关于AI 给线索打分，销售该先打给谁，真正决定成败的往往不是工具功能，而是几个容易被跳过的落地细节。
评分依据
用历史成交客户的特征（行业、规模、来源、行为）训练评分规则。判断做得好不好，不看制度写得多完整，而看系统里的数据是否真实反映了业务。
输出形式
给每条线索一个分数与排序，帮助销售决定联系顺序。规则一旦确定就不要频繁调整，否则历史数据会失去可比性，复盘时很难得出结论。
动态更新
随着跟进信息补充，评分随之调整，反映最新判断。把这部分做实，后面的推进阻力会小很多；反之，前面省下的时间后面都要加倍补回来。
人工兜底
模型只做排序建议，最终联系与判断仍由销售决定。这一步看起来简单，但它是后面所有动作的基础，建议先把规则写清楚再动手配置。
落地建议
- 从规则打分起步，积累数据后再考虑模型优化
- 定期验证评分与实际转化的相关性，效果不佳就调整
- 把评分差异做成复盘素材，帮助团队理解什么样的客户值得投入
把上面这些动作变成系统的默认设置，团队的执行力就不用再靠自觉。9527CRM 主打轻量级与私有化，客户资产沉淀在企业手里，换人也不断档。
