线索评分与转化率计算器

本地处理

打赏支持
分享链接
反馈建议

线索评分把「这个人值不值得跟」变成可比较的数字。核心是把两类信号分开看：画像匹配度（是不是对的人，静态特征）和互动深度（有没有兴趣，动态行为）。两者都高才是真正该优先跟的线索——只画像匹配但零互动，往往是在名单里躺着的冷数据。

画像匹配度 (0–100)

互动深度 (0–100)

预算阶段

联系人角色

公司规模

线索来源

加权总分

线索等级

预估转化率

跟进时限

维度	得分	权重	加权分	是否短板

加权总分 = Σ(维度得分 × 权重) ÷ 100。权重分配：画像匹配度 25、互动深度 25、预算阶段 20、决策角色 15、公司规模 8、线索来源 7，合计 100。预估转化率 = 25 ÷ (1 + e^(−(总分 − 60) ÷ 8)) ，单位 %，为经验映射曲线：总分 60 对应约 12.5%、80 对应约 23%、100 对应约 25%。等级门槛：≥80 为 A、≥65 为 B、≥45 为 C、其余为 D。

两类信号，缺一不可

线索评分最早由营销自动化领域提出，核心洞察是：「是不是对的人」和「有没有兴趣」是两个独立维度，混在一起看会得出错误结论。

画像匹配（fit）：行业、规模、角色、预算阶段这些「静态」属性。它回答「这个客户本身值不值得服务」。
互动深度（engagement）：访问了哪些页面、看了多久、下载了什么、有没有回复邮件。它回答「现在有没有到该跟进的时机」。

两者组合出的四象限里，最容易被误判的是高画像匹配 + 零互动：名单看起来很漂亮，但对方从没表现出兴趣。这类线索放进培育池比直接打给销售更划算。

权重怎么给

维度	权重	为什么给这个权重
预算阶段	20	没有预算就没有成交，这是硬门槛
决策角色	15	见不到决策者，推进周期会成倍拉长
公司规模	8	影响客单价上限，但小客户也能是好生意
线索来源	7	转介绍天然质量更高，冷名单天然更低

需要说明的是：权重本身没有普适正确答案，它依赖你的业务。如果客单价极高、决策链极长，决策角色和预算阶段的权重应该进一步上调；如果是自助式低客单 SaaS，互动深度的权重会远高于画像匹配。本工具给的是B2B 中长决策周期的常用起点，请按自己的历史成交数据回测调整——用已成交客户和已流失线索各跑一遍，看两组分数的分布是否真的分得开，这是检验权重最直接的方法。

从评分到动作

等级	分数	动作	跟进时限
A	≥80	立即直连销售，优先安排演示／方案	15 分钟内
B	≥65	销售人工触达，做需求确认	1 小时内
C	≥45	自动化培育 + 定期人工抽查	24 小时内
D	<45	只做内容培育，不占用销售工时	进入培育池

三个常见错误

把线索评分当成交概率用。评分是排序工具，用来决定「先跟谁」；真正的成交率取决于产品与销售能力。本工具给出的转化率是经验映射，仅用于安排投人力度。
只看总分不看短板。总分 70 但预算阶段只有 25 分，与总分 70 但各维度均衡，处理方式完全不同——前者应该先做需求教育，后者可以直接推进。
权重定完就不再动。每季度用真实成交数据回测一次，看 A 级线索的实际转化率有没有显著高于 D 级；如果没拉开差距，说明权重或者维度选错了。

你可能还想问

评分靠什么维度？

常见分两类：与客户属性相关的静态特征，以及与行为活跃度相关的动态特征；两者结合比只看单一维度准得多。

阈值怎么定？

先按历史成交数据看分数与转化的对应关系，再定出高分直跟、中间培育、低分观察的分界；阈值应随数据回测调整。

评分高了转化就一定高吗？

不一定。评分是概率排序工具，用于分配精力优先级；实际转化还受话术、时机与产品匹配影响，不能当成结果保证。