如何用CRM识别高潜力客户？数据评分与打标签实践

用CRM识别高潜力客户，核心是“评分排序 + 标签细分”。1）建立评分模型：按行业、规模、职位等“匹配度”加分，再按访问网站、下载资料、预约演示等“行为”加分，系统自动算出总分并设定A/B/C/D等级。2）设计标签体系：按行业、角色、需求场景、竞争态势等打标签，结合分数和标签，生成高潜力客户清单和对应跟进策略，实现精准优先跟进。

在流量越来越贵、线索转化越来越难的今天，谁是“值得花时间跟进的客户”，比“我还有多少客户”更重要。很多企业都有CRM系统，但团队依然在凭感觉跟进客户：谁先来电谁优先、谁吵得凶谁优先、谁最近聊得多谁优先——结果是：努力没有问题，方向全靠运气。

这正是“数据评分 + 客户标签”能发挥威力的地方。把分散在销售记录、网站访问、邮件互动里的信息收集进CRM，通过一套可复用的模型识别出高潜力客户，让销售每天一打开系统，就知道：今天先找谁聊、聊什么、用什么方式聊。

下面，我们就从实战角度，拆解如何在CRM中搭建“客户评分+打标签”的体系，并给出可落地的操作示例和表格模板。

一、为什么识别“高潜力客户”如此关键？

在开始谈技术细节前，先明确一件事：识别高潜力客户不是锦上添花，而是业绩的地基。

1.1 三个现实痛点

线索多但质量参差
营销活动、展会、转介绍、广告……线索进来时都长得差不多，一个电话一个邮箱，谁也看不出来后面能不能签单。
销售精力极度有限
每个销售一天真正能高质量沟通的客户有限（通常 15–30 个），如果把时间浪费在低意向客户身上，结果就是：高意向客户排队等你“有空再聊”。
管理层看不到“好客户”长什么样
只看到结果：这个销售签得多，那个签得少，却说不清：成交客户到底有哪些共性特征，更不知道如何复制。

1.2 用CRM评分与标签能带来什么？

从“凭感觉”到“看分数”：先跟进高分线索，让时间花在更可能成交的人身上。
从“人治”到“机制”：把优秀销售的经验沉淀成可复制的规则，让新人跟着规则走也有方向。
从“事后复盘”到“事前预警”：当高潜力客户还在犹豫时，系统就能提醒：该行动了。

一句话总结：评分负责排序优先级，标签负责解释“为什么”和“怎么办”。

二、客户评分模型：用数据给“成交可能性”打分

评分是识别高潜力客户的“核心引擎”。这部分主要解决两个问题：
1）该看哪些数据？
2）这些数据如何转成分数？

2.1 评分的基本思路

在CRM中做客户评分，一般会用到两类信息：

静态维度（客户画像）：行业、公司规模、职位级别、所在城市等，决定了客户是否“适合你们”。
行为维度（互动行为）：访问官网、打开邮件、下载白皮书、参加活动、咨询问题等，体现了客户的“兴趣和紧迫程度”。

高潜力客户 = 适配度高 × 活跃度高
所以评分模型也建议拆成两块：

匹配度评分（Fit Score）：看“是不是对的人”
行为评分（Engagement Score）：看“是不是现在要买的人”

2.2 设计评分维度：选少不选多

模型一开始不用复杂，先把肉眼可见的“共性特征”数字化。下面是一个典型B2B企业的示例评分维度：

维度类型	字段示例	规则示例	最高分
匹配度（客户画像）	行业	重点行业 +20，相关行业 +10，其他行业 0	20
	公司规模（员工数）	100–500 人 +15，50–100 人 +10，<10 人 0	15
	职位级别	决策人 +20，影响者 +10，执行层 +5	20
	地区	重点城市 +5，非重点城市 0	5
行为（互动）	官网访问次数	近7天访问 3 次以上 +15，1–2 次 +5	15
	下载或查看资料	下载产品手册/报价单 +20	20
	邮件/短信互动	打开营销邮件 +5，点击邮件链接 +10	15
	提交表单/咨询	预约演示/索取报价 +25	25

