CRM系統是幫助企業建立、維護和優化企業與現有以及未來客戶關系的一種技術，下面文章是筆者整理分享的關于CRM系統中的線索評級系統該如何設計的相關內容，想要了解這方面知識的同學的接著往下看哦！

系統中的線索評級系統，可以說是最終交易數量高低的決定性因素。所以今天我向大家分享我在這方面的思考。

首先，需要跟大家統一概念：線索和客戶。從實際業務上來看，線索是指客戶的購買意向、描述的是“事”，而客戶描述的是“人”。一個客戶可以存在多條線索，所以當一條線索進入系統時，首先應該用OneID策略創建客戶，再創建線索。今天分享的評級系統也是是針對線索的。

構建線索評級系統的目標是對線索進行質量評估，將線索分級，以便銷售團隊可以區分線索價值的高低，按優先級進行處理。接下來我將從5個方面來說明如何設計線索的評級系統：評級維度、評級模型、動態調整、評級排序、評級監控。

一、評級維度

評級維度，可以從客戶特征、購車意向、客戶價值等維度設定評級指標,如客戶年齡、職業、預計購車時間、車型偏好、潛在成交額度等。詳細內容如下：

1. 客戶特征維度

• 基本信息：年齡段、職業、婚姻狀況等
• 財務狀況：收入水平、資產范圍等
• 消費能力：信用記錄、還款能力等
• 地域信息：所在城市、距離門店距離等

2. 購車意向維度

• 購車目的：自用、出租、商業等
• 購車時間：1個月內、1-6個月等時間范圍
• 車型偏好：SUV、房車等車型首選項
• 預算水平：10萬以下、10-20萬等價位區間
• 品牌偏好：本田、豐田等首選車輛品牌

3. 客戶價值維度

• 客戶類型：VIP、普通等級劃分
• 客戶潛力：預估未來5年內購車次數
• 客戶流失風險：查看社媒是否關注競爭對手
• 成交潛在金額：基于意向計算的可能成交金額

4.?客戶行為維度

• 活動參與：線上注冊/線下參加活動的次數
• 試駕次數：預約/完成試駕的次數
• 到店次數：實際到店參觀或咨詢的次數
• 接通電話：能夠接通電話跟進的比例
• 回復率：回復銷售代理Email或短信的比例
• 信息完整度：完成線索信息錄入的程度

這些維度相關的量化指標可以直接反映線索的響應程度和價值高低。

二、評級模型

評級模型，可以根據不同維度設定打分標準，建立評級計算模型?？梢圆捎?strong>自下而上的賦分方式，也可以采用自上而下訓練評級模型。

1. 自下而上的賦分方式

這種方法是根據每個評級指標設定打分標準，比如地域指標可以設置:

A市：10分 B市：8分 C市：5分

然后對每個線索按照指標打分并求和，得到總分，再根據總分區間確定線索級別,比如:

80-100分：A級線索? 60-79分：B級線索

優點是規則簡單直觀，缺點是不夠智能和精確。并且在實際場景中是沒有辦法得到客戶的所有信息的。所以可以采取以下方式公平合理地對不完整信息的線索進行評級，既不失去這部分線索，也不讓評級失去公信力：

• 對必填信息設置權重更高的分值，鼓勵銷售人員至少收集關鍵信息。
• 對非必填信息設置默認值，在缺失時自動使用默認值計分。
• 利用客戶所在區域等信息，采用類似客戶的打分進行評估。
• 只計算有值的指標進行打分，并按比重進行等價轉換到總分。
• 設定信息缺失機制，按缺失比例減去部分基礎分值。
• 利用機器學習模型，進行信息缺失的預測打分。
• 信息補全到一定程度后，才會自動觸發評級計算。

另外我們可以在系統自動評級的基礎上,再加入管理人員的人工評級模塊:

• 管理人員可以查看并編輯系統評級結果，調整線索的級別。
• 管理人員可以從更宏觀的角度，根據對市場和重點線索的判斷進行評級。
• 管理人員可以將歷史轉化數據很好的線索標記為優先級。
• 管理人員可以結合非系統化信息和經驗進行評級。
• 系統可以記錄管理人員評級overrides的情況，進行校驗與優化。
• 對于重要級別的線索，可以要求管理和銷售雙重確認。

引入適當的人工評級,可以使線索評級更加全面和精準。但也需要控制管理人員評級的質量,避免出現非系統性偏差?？傮w上結合自動評級和人工評級應該可以獲得最佳的線索等級結果。

