销售线索评分跟进Agent
应用场景：销售线索评分、优先级排序与首触话术生成，驱动 SDR 快速跟进高意向线索
投稿方：loki · 服务商：销售线索评分跟进 · 收录时间：2026/9/10
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案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
互联网与软件 · 约 600 人
3. AI 能力类型
智能体流程
4. 原来怎么干的
市场每月产 3000 条 MQL 线索，SDR 团队 6 人按列表顺序机械外呼，无优先级，高意向线索平均 26 小时后才被触达
5. AI 介入在哪一步
AI 介入「线索评分与跟进编排」：线索进入后自动拉取工商信息、官网行为、内容下载与活动报名轨迹，评分排序并生成个性化首触话术，自动给 SDR 派发跟进任务；实际外呼、商务谈判仍由人完成
6. 模型与架构
大模型评分（规则特征加语义特征加权），话术用提示词模板生成，未做微调；对接 CRM API 和工商数据 API；评分逻辑与依据全量落库可回溯
7. 数据基础（必填项）
近 2 年成交与流失线索 4 万条做回溯标注，梳理 30 多个行为特征；2 人数据团队 6 周完成特征工程与历史回测
8. 效果
高分线索首触时间 26 小时 → 40 分钟（工作时段口径）；线索转化率 3% → 5.2%；SDR 人均月有效商机 8 → 14 个；无效线索外呼费用减少 30%；未提供 AI 准确率或采纳率
9. 投入
内部 3 人 2 个月开发；大模型与工商数据 API 约 6000 元/月
10. 坑
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