AI人工智能技术如何帮助企业评估线索质量？

线索质量评估看似简单，但实际上却对销售结果有着至关重要的影响。同一个线索，在不同的销售手中，其等级可能就会截然不同，那么也就面临着被成交和被战败两种完全相反的命运。

在大多数情况下，销售线索都是按照预先设置的规则标准由销售人员人为进行判断。这种判断并不是依靠大量真实数据为依托，而是一种感觉，因此并不是最佳的判断方式。且对销售新人提出很大挑战。他们由于经验问题，往往可能无法快速识别出有效线索并对其准确评级。

最佳的判断方式需要对大量的数据进行实时分析，对客户画像进行深度的洞察和挖掘，这是一般人力难以完成的，但是对AI人工智能来说却十分简单。我们下面从不同的场景来介绍AI人工智能技术如何帮助销售快速精准判断线索质量。

01 从真实对话中获取客户画像

无论是销售线索的评级还是AI算法模型的创建都需要大量真实的数据，而传统CRM数据多来自销售人为填报，误差较大。这时候销售沟通过程中真实的语音数据价值就凸显出来。

通过对客户真实语音分析，利用语音识别、语义分析、关键字识别等技术，我们可以准确提取出对话中有关客户身份、对产品和服务评价、竞品描述、家庭信息情况、异议等信息，搭建客户画像模型。

02 自动数据流程实时补充真实信息

通过嘟嘟拓客AI自动化的数据流程，后续的每一次对话，后台都会进行分析，并综合之前的信息，对客户画像进行更新和补充，同时还可与CRM等系统打通，将客户的跟进状态数据、跟进顾问信息、过程信息等信息补充进来。

03 海量数据分析找出高意向客户特征

根据客户画像和基础信息，对客户进行意向和偏好分类，通过人群归因分析，从海量客户名单中找到高意向客户群。结合电话接通率，沟通时长、上下文语音解析及最终成交数据，AI可自动判断分析客户说到哪些东西时表明可能不想购买，或者购买意向高的客户通常会说哪些共性的话，以此来提醒销售人员针对性准备应对策略。

同时还可以避免线索质量误判，比如通过对大量战败线索对话分析，系统可分析是销售问题导致的线索流失还是客户自身对产品和服务没兴趣。如一条邀约阶段被判定为低意向的客户，我们可以通过分析其对话，清晰的了解在该阶段销售和客户都讲了什么，是不是销售的邀约话术不达标，导致对客户引导和需求挖掘不够，亦或者该客户被分配到的销售其实更适合做面销售，以此可以用来指导销售经理在制定线索分配和人员分配策略时更加科学。

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