外貿(mào)企業(yè)通過行業(yè)展會(huì)、B2B平臺(tái)（如阿里巴巴）、營銷郵件、谷歌推廣、社交媒體等多種渠道獲取到的客戶線索往往數(shù)量多，信息質(zhì)量參差不齊，成交意向也不明確，這些線索信息通常會(huì)被業(yè)務(wù)員們憑借經(jīng)驗(yàn)主觀地過濾到一大部分，只跟進(jìn)一些他們認(rèn)為“更可能有價(jià)值”的客戶。
比如在線下展會(huì)上收集了很多客戶名片，或者在線上展會(huì)上收到了很多客戶郵件詢盤，因?yàn)閿?shù)量太多，業(yè)務(wù)員通常會(huì)人為地直接篩選過濾掉一部分客戶信息，選擇性地跟進(jìn)那些“高質(zhì)量線索”，那這樣做會(huì)有什么弊端呢？
很顯然，人為評(píng)估線索質(zhì)量會(huì)存在經(jīng)驗(yàn)偏差，很可能錯(cuò)過真正有價(jià)值的線索，據(jù) Gartner市場調(diào)研數(shù)據(jù)顯示：在企業(yè)收集的線索中，70%的線索沒有得到有效的利用，甚至被忽視，從而導(dǎo)致市場營銷活動(dòng)成本的嚴(yán)重浪費(fèi)。
OKKI的線索管理模塊正是為此而生。
線索展示列表
線索客戶頁面
案例一
通過分析不同來源的線索轉(zhuǎn)化率，可以清晰地衡量不同來源的線索質(zhì)量。如果發(fā)現(xiàn)通過谷歌推廣獲取的線索雖然少，但是轉(zhuǎn)化率高，那么就可以適當(dāng)增加推廣費(fèi)用。如果去年參加多個(gè)展會(huì)，那么評(píng)估不同展會(huì)上獲取線索的投入產(chǎn)出比，從而幫助確定未來一年的展會(huì)預(yù)算分布。
案例二
通過分析不同業(yè)務(wù)員跟進(jìn)下的線索轉(zhuǎn)化率，可以更好地評(píng)估員工的工作能力。如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)業(yè)務(wù)員對(duì)歐美地區(qū)的線索轉(zhuǎn)化率比其他業(yè)務(wù)員都要高，那么以后來自歐美地區(qū)的線索可以優(yōu)先分配給他，從而提高線索轉(zhuǎn)化的概率。
什么是線索創(chuàng)建自動(dòng)化？
AI智能識(shí)別來自阿里巴巴、環(huán)球資源、環(huán)球市場、中國制造的B2B平臺(tái)詢盤郵件，自動(dòng)提取關(guān)鍵信息，創(chuàng)建線索。
用戶給聯(lián)系人發(fā)送營銷郵件后，對(duì)方打開、回復(fù)了郵件、或者點(diǎn)擊了郵件中的鏈接，則自動(dòng)將該聯(lián)系人郵箱創(chuàng)建為線索。
同時(shí)，小滿AI會(huì)根據(jù)聯(lián)系人郵箱，自動(dòng)匹配小滿Discovery公司庫信息，填充客戶背景資料。
總結(jié)
