TOP20%公海线索转化率提升至 3 倍

对于公海中的线索,循环智能将意向分数(0~100分)通过接口输出,展示在企业CRM系统里。销售运营/主管在将公海线索进行筛选分配给销售时,挑选意向分分数最高的线索;销售个人可以在公海中领取高意向分的线索进行跟进。

API对接

优化分配策略

公海线索评分:如何对接CRM系统?

循环智能开创了基于“对话数据”的线索评分模型,模型通过学习最终成单的对话数据(录音或文本记录)的特征,对TMK电话邀约中隐藏的意向高低进行预测,帮助企业优选TMK线索中的高质量线索,分配给优秀销售跟进,提升转化率。

独家功能

优选线索

TMK线索分层:如何找出高意向线索?

公海线索评分:如何衡量效果?

设置对照组。对照组采用企业自有的评分模型或原有人工筛选策略,实验组采用循环智能的评分模型, 经过一个拨打周期后,比较这两组的转化率情况。例如,对照组的转化率为5%,而实验组的转化率为15%,则转化率提升至 3 倍。

ABtest

转化率提升

公海线索评分:如何找出高意向线索?

循环智能开创了基于“对话数据”的线索评分模型,模型通过学习最终成单的对话数据(录音或文本记录)的特征,对未成单对话中隐藏的意向高低进行预测,帮助企业优选公海线索中的高质量线索,充分挖掘存量线索的价值。

独家功能

优选线索

 

TMK线索分层,优化分配策略

对于一条线索,当其有新的TMK沟通数据时,实时更新分数(0~100分),表示其成单意向高低,并通过接口输出到CRM系统。销售运营/主管可通过意向分对TMK线索进行筛选、分级、排序,例如将线索根据分数分为高中低三组,分给水平不同的销售跟进。

TMK线索分层:如何对接CRM系统?

线索分层

实时更新

预约演示

TMK线索分层:如何衡量效果?

设置对照组。对照组采用企业自有的评分模型或原有人工筛选策略,实验组采用循环智能的评分模型, 经过一个拨打周期后,比较这两组的转化率情况。例如,对照组的转化率为5%,而实验组的转化率为15%,则转化率提升至 3 倍。

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对照组