销售跟进慢、线索沉睡?我用2小时做了一套自动线索分配系统!

前几天跟一个老板聊天,他吐槽说最近销售跟进特别慢,很多潜在客户线索放在那儿沉睡了。

“上周给小王分了20条线索,昨天一问跟进了几条?”

“额……大概五六条吧,最近实在太忙了,我待会儿盘一下。”

老板一听,整个人都愁了:这么多线索放着没人跟进,成交机会都白白流失。

我心里想,靠人工分配、靠微信群催这事迟早要炸,于是我跟他花了两个小时,做了一套自动线索分配系统。系统一上线,

  • 自动分配线索
  • 进度实时可见
  • 异常自动提醒

销售跟进速度直接上去了,今天就跟大家详细说说,我这套系统是怎么搭的,绝对实操派。

一、为什么销售跟进总是慢半拍?

先别急着怪销售同事,想想一个典型销售的一天:早上打开CRM

  • 30条新线索扑面而来
  • 同时还有5个客户要回访
  • 3个方案要写
  • 2个会议要参加

你觉得销售这时候会怎么处理线索?

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大概率是挑着回——先回看起来最靠谱的,或者公司名字听上去最大的。剩下的?“等我忙完再说”。然会就没有然后了.......

其实问题根源在于:线索来了没有立即分配,分配了没有优先级,没有优先级就不知道先跟谁

所以我在动手前,先问自己到底要解决什么问题?总结下来,三个字:慢、盲、散。

  • 跟进慢——线索没人主动动
  • 进度盲——销售动作看不到
  • 异常散——问题发现晚

二、我是怎么2小时搭出这套系统的?

说干货了,我是怎么用两个小时搭建的自动线索分配系统的,用的工具也很简单(我们用简道云,其他CRM也类似)+ 企业微信/钉钉。

第一步:设定评分标准

首先,要告诉系统什么样的线索算好线索。我们定了几个维度:

  • 来源评分:官网直客5分,参加活动4分,下载白皮书3分,其他渠道2分
  • 职位匹配度:决策者5分,管理者4分,使用者3分,其他2分
  • 公司规模:200人以上5分,50-200人4分,50人以下3分
  • 行为分:访问过定价页面4分,下载过案例3分,看过产品介绍2分

评分规则:

  • 8分以上 → A类(立即跟进)
  • 6-8分 → B类(8小时内跟进)
  • 6分以下 → C类(24小时内跟进)

每条线索进来,系统自动打分、分级,优先级一目了然。

第二步:搭建线索分配流程

系统设计之前要先定好原则,我们采用轮盘制+行业匹配原则:

  • 轮盘制保证公平——A类线索按销售顺序自动分配,每次轮到不同销售
  • 行业匹配提升效率——金融行业经验的销售优先分金融客户,教育行业经验的销售优先分学校客户

这样既公平,又提升了转化效率。接下来就是自动分配线索的流程搭建了——

主要字段:线索编号、客户信息、潜在价值、销售、跟进时间、状态

逻辑设计:

  1. 新线索录入系统
  2. 系统自动计算每个销售当前负荷
  3. 根据规则匹配最合适销售
  4. 若规则冲突(负荷超标、区域不匹配) → 自动提示
  5. 可视化查看:谁手上有多少线索、哪些高价值客户未跟进

第三步:配置自动通知

这一步最关键!只要新线索分配,微信立即推送消息:

“【新线索】xxx公司张总已分配给你,综合评分A级,请2小时内跟进”

消息中直接带拨打电话和CRM详情链接,销售一键就能联系客户。

第四步:建立跟进监督

分配不等于完成,还得监督,我们的原则是:

  • A类线索:2小时内首次联系,24小时内标记状态
  • B类线索:24小时内首次联系,48小时内标记状态
  • 超时未跟进 → 自动回收,转给其他销售,并计入绩效考核

接下来就是配置跟进状态的自动更新了——

目的:实时掌握销售动作

  • 销售在完成一次跟进后,系统自动更新状态(跟进中/已成交/无效)
  • 主管打开仪表盘就能看到:哪条线索已跟进哪条线索滞留哪条线索可能流失

举例:

  • 小王手上有10条线索,其中2条已成交、6条跟进中、2条未跟进
  • 系统自动统计跟进率,预计剩余工作量也自动算出

管理层不再天天问那条线索跟进了吗,数据自己说话。

第五步:异常预警模块

异常不是坏事,关键是快:

  • 超过24小时未跟进 → 系统亮红灯,自动提醒销售和主管
  • 高价值客户长时间未跟进 → 系统优先重新分配
  • 销售跟进量偏低 → 系统生成每日异常清单

通知方式灵活:企业微信/钉钉/邮件,确保异常信息第一时间到达负责人。

四、上线后效果怎么样?

系统上线后的效果非常直观:

  • 线索响应时间:从48小时缩短到2小时以内
  • 首轮接触率:从30%提升到95%以上
  • 销售抱怨减少:不用再自己判断先跟谁,分配公平透明
  • 沉睡线索挖掘出宝贝客户:之前沉睡的旧线索重新评分后,签约了几家新客户

客户下午4点填写表单,4点02分系统评分A级并自动分配给小李,4点05分小李收到通知,4点15分电话接通。第二天上午合同签了。

对比竞争对手:其他两家公司分别在两天和三天后才联系,错失了机会。

写在最后:线索分配系统的核心,不是分,而是控

很多人以为线索系统就是把线索分好就行,其实不对。 真正的价值在于控制节奏

  • 控制跟进节奏 → 不让线索沉睡
  • 控制分配节奏 → 销售负荷均衡
  • 控制异常节奏 → 高价值客户不流失

以前是人追系统,现在是系统推人,销售工作变得有序、透明、可预期。

一句话总结: 你不需要一个漂亮的表格,你需要一套会自己提醒、会自动分配的线索系统。

这就是我2小时搭出来的智能自动线索分配系统。今天下午花两个小时试试?最坏的情况也就是浪费两小时,但最好的情况,下个月线索转化率翻一番。

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件与主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名与密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码与执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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