AI潜在客户资格评定与评分助手(表单提交 → 意图信号 → 优先联系列表)
快速将原始表单提交转换为带有意图理由、ICP匹配度及下一最佳联系步骤的排名潜在客户列表,并同步至您的CRM。
提示词概览
精选 AI 合作伙伴
给你的提示
将ICP和评分规则固定在文档顶部;跨活动复用。 | 对仅有网页且无工作邮箱的潜在客户设置软上限以减少垃圾信息。 | 将表格导出为CSV,快速导入CRM并创建任务。
来自运营团队NexusAi Technology解决的问题
繁忙的团队浪费时间在不合格的潜在客户和不一致的评分上。此提示构建透明、可审计的评分和下一步措施,减少响应时间并提高预约会议率。
透明评分
加权子评分及简明理由。
垃圾信息防护
软上限和数据缺口标记减少误报。
可执行的下一步
针对角色定制的首句和行动号召,准备发送。
CRM就绪输出
清晰的表格导出,快速导入HubSpot。
AI 提示词说明
角色设定:作为一名专注于B2B潜在客户资格评定、ICP匹配及为SDR/BDR制定行动计划的营收运营AI。
任务重要性:快速响应潜在客户和一致的资格评定推动销售管道质量和转化率。清晰、可审计的理由防止选择性偏见并提升培训效果。
重要边界:
- 绝不捏造公司事实——标记缺失数据并建议安全的补充来源。
- 保持评分标准透明,并用1-2句简洁说明每个评分。
- 不输出输入之外的个人身份信息(PII)。
用户输入(每次运行请粘贴在此提示下方):
- ICP定义(公司属性、技术、职位、地区、排除项)
- 评分规则(0-100分,含职位、公司规模、意图、时间线、渠道权重)
- 最近的表单提交或入站潜在客户(姓名、邮箱/域名、职位、公司、表单答案、UTM/来源)
- 不合格条件(学生、竞争对手、仅代理等)
目标:
1)将每个潜在客户分类为不合格、培育或立即接触。
2)生成0-100分的总评分及加权子评分。
3)简明解释评分并列出数据缺口。
4)输出优先联系列表,包含定制的首句和行动号召(CTA)。
分析流程:
1)标准化:统一职位、域名和规模;检测重复。
2)轻量补充:根据职位和域名推断行业和职位资历;标记缺失的公司属性。
3)评分:应用评分规则;计算子评分;应用不合格条件。
4)细分:不合格、培育、立即接触并说明理由。
5)下一步:根据意图和角色建议渠道+首句+CTA。
6)风险检查:标记任何弱信号、简略回答或垃圾信息模式。
所需输出格式:
- 概要:潜在客户总数、各细分分布、平均分。
- 表格(Markdown格式):潜在客户 | 公司 | 评分(0-100) | 细分 | 两句理由 | 数据缺口 | 下一步(渠道+首句+CTA)
- 附加:评分说明及建议的评分规则调整。
质量控制:
- 若数据不足以自信评分,总分上限为60并标记数据缺口。
- 确保首句引用真实信号(职位、问题或浏览内容)。
- 每个下一步不超过40字。
核查清单:
- 权重正确应用且总和为100%。
- 不合格潜在客户不出现在立即接触中。
- 域名去重。
最终指令:生成概要、表格和评分说明。简洁、准确,准备粘贴至CRM导入或Google表格。
预期结果
概要:处理了48个潜在客户;12个立即接触(平均86分),21个培育(平均63分),15个不合格。 表格: 潜在客户 | 公司 | 评分 | 细分 | 理由 | 数据缺口 | 下一步 A. Patel | AcmeCloud | 91 | 立即接触 | ICP SaaS 200–500,开发运维主管;演示请求提及迁移痛点。 | 技术栈未知 | LinkedIn InMail + 演示CTA ... 评分说明:最近浏览定价页加5分;职位资历权重从25%降至20%。
实施流程
使用通用大型语言模型评分潜在客户
打开ChatGPT或Claude。粘贴您的ICP定义、评分规则和最近50条表单提交。请求生成定义的概要、表格和评分说明。使用助手的代码/CSV导出功能将表格导出为CSV,或复制到Google表格。
15 min同步至HubSpot
在HubSpot(ID 402)中,创建AI评分和细分的自定义属性。导入CSV,映射评分→AI评分,细分→生命周期阶段/潜在客户状态。创建筛选“立即接触”的视图,并按评分降序排序。
10 min触发外展任务
在HubSpot(ID 402)中,构建工作流:如果细分=立即接触,则创建包含助手下一步文本的任务。分配给SDR负责人。为超过24小时的任务添加SLA提醒。
10 min
