)周期，在什么時間點對方留資了，什么時間點對方咨詢了，什么時間點對方表達了明顯的購買意愿了。這部分數(shù)據(jù)一方面會成為后面模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，另一方面會用來評估各渠道的商機質(zhì)量、評估不同銷售的工作效率。

5. 數(shù)據(jù)統(tǒng)計&報告

數(shù)據(jù)統(tǒng)計整體四個要點：

1. 線索資料庫
2. ROI分析
3. 銷售漏斗分析
4. 渠道線索質(zhì)量評估

線索資料庫：銷售可以在里面進行線索的領(lǐng)取、分配、轉(zhuǎn)讓。并查看線索當(dāng)前的跟進進度、基本信息、近期活躍程度和用戶行為。

ROI分析：對于SEM、第三方廣告投放等，需要通過投入的金額、產(chǎn)生的商機、商機完成的產(chǎn)出來評估不同廣告渠道的投入產(chǎn)出情況，以便優(yōu)化之后的廣告投放策略。

銷售漏斗分析：以銷售為維度，分析不同銷售對于商機線索的轉(zhuǎn)化效率，從而找到優(yōu)秀的人成為榜樣，對于不足的人找到問題，從而整體提高資源使用效率。

渠道線索質(zhì)量評估：除開付費渠道以外，還有SEO、友鏈交換等免費的流量渠道，我們也需要整體對不同渠道的線索質(zhì)量進行統(tǒng)計和評估，以便作為下一步流量運營工作中流量拓展的重要決策依據(jù)。

6. 三方系統(tǒng)對接

線索在轉(zhuǎn)化之后，需要提供對外的API接口，與上下游系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互。

線索管理系統(tǒng)需要對接客服系統(tǒng)，因為是否在客服處有過咨詢，是線索成長程度的重要評判標準。

一旦銷售與對方溝通到最后節(jié)點，決定成單，那么需要將用戶數(shù)據(jù)自動同步到商務(wù)運營系統(tǒng)中，幫助其在系統(tǒng)中快速建單、生成合同、支付鏈接。

如果對方完成了第一次有效的付費購買，那么還需要將其數(shù)據(jù)自動同步到CRM系統(tǒng)中，自此作為一個客戶來進行管理。

五、商機線索管理系統(tǒng)概覽圖

總結(jié)

對于TOB業(yè)務(wù)來說，如何有效的識別線索、管理線索、培養(yǎng)線索、轉(zhuǎn)化線索、數(shù)據(jù)復(fù)盤優(yōu)化策略，是業(yè)務(wù)的重中之重。隨著市場競爭的愈發(fā)激烈，誰能更好的識別到商機，誰能更好的把資源堆到高潛力商機，誰能有更好的商機轉(zhuǎn)化率，誰就能在刺刀見紅的市場里站住腳跟。

對于不同公司的業(yè)務(wù)，他們的商機線索管理也有所不同，需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)場景，根據(jù)自己的用戶群、客戶群做到細致入微，才能做到真正的“開源節(jié)流”。開線索發(fā)現(xiàn)的源，節(jié)提高轉(zhuǎn)化率、精準運營、自動化營銷的流。