✅步骤1：定义“合格”对您意味着什么

首先设置自己的潜在客户资格框架。
示例维度：

• 地区

• 角色/标题

• 产品兴趣

• 购买量

• 贸易行为（过去的进口）

📌这些变量将融入您的AI评分模型中。

✅步骤2：选择哪些数据源很重要

高质量评分取决于高质量的输入。

您的系统应该结合在一起：

• CRM历史

• 海关/贸易行为

• 电子邮件和WhatsApp互动

• 网站活动

• 公司学（行业，规模，国家）

萨利将所有这些连接到一个管道中。

✅步骤3：为每个信号分配重量

并非所有动作都是平等的。

例子：

• “电子邮件打开” =低意图

• “点击产品链接” =中间意图

• “贸易记录匹配 +回复” =高意图

AI根据过去的结果学习这些权重和调整。

✅步骤4：训练和校准模型

良好的潜在客户评分系统的发展。

SALEAI根据以下方式自动更新线索分数：

• 转换的类似轮廓

• 下降行为模式

• 基于时间的参与衰减

如果需要，您可以手动覆盖或锁定得分。

✅步骤5：与您的外展和CRM集成

得分只有在行动。

在Saleai：

• “热线索”参加了积极的运动

• “温暖的铅”被培育

• “冷线”停顿或回收

所有过渡都基于得分阈值。

✅步骤6：使用分数来优先考虑销售工作流程

您的团队无需按字母顺序或区域工作，而是可以工作：

• 从最高得分下降

• 基于产品兴趣集群

• 通过后续紧迫性（基于得分衰减）

这大大提高了时间效率。

✅步骤7：每2周进行审查，完善和重新评分

AI不是魔术。它需要调整。

每两周进行主题评论：

• 检查最高铅的转换精度

• 调整任何误报的重量规则

• 档案或降低铅的线

萨利给出了审核和反馈循环的完全透明度。

摘要表：Saleai的Smart AI领先得分

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