2. 自上而下訓練模型

我請教了相關的技術人員，給出了以下概述性的方法，僅供參考，實際需要產品同學和技術同學進行深入的研究和討論。

• 收集歷史線索數據作為訓練集,包括線索特征、客戶行為和最后轉化標簽。
• 對訓練集數據進行預處理和清洗，處理缺失值、異常值、進行特征工程等。
• 確定模型算法，可以考慮邏輯回歸、決策樹、隨機森林等。也可以試驗不同算法的效果。
• 劃分訓練集和驗證集，訓練模型并在驗證集上測試效果。調參優化直至達到可接受的準確率。
• 得到初步模型后，可以采用k折交叉驗證等方法進一步提升模型穩定性。
• 如果數據集較小，可以考慮采用遷移學習等方法進行預訓練?；蛘咴鰪V數據提高量級。
• 監控新數據的預測效果，如果準確率明顯下降則需要重新訓練模型。
• 可以建立模型評估體系，定期重新訓練和測試,選擇最佳模型推入生產。
• 預測結果中可以給出每個級別的置信概率，方便管理人員校驗。
• 可以將模型部署到線上 servers，對新線索實時預測及評級。

這樣培訓和應用機器學習模型，可以使線索評級自動化和智能化。

三、動態調整

動態調整，隨著時間推移，線索情況會變化，需要建立定期或不定期重新評估線索級別的機制，保證評級的動態更新以及線索重要程度的正確性。通常會采取以下措施：

1. 可以設置定期重評時間間隔，如每月或每季度重評一次。
2. 也可以基于線索聯系情況，設置動態重評規則。例如1個月無聯系則重評。
3. 重評采用的模型可以與初始評級不同，使用更新優化的模型。
4. 重評結果與初始評級進行比較，分析升降級情況。
5. 要控制重評結果變化幅度，避免評級劇烈晃動?？稍O置升降級閾值。
6. 重評結果進入待審核狀態，由管理人員復核后生效。
7. 重評報告需匯總重評分析，包括升降級分布、SWOT等。
8. 如果出現大面積誤升降級，需要評估模型及標準是否合理。
9. 重評結果同步到銷售和管理端，溝通說明等級變化。
10. 觀察重評后線索處理效率、銷售滿意度等變化。

四、評級排序

評級排序，對線索級別進行排序，A級、B級等，讓銷售可以清楚知道線索的相對價值高低。評級結果直接影響線索分配和處理優先級。方法如下：

1. 評級結果應分為不同級別，每個級別對應一個分值范圍。例如：

S級：80-100分 A級： 60-79分 B級： 40-59分 C級：20-39分 D級：0-19分

2. 在同一級別內部，也可以設置更細致的小級別，每級跨度5分或10分等。例如A級可以細分為A1、A2等。
3. 歷史實際轉化率高的級別可以向上調整，賦予更高排序。
4. 可以設置權重，強調客戶特征、購車意向等關鍵維度對排序的影響。
5. 支持管理人員自定義排序規則，如地域權重、特定車型加分等。
6. 針對銷售團隊，可以只展示線索相對等級，不透露實際分值。
7. 在線索列表展示時，按照級別降序排列。級別內部則按照分值排列。
8. 支持按不同維度排序，例如最近聯系時間排列。
9. 移動端也要展示排序結果，并支持客戶經理調整順序。

綜合考慮多個因素對線索排序，可以讓銷售迅速定位重點線索。

五、評級監控

評級監控，對評級結果進行持續監控驗證，如跟蹤不同級別線索的最終轉化情況，以優化評級模型。方法如下：

1. 將線索的評級結果與最終是否轉化成訂單進行匹配分析。
2. 統計不同級別線索的實際轉化率，是否與預期匹配。
3. 如果某些級別線索的轉化率出現明顯的偏差，則需要檢查評級模型。
4. 將評級結果與銷售團隊的反饋進行對比，看評級是否合理。
5. 評級結果實時輸出到管理端，管理可以樣本抽查評級效果。
6. 重點關注評級變化較大的線索，確認變化原因。
7. 定期重評線索并對比新舊級別，觀察一致性。
8. 挖掘導致評級差異的評分指標，進行模型調整。
9. 統計不同銷售對同一線索的評價差異，提供調整參考。
10. 建立評級質量考核機制，追蹤責任并進行優化。

通過閉環式的監控和反饋，可以持續改進線索評級機制，使之與實際情況保持同步。

六、總結

評級系統是一項復雜且需要耗費大量時間的項目，但一旦完成將大大提升效率，并促進交易的產生。希望今天的分享對你有幫助。