壹.評價銷售線索的四個維度
什麽樣的銷售線索稱得上是好的銷售線索呢？
可以從四個維度入手，判斷銷售線索的優劣：
1.有效性
好的銷售線索應該是對產品感興趣，有強烈的需求並且具備購買實力的企業，我們可以通過查看企業的主營業務、標誌事件等信息來推測壹家企業可能存在的需求，從而判斷該企業是否屬於我們的潛在客戶。
2.準確性
好的線索中的聯系人應該是企業中的負責人或者有決策權的人，很多時候銷售唯有找到了具備決策權的負責人，才是銷售的開始。
2.及時性
找到的銷售線索越新越好。試想幾個月前的銷售線索，企業可能已經購買了產品，與其他公司建立起了合作關系，也可能已被大量的銷售聯系過，對銷售人員產生抵觸心理，這樣的銷售線索顯然不如最新的線索有價值。因此，好的銷售線索應該具備及時性，最好能夠獲取最新的銷售線索，這樣才能比同行搶先壹步聯系上潛在客戶，獲得更大的成單幾率。
3.可評估
成功開單是整個銷售流程的最終目的，壹個好的銷售線索也應以能否開單做為評估指標之壹。我們可以將目標用戶的畫像作為篩選銷售線索的條件，將跟進的情況、成單率等作為評估銷售線索的指標。
二.如何通過用戶畫像篩選銷售線索
要回答這個問題，我們先來了解如何構建用戶畫像。
1.如何構建用戶畫像
過去企業通過訂單數據、網站或APP上的瀏覽點擊數據，以及第三方機構的市場調研數據來做客戶分析和洞察。但企業與客戶的“交互”主要有兩種，壹種是人機交互，壹種是人與人交互。網站或APP上的瀏覽點擊行為，就屬於人機交互行為，這部分數據目前已被很多企業充分利用，來構建客戶身份信息、瀏覽行為、瀏覽偏好等標簽畫像。
但線下面對面溝通場景的“人與人交互”行為中產生的對話數據的價值卻尚未被充分挖掘。而這部分數據，由於來源於第壹手未加工的客戶真實對話信息，會比“人機交互”產品的數據在構建客戶畫像，實現客戶需求精準洞察和精準客戶營銷上更具參考價值。
目前，在這壹領域也出現了先驅產品DuDuTalk。它利用智能硬件將線下場景語音數據采集起來，再通過NLP技術，將對話中的客戶關鍵信息抽出來，自動化搭建客戶標簽和畫像。更厲害的是，它還可以通過具體的語境和客戶海量的對話數據，來預測商機的走勢，指導下壹步的行動計劃。
2.如何通過用戶畫像評估銷售線索？
例如，在汽車4S店的繞車介紹環節，我們通過汽車銷售顧問跟客戶的溝通，就可以得到它選擇的試駕車型、對車的性能關註點在哪裏、價格預算、對車輛和服務提出了哪些反饋等信息。並可以通過試駕的時長和其在整個對話中的說話頻次，來推斷它對本次試駕車的壹個滿意度、本次的試駕行為是不是壹次有效的試駕等。