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导读:上篇(在线教育大数据营销平台实践(四):CRM线索生命周期与画像构建)作者讲解了线索的定义、生命周期与画像构建。本文作者将在上篇中重点介绍线索的筛选和培养，重点介绍筛选阶段线索的训练和量化评估线索质量所需的动态评分模型，并给出相应的解决方案与大家分享。

一、线索培养的必要性

1.企业视角

企业通过为用户提供持续的服务来达到盈利的目的，都希望用户高频高价消费，但前提是先将线索转化为付费用户，这就需要潜在用户的培养策略。根据Forrester的报告，90%的销售线索最终会丢失。其中一个主要原因是缺乏潜在用户培养过程。有铅培育机制的公司平均可以降低60%的投入成本，培育的铅比未培育的铅销售额高47%。

2.销售角度

企业从各种来源获得的高达80%的线索可能已经过时或无效。销售人员需要花费大量的时间和人力来鉴别销售线索的质量。另外，大部分销售缺乏线索质量筛选的经验，导致盲目打字，会增加不能及时跟进优质线索的机会成本。通过线索培育机制，将大量早期潜在用户的线索转化为后续状态，帮助销售缩短成交时间。另外，使用智能运营工具，实现个性化推送，提高效率。

二、线索培育机制设计

线索培养和用户运营密切相关，是一个养小鱼的过程。它要求用户运营人员将销售线索转化为高质量的销售线索，以满足销售跟进，然后再将其转移到销售团队进行跟进。这个过程需要运营团队和销售团队的密切合作。

以在线教育为例，用户运营需要分别在购买阶段和课程服务阶段给出用户体验地图运营方案(这里不赘述，各公司需要结合自身内部业务和用户运营体系建立方案)，并保证地图各环节运营策略的有效执行。

培育机制的建立，尤其是各个环节的打通，需要CRM系统的支持，实现机制的规范化和自动化，从而提高整体的运行效率。下面是线索培育CRM系统的设计思路。

三。线索激活和分发方案

1.手动标记

在系统功能不可用的情况下，可以由操作员手动启动线索的预培养和激活及跟踪。具体流程如下。运营人员根据数据平台上的规则在预培养池中圈出具有销售跟进特征的用户，导出圈出用户的uid列表，人工上传CRM系统并标注相应的特征标签来代表这些用户，通过CRM的数据流转机制分发到合适的销售跟进。

圈选维度少、准确率低重复性搬砖工作，耗费人力触达及时性欠佳

2.系统自动化

(1)方案建设

在分析了手工标注的弊端后，作者给出了一种基于系统机制的自动化解决方案。我们通过webhook连接厕神系统和CRM系统来构建解决方案。

四。动态评分模型介绍

1.规则评分

(1)流程架构

规则是对行为因素的分层量化，因此准确识别与线索质量高度相关的行为因素非常重要。在行为识别过程中，主要采用两种方法:头脑风暴法和德尔菲法。头脑风暴要求参与者具备较好的素质，尤其是主持人的能力。主持人必须遵守延时评估原则，各种意见和方案的评估必须放在最后阶段。

这些因素满足与否会影响头脑风暴的效果。为了保证行为因素识别的准确性，建议同时采用德尔菲法。

2.算法评分

基于机器学习算法的评分可以借鉴经典的记分卡模型。这是一个基于Logistic的记分卡模型的开发过程。

第五，写在最后。

在这一章中，针对CRM线索的培育和筛选机制以及动态评分模型给出了相应的解决方案。下一篇文章将分析一个相对较大的铅资源量、各种数据类型、一个庞大的销售团队(数千人)所面临的数据流转、销售跟进等问题，并结合作者的实践经验给出相应的数据分配、资源跟进机制的解决方案。感兴趣的读者请持续关注！

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