总分建议控制在 100 分左右，方便设定阈值。

小技巧：前期可以只选 5–8 个最关键的维度，等团队适应后再慢慢精细化。

2.3 如何在CRM中落地评分规则？

以常见CRM（如 Zoho CRM）为例，可以按以下步骤实操（逻辑通用）：

新增字段
- 在“潜在客户/联系人”模块中创建字段，例如：
  - 「匹配度评分」
  - 「行为评分」
  - 「总评分」
- 字段类型选择数值型，方便计算与筛选。
配置评分规则
- 在系统的“评分规则 / 自动化”模块中，为每条规则设定条件与分值，例如：
  - 行业 = “制造业” → 匹配度评分 +20
  - 近7天访问网站 ≥3 次 → 行为评分 +15
  - 提交“预约演示”表单 → 行为评分 +25
设置自动计算总分
- 使用公式字段：
  总评分 = 匹配度评分 + 行为评分
- 一旦数据变化（行业修改、行为更新），系统自动重新计算。
根据分数触发动作
- 当总评分 ≥ 70：自动创建任务“24小时内联系”，提醒负责人。
- 当总评分介于 50–69：加入“培育邮件自动化流程”。
- 当总评分 < 50：标记为“普通线索”，后续由营销批量触达。

2.4 如何划分“高潜力”的分数区间？

可以参考下面的区间设定：

总评分区间	客户等级	含义说明	跟进策略
80–100	A - 高潜力	高匹配 + 高意向，极有可能在短期决策	1对1快速跟进，优先分配资深销售
60–79	B - 中高潜力	匹配度好，行为有一定活跃度	纳入重点跟进，安排Demo /试用
40–59	C - 观察中	匹配度一般或行为尚不活跃	营销自动化培育 + 不定期电话触达
0–39	D - 低潜力	匹配度差或长期无互动	低频营销触达，减少人工跟进投入

关键是：要让销售一眼就看懂“这个分数代表什么”以及“下一步该干嘛”。

三、客户标签：让“高潜力”更立体、更可行动

评分解决的是“谁优先”，标签解决的是“为什么优先”和“怎么跟”。
同样是80分的客户，有可能是“预算充足的集团客户”，也可能是“CEO亲自来咨询的小公司”——他们的沟通话术显然不同，这就需要标签来区分。

3.1 标签的三大功能

洞察客户画像
通过标签迅速看出客户是什么类型：
- 如“制造业 / 华东 / 中型企业 / 决策人 / 使用竞品中”。
指导沟通策略
比如：
- 标记为「价格敏感」的客户，优先强调性价比、ROI；
- 标记为「技术主导」的客户，多提供技术白皮书、API文档。
支持精准营销
- 根据标签批量创建细分人群：
  - 「使用竞品 + 决策周期在3个月内」
  - 「对自动化功能感兴趣 + 已开通试用」

3.2 设计标签体系：先搭框架，再填内容

推荐从以下几个维度来规划标签：

标签类别	示例标签	用途说明
客户属性	行业_制造业、规模_100-500人、地区_华东	帮助了解客户基础画像
角色属性	角色_决策人、角色_影响者、角色_使用者	指导沟通深度与话术
需求场景	需求_自动化、需求_移动办公、需求_报表分析	确定产品演示重点
竞争态势	竞品_A品牌用户、竞品_价格对比中	帮助制定与竞品对比策略
行为兴趣	兴趣_价格、兴趣_技术文档、兴趣_成功案例	精准推送对应内容
进程状态	阶段_试用中、阶段_对接中、阶段_走流程	清晰判断处于销售流程的哪一步

重要原则：少而精，可组合。

不建议一口气设计几十个标签，让销售无从下手。
先做必需的 10–20 个核心标签，后续再迭代。

3.3 标签如何在CRM中落地？

大致可以按三种方式来给客户打标签：

系统自动打标签（推荐优先做）
- 例如，当「行业字段 = 制造业」时，自动加上「行业_制造业」标签。
- 当客户在官网浏览了“价格页”，自动加上「兴趣_价格」标签。
销售/客服手动打标签
- 在客户拜访、电话记录后，由一线人员根据沟通情况添加：
  - 「价格敏感」「老板非常关注自动化」「决策链条长」等。
通过集成外部工具打标签
- 与营销自动化工具集成，根据活动参与情况打标签：
  - 参加过「年度大会」加上“活动_年度大会2025”。
  - 报名「产品进阶培训」加上“兴趣_深度使用”。

