在和公司的各个销售开发团队共事时，我（指原文作者 Jonathan Lautaha，下同，编者注）能察觉到他们之间一般很容易因为在对待线索优先级排序上的不同而得到不同的销售结果，其差距也常会令人感到惊讶。他们有时会不顾数据分析给出的建议，在实际工作中按照自己的想法去处理线索，这种数据与实际工作的不匹配使得销售团队的效率始终存在着进步空间。

MarketingSherpa 在他们的研究中得到一个结论：79% 的陌生销售线索永远无法进一步转化为销售机会。Implisit Insights 在他们的研究中显示的该转化数据甚至更高，能达到 83%。

尽管不论是看数据还是凭销售人员的直觉来讲，有些线索就是比另一些线索的质量更好，但销售就是感觉很难把好的线索筛选出来。有的销售团队心里也知道自己最好的线索一般来自哪里，但是没有系统的线索组织和数据指导，他们还是对线索基本不做细分。

如今，随着 SaaS 服务和大数据技术的革新，销售团队若还要继续脱离以数据为驱动的线索优先级排序去做销售，就显得有些不合时宜了。

接下来要谈到的这些内容，基本都解释了在线索优先级排序机制下，销售团队是如何实现高效的线索处理的。

（79% 的线索无法转化；销售 40% 的时间都在思考联络线索的顺序；没有线索优先级排序，销售对待线索基本不作区分）

01 够及时

InsideSales 公司在线索响应管理上做过一项很有意义的研究，负责研究的 James Oldroyd 博士发现一般对于一位填写了网页表单的潜在客户，表单填写后 5 分钟之内接电话的概率是 30 分钟后的 100 多倍。

为什么及时给潜在客户打电话的接通率更高？因为及时呼叫客户的话他们可能还未离开公司的产品介绍网站，或者他们的兴趣还未衰减。然而即便也有其他研究证实了 James Oldroyd 博士所言非虚，但销售团队执行起来却无比困难（他们响应一个主动留下联络方式的客户的平均时间是 38 小时）

在和不同销售团队合作时，我发现他们平时面临的一个常见挑战就是遵循和营销团队共同建立的 SLA（服务水平协议）去跟进线索。但现在有了数据支持，也就有了能够及时响应的条件，再加上可将响应流程自动化的技术，销售和营销双方便能统一思路，更快按照共同的 SLA 去做线索收集和跟进了。

（初次响应客户所需时长；平均时长 38.35 小时）

02 够持续

在线索响应管理研究中我们还发现，对于每个线索，最优的电话联络次数是 6 次，而目前销售呼叫线索的平均次数仅有 1.5 次，如果线索仍无兴趣或无法接通，他们很快便会放弃。

在 B2B 销售中，和决策人建立联络的意思也是为了能进一步了解客户公司中高管的繁忙日程并从中寻找更好的销售机会，而仅凭一两次电话，或者就算打足了六次电话，潜在客户/决策人可能还是不知道自己对产品的需求到底在哪里。

对销售团队而言，和客户在联络次数/持续性上的提升其实很容易能做到，并能取得丰厚的回报。尽管很多技术都可被用于提高流程自动化能力，但在提升联络持续性的问题上，销售人员所需的技术支持其实并不多，只需借助 CRM 或者通过手动记录来增加联络次数即可。影响联络持续性的最重要因素，就是销售人员自己要做好多次联络的心理准备。

03 清楚高转化率线索的来源都有哪些

（不同来源的陌生线索转化为机会线索的概率（数据来源：Implisit Insights）；平均转化率为 13%）

一般公司的大量数据都由销售运营团队来做管理和分析，该团队能为销售开发团队提供的最有用的数据之一就是以不同线索来源为划分的陌生线索到机会线索的转化率数据。至于其他数据，按不同公司的情况，可能还有不同线索来源下的产品 demo 次数或约谈次数等等。

上图显示了不同来源的陌生线索成功转化为机会线索的概率数据，总体来讲还是来自各类产品曝光网站（Website）的陌生线索转化率最高，其次还包括客户和雇员推荐（Customer&Employee Referral）、线上分享会（Webinar）、Facebook/Twitter 和其他社交媒体（Facebook/Twitter/Other Social）、营销/广告活动（Marketing/Advertising）、付费搜索（Paid Search）、销售延伸（Sales Generated）、路演（Tradeshows）、合作伙伴介绍（Partner）、领英（LinkedIn）、展会活动（Events）、线索列表购买（Lead List）、邮件营销（Email Campaign）等等。按上图中的转化率指示，销售人员即能把精力放在转化可能性更高的线索上，而不会对线索处理不做区分。

虽然我们自己都能想到这些转化率的高低是如何排列的，但销售团队在执行上却总是不甚理想。所以数据不是为了证实我们自己本身就知道的事情，而是为了将这种线索优先级排序的技术运用到对业务规则的制定上来，让我们的业务始终能反映出对数据的最佳应用实践。

销售团队的领导也应该多利用相关技术加强自己团队的线索处理节奏和处理对象选择，保证销售把精力投入到最优质的线索客户身上。

（线索优先级排序模型—按照不同线索来源的转化率数据，对线索做分层处理排序，转化概率高的线索最先处理，试图联络的次数也最多。依次越往下则越少。）

04 对人工智能的期待

业绩出众的销售组织正逐渐意识到在其销售流程中引入 AI（人工智能）的重要性，AI 必然能帮助他们在客户转化和销售上做的更好。

为了持续增强自身在 B2B 业务上的竞争力，同时能更好更及时地获取客户，在销售团队内部引入 AI 肯定会是影响公司销售运营策略的重要一步。

当前市场上已有很多好用的线索评分工具，但好些工具还做不到实时更新自己产品中的评分机制，有些评分只是仅凭一小批数据点而建立起来的。此外这些工具也经常无法及时将最新的销售活动纳入自己的评分模型当中。

在考虑将 AI 引入销售流程中时，负责销售的领导应该将眼光放在那些拥有高动态数据分析引擎的线索评分工具身上。这类工具要能收集不同来源的多类信息，并为销售提供最可能完整的销售线索洞察数据，同时也能将销售自己建立的销售活动数据纳入自己的评分模型。当然就目前来看，AI 在当前仍是整体受限发展，尤其在销售行业的能力尚待进一步开发，所以 AI 模型的建立仍要以足够完善的业务逻辑来做出基本的成功标准设定。

05 由数据驱动的销售线索优先级排序

销售团队要想常保竞争力，就要学会立足当下科技去做销售。也就是说，销售人员要不断借助数据去达成最佳业务实践，精进业务逻辑，以及结合人工智能技术更聪明地做好销售。

所以，请不要让你的销售在低质量线索上花费和优质线索同样多的时间去工作，先利用数据为线索做个优先级排序，然后再去不断扩大你的销售规模吧。

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