每个公司的TOP销售都是精明的猎手。他们善于从大量潜在客户中挑出最可能购买的，然后基于意向度进行排序，意向度高的客户排在前面，销售会把最好的时间、精力和资源给到高意向客户。意向度差一些的排在后面，在资源分配上也会降低。

       这是个动态排序的过程。排在后面的线索，可能一个电话就会发生逆转，一跃成为高意向。有些高意向的线索，却长期推进不下去，需要降低关注度。优秀销售能够做好动态排序，靠的是本能、直觉和好头脑。

       但是，对于企业组织来说，过度依赖销售个人能力的管理方式存在着很大问题：

       ●不确定性因素多，即便是好销售也会错判，影响客户意向评估。

       ●不同的销售有不同的策略，当存在多个视角时，预测变得困难且不准。

       ●经验不足的销售人员，很难正确评估客户所处阶段和客户潜在价值。

       因此，销售团队需要更加标准化、智能化的方式给优质线索打分，CRM供应商一直在寻找更好的解决方案。

       好的解决方案既要充分利用销售人员已经沉淀下来的经验和技能，又要帮助他们尽可能地消除人为错误。这个解决方案的底层逻辑是，从过程中消除不可预测的人为因素，同时利用好人的自然技能。基于这一认知，AI人工智能被引入CRM，创造比以往更新颖、更有效的解决方案。

AI擅长预测

       销售人员习惯依靠直觉给潜在客户评分，这种直觉与任何客观标准无关，只有那些最有经验的人才能驾驭。在拥有足够大、足够多样、更加全面的数据集后，机器学习也可以帮助我们准确预测。因为，数据是关键，数据是金矿。

       AI于本世纪五十年代起步，前期发展缓慢。自从2016年谷歌人工智能AlphaGo以4:1战胜人类超一流围棋选手李世石以后，AI强大的学习能力才真正被显示出来。AI可以从几十万盘博弈中学习下棋，也可以从CRM数据中学习销售，通过数据寻找并建立直观的客户识别模式。

       AI如何识别客户？

       首先，AI会根据不同的客户接触点（邮件、社交媒体、短信、网站、电话等等）进行分类。然后，根据每个客户的旅程确定可识别的触发因素、所在阶段和里程碑。在此基础上，AI懂得了为何赢单，为何丢单，从而开发出一套行之有效的预测算法。虽然客户各不相同，千人千面，但在销售的每个阶段，都会有一些迹象可循，表明未来的发展走向。

       当AI人工智能完成学习，它就可以开始分析CRM数据，分析当前销售管道中的每一个潜在机会，并给出成功赢单可能性的百分比。

       由AI人工智能给CRM线索或商机评分，遵循的是从真实业务数据中习得的标准，而不是依靠无形的经验。所以我们说，在线索评分这件事上，AI比人做得好。

培育潜在客户

       经过打分，高质量的潜在客户会被很快跟进。

       那些占大多数的低分线索怎么处理呢？

       高分和低分不是一成不变，我们要学会以发展的眼光看待，每一条低分线索都可能暗藏机会。对线索的评分会随着与客户的不断互动而变化。如果一个线索目前得分比较低，可以把它看作是未来与客户建立良好关系的第一步。

       从另一个角度看，如果某些线索得分一直很低，尽了最大努力也没提高，此时销售不妨先放放，让CRM系统自动培育，销售自己则把注意力集中到得分高的潜在客户身上。艺术讲究留白，销售工作也类似。给自己和客户留下思考的空间，有时是以退为进。经过一段时间的培育（邮件、活动、短信、文章等），再回看之前得分低的线索，客户已经被潜移默化地影响，评分也变高了。销售不会把太多时间花在看起来短期内没有结果的机会上，CRM会帮销售自动执行培育工作，让他们聚焦在成单更快的客户身上。

把线索分配给合适的销售

       当我们知道每个潜在客户的转化可能性百分比，就可以根据销售人员各自的优势领域和历史成绩，将潜客分配给他们。经验丰富的销售人员有能力接手赢面不大的客户，帮助公司降低线索丢失率；团队中的新手销售也可以从处理更容易成交的线索做起，逐步学习跟进技巧。

       忽略冷线索

       销售不应把太多的时间和精力投入到低分线索身上。AI人工智能可以让销售从开始就知道某个线索是否值得花时间，保持一个健康的销售漏斗是实现业绩目标的基础。暂时放弃掉低质量线索，可以为销售节省大量的时间，更好地服务于高意向客户。

       缓解销售团队压力

       当销售团队明确知道哪些客户更容易成单，哪些还需要培育时，他们会采取相应的行动。销售都是目标导向，AI驱动下的CRM系统帮助他们聚焦高意向客户，让销售距离目标更近，丢单的压力随之减轻，更有信心地开展工作。