许多企业在线索获取这件事情上已经非常成熟，甚至精益求精，不断优化其中的每个步骤，却还是解决不了核心问题：“线索贵”、“转化难”。

通俗一些说，线索获取相当于引流，但这仅仅属于营销的前半段。同时，后期的线索培育也不是直接电话跟进式骚扰，这样只会消耗客户的好感。高转化率的深度培育的核心在于如何设计流畅的用户生命旅程，并在这趟旅程中让用户深度感受企业和产品的价值。

有的企业已经拥有线索管理的意识，但依旧无法从线索管理中获取更多的价值，那么这很大程度上是管理的方式方法出现了问题，或者说没有考虑真实情况而盲目参考已有的方法。

比如在线索管理之前，是否对自身的管理能力进行自查：

在线索体量上，是否有充足的线索量进行规模化管理；

在培育方式上，可用渠道有哪些、触达方式有哪些；

在内容营销上，是否已经针对不同客群建立完善的内容触达序列等等。

当管理走向深入，很多时候我们是在不断推翻、不断重建、不断适应。

企业做线索管理，核心并不在于“管理”，在于“创造价值”。

• 高价值线索筛选：通过客户标签+打分机制，能够为销售筛选出部分高价值线索，针对性跟进

• 中低价值线索孵化：对于意向不是很高的线索，其实我们也有操作空间，比如结合内容营销+内容序列+营销自动化，持续孵化教育，也有将其转化的可能性。

• 重新完善理想客户画像，反哺营销：洞察线索管理数据，调整未来的理想客户画像，反哺营销获客方式。

• ……

什么是有效线索管理？

求精细、求闭环、求增长、求效率、求灵活

有效线索管理需要精细化的操作，包括对每个线索的详细记录、分类、分析和评估。通过对线索的深入了解，销售人员可以更好地理解客户需求，制定更精准的销售策略，从而提高转化率。

精细化运作的基础是用户数据的打通，即One ID，最好是全域全链路的打通，在这个基础之上我们可以引入线索标签体系与线索打分机制，这里分享下标签体系构建方式与线索打分机制的建立。

1、标签体系构建：基于用户属性、交互行为、商机价值三个维度来设计客户标签。

• 用户属性：地区、行业、业务模式、企业规模、企业性质……

• 交互行为：下载资料、报名直播、报名活动、发起咨询、申请演示……

• 商机价值：意向程度、预算……

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有效线索管理需要形成一个完整的闭环，即线索的入库、孵化、转化、成交、续费，即使线索流失，我们也能观察到一条线索的全部行为轨迹，并以此建立分析模型。

• 从Leads——SQL：从线索与企业初步建立联系，系统可以帮助企业判断和筛选合适的用户。

• 从商机——成交：进入商机阶段，销售直接在系统内部配置产品需求，自动生成报价单，并添加项目的上线和持续时间，包括后续服务项目记录，如客户续费等等。

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线索管理过程中产生的数据有助于改进营销获客手段，比如：

• 完善理想客户画像：通过观察高价值线索、成交客户的画像，企业能更加明确目标客户所在

• 寻找优质渠道：观察线索进入的渠道，放大优质渠道效能

• 寻找优质内容话题：分析内容营销力、了解线索需求，为内容制作找到更合适、更接地气的选题

• 减少线索流失：分析线索流失原因，减少相关操作

• ……

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有效线索管理需要提高处理线索的效率，包括自动化营销工具的介入、营销团队的协作和沟通等，比如部分流程借助营销自动化工具SOP化：

• 迎新SOP：针对新线索，自动发送新人福利等

• 促活SOP：系统检测出超过3个月的沉睡线索，自动发送促活福利提醒等

• 参会SOP：线索报名参会后，自动发送参会提醒、参会问卷等

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业界常见的线索流传路径为Leads——MQL——SQL——商机——成交。

然而很多时候矛盾就来源于不同阶段流转规则的差异，有时候规则一直在变化，有时候规则没有被尊重，这背后涉及多方利益的拉扯。

其实，更多企业并不需要非常复杂的线索判定标准，也不需要从本质上去考虑到底什么是MQL、SQL、商机，因为这不是学术概念的探讨。

在实际业务场景中，我们设定这些规则、这些标准的目的更大程度是为了统计各个部门的KPI，尤其对于较难证明自己价值的市场部。同时，对于客单价高的B2B企业，在业务流程中往往是销售占据更多话语权。

如果仅是从统计角度去看待这个问题，那么市场部只需要根据销售行为来判定SQL，也就是否接收。

MarketUP区分了营销线索与分配线索，接收并跟进，就是SQL，能够帮助市场部门更高效地进行KPI统计。

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做内容营销的目的是通过内容潜移默化地影响用户认知，来达到教育市场的目的。你做了内容分层、做了用户分层，但效果还是不好，为什么？因为还是不够精细。

一条线索究竟是如何被影响的呢？比如，如果你面对的是一个意向不高的老板，你的内容序列是什么？如果你面对的是一个意向不高的业务负责人，你的内容序列又是什么？对接人变化，内容序列也要产生变化。

那么如何搭建一个适配性比较强的内容序列？

第一步，人群分层：对目标客户进行分类。

第二步，内容分层与编排；对内容进行搭配组合。

第三步，运行与迭代：投入使用并不断测试调整。

以上可以结合营销自动化。