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核心比喻:请将您的业务想象成一个“线索漏斗工厂”
Leads(原始线索) = 从矿山里挖出来的原始矿石。
它们数量庞大,但价值未知,掺杂着大量废石。
SDR(销售开发代表) = 矿石分拣员与粗加工师傅。
他们的职责不是最终销售,而是通过一通电话或几条消息,快速判断这块“矿石”里是否含金,并把它初步处理成标准件。
MQL(营销合格线索) = 经过粗加工、被认为有提炼价值的矿石。
这是营销团队根据自己的标准(如:下载了白皮书、参加了线上会议、符合目标画像)认为“值得跟进”的线索,并正式移交给SDR。
SQL(销售合格线索) = 已经过检测,确定含金量并准备送入熔炉的精矿。
这是SDR团队接手MQL后,通过沟通确认了预算、需求、时间线和决策流程,认为值得销售代表投入精力去跟进的高价值线索。
L2C(Leads to Cash,线索到现金) = 从挖矿到炼出金条并卖出去的整个“工业化流水线”。
它涵盖了从Leads → MQL → SQL → 成交客户 → 回款的全部流程、规则和数据。
为什么管理者要了解这个系统和运作逻辑: 因为这套系统的本质,是用工业化的标准流程,来代替农耕时代“靠天吃饭”的销售个人英雄主义。它让增长变得可预测、可衡量、可优化。
这五大环节,环环相扣,构成了“线索工厂”的核心生产线:
1. 线索创建与清洗:给每块“矿石”贴上身份证
做什么:从渠道(信息流、官网、活动)获取Leads后,自动/手动补充其信息(如公司规模、职位),并剔除无效数据(如乱填的号码、竞争对手)。
为什么重要:垃圾进,垃圾出。这是整个流水线的质量底线。一个未经清洗的线索库,是SDR团队的噩梦,是预算的焚化炉。
2. 线索分级模型:给“矿石”快速定价
做什么:建立一个评分系统,自动为线索打分。常见维度:
行为分(60分):访问定价页+20分,下载案例+10分,重复访问+5分。
属性分(40分):职位符合决策人+20分,公司行业匹配+10分,规模达标+10分。
为什么重要:它让有限的人力资源(SDR) 能够优先处理最可能成交的线索,实现转化效率最大化。
3. 线索流转策略:定义清晰的“流水线传送带”
做什么:制定明确的规则,规定线索在什么条件下,从谁手里,流转给谁。
例如:评分 > 60分的线索,系统自动分配给SDR;SDR在24小时内联系,确认需求后,在CRM中将其状态从MQL转为SQL,并指派给对应的销售代表。
为什么重要:它解决了 “营销和销售互相甩锅” 的千古难题。规则清晰,责任分明。
4. 线索的统计与分析:给“工厂厂长”的驾驶舱
做什么:监控核心指标,如:
MQL → SQL 转化率(衡量营销线索质量)
SQL → Win 转化率(衡量销售转化能力)
线索周转时间(从创建到第一次被联系的时间)
各个渠道的Leads to Customer 全链路ROI
为什么重要:数据告诉你,是“矿石”的质量问题(营销),还是“冶炼技术”问题(销售),或者是“传送带”速度问题(流程)。
5. SDR:营销与销售的“黄金衔接点”
做什么:专职负责跟进MQL,进行初步的筛选、孵化、教育,并将合格的SQL交接给销售。
为什么重要:SDR是专业的“狙击手”,解放了昂贵的销售代表,让他们只专注于最有价值的临门一脚。
带团队时,可以用这些问题直击核心:
“我们MQL到SQL的转化率是多少?如果低,是营销给的线索质量(画像)问题,还是SDR的跟进话术(技能)问题?”
(精准定位营销与销售的摩擦点。)
“在我们线索分级模型里,一个最终成交的客户,在成交前30天的平均‘线索分’是多少?我们能否用这个数据来优化我们的评分模型?”
(用结果数据反哺过程模型,实现机器学习式的优化。)
“从一条线索进入系统,到被SDR首次联系,平均耗时多久?将这个时间缩短一半,我们的转化率能提升多少个百分点?”
(考核运营效率,速度就是金钱。)
当我们将 “工具系统”(CDP/MA/DMP) 与 “管理流水线”(L2C) 完美结合时,营销部门就完成了最终的蜕变。
营销中心不再是一个只会花钱、无法自证价值的“成本中心”。我们将成为一个拥有精密地图、高效流水线和实时数据驾驶舱的 “增长引擎” 。
对了,你明年的方案写好了吗?
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