小提醒：标签一定要和流程绑定，比如每次录入跟进记录后，系统弹窗提示“是否更新标签”；否则标签会沦为“有这个功能，但没人用”。

四、评分 + 标签的组合实践：从模型到日常动作

模型再漂亮，如果销售日常用不到，也只是好看。关键在于：让评分与标签真实地改变每天的工作节奏。

4.1 日常工作视图：让“高潜力客户”跳出来

在CRM里为销售建立一个“今日工作台”，可包含：

高评分客户列表
- 筛选条件：总评分 ≥ 70，且最近7天无跟进记录。
- 默认按评分从高到低排序。
升温中的客户列表
- 筛选条件：过去7天内行为评分上涨 ≥ 20 分（比如突然频繁访问官网、点击邮件）。
- 用来发现“突然有动作的人”。
关键标签客户列表
- 如：标签包含「阶段_试用中」且「角色_决策人」，用作重点维护。

销售每天打开CRM，看到的不是“几千条线索”，而是几组已经优选过的高价值清单。

4.2 不同分数段的跟进策略

下面是一个「评分 + 标签」组合后的示例策略表，可直接作为内部SOP模板：

客户等级	典型特征（示例）	跟进节奏	沟通重点
A 高潜力	总分 ≥80，标签：角色_决策人、需求_自动化、阶段_对比期	1–2 天内至少一次实质沟通	深入方案、ROI、演示，争取进决策会
B 中高潜力	总分 60–79，标签：角色_影响者、兴趣_成功案例	每周1次沟通 + 邮件触达	通过案例、试用增强信心，推动内部推荐
C 观察中	总分 40–59，标签：需求模糊、阶段_了解中	每月1次电话/在线沟通 + 营销	多做教育内容：白皮书、文章、公开课
D 低潜力	总分 <40 或长期无行为，标签：预算不足、需求不匹配	营销群发为主，偶尔触达	低成本维护关系，等待需求成熟时再激活

销售要做的事情很简单：看分数，读标签，照策略执行。

4.3 如何持续优化评分模型与标签？

一个评分模型通常要经历“设定—使用—校准”的循环。建议每 1–3 个月做一次回看：

回看近3个月签约客户数据
- 统计签约客户的平均总评分、平均匹配度和行为评分。
- 分析签约客户最常见的标签组合（例如：制造业 + 100–500人 + 决策人 + 参加过线上沙龙）。
对比“高分未成单”的客户
- 找出那些得分很高却没成交的客户，看问题出在哪：
  - 是评分过于乐观？
  - 还是跟进节奏不足？
据此调整规则
- 对“虚高”的维度适当减分；
- 对“被忽略但事实很关键”的维度增加权重。
- 增删一些标签，使得标签更贴近销售流程。

模型的价值不在于一开始多完美，而在于能被持续优化。

五、一个可复制的评分+标签初始方案（可直接套用）

如果你刚准备在CRM中开始这一套，可以从以下“起步版”模型入手。

5.1 起步版评分模型（示例）

评分维度	条件示例	分值
行业	核心行业（如制造 / 互联网）	+20
公司规模	50–500 人	+15
职位	决策人 / 合伙人 / C级	+20
地区	核心服务地区	+5
官网访问	近7天访问 ≥3 次	+15
资料下载	下载产品手册 / 成功案例	+10
预约演示/报价	提交预约演示或报价申请表	+25
邮件互动	点击营销邮件中的链接	+10

总分 120 分，可以设置阈值：

≥80：A 高潜力
60–79：B 中高潜力
40–59：C 观察中
<40：D 低潜力

5.2 起步版标签清单（示例）

类别	标签示例	说明
行业	行业_制造业、行业_互联网、行业_服务业	可根据实际情况增减
角色	角色_决策人、角色_影响者、角色_使用者	决定沟通深度与话术
场景	需求_自动化、需求_CRM整合、需求_数据分析	引导产品演示方向
进程	阶段_了解中、阶段_试用中、阶段_走流程	用于判断销售进度
竞争	竞品_XX品牌、竞品_价格对比中	制定差异化话术
兴趣	兴趣_价格、兴趣_成功案例、兴趣_技术文档	精准内容推送