用AI给询盘打分：先跟进高意向客户
要解决的问题
询盘一多，小团队往往按时间顺序处理，结果真正有采购意向的客户和群发的“比价询盘”被同等对待。人工判断又依赖经验，新人很难掌握。做法是：你先定下打分标准，再让AI按同一标准批量打分并写出理由，人只需要复核分数最高和最低的那部分。
操作步骤
- 先写下你自己的判断标准。例如：是否说明了具体产品和数量、是否有公司信息和网站、是否提到交期或认证、是否像群发模板。标准由你定，AI只负责执行。
- 把询盘整理成表格，每行一条：日期、客户名、国家、询盘原文。
- 用下面的提示词，每次粘贴一批询盘，让AI输出“分数+等级+理由+建议下一步”。
- 把结果贴回表格，按分数排序。高分的当天优先回复，中等的用模板回复，低分的批量处理。
- 每周抽查几条：AI打分和你的直觉不一致的，回头调整标准写法。
- 注意：AI看不到客户的真实采购能力，分数只是排序工具，不能代替判断。
提示词模板
提示词：询盘批量打分
你是外贸销售经理，请按以下标准给每条询盘打分（满分10分），只依据询盘原文： - 需求明确度（产品、规格、数量是否具体）：0-3分 - 买家真实性（有无公司名、网站、签名、职位）：0-3分 - 采购紧迫度（是否提到交期、项目、样品）：0-2分 - 个性化程度（是否像群发模板）：0-2分 请用表格输出：序号 | 客户 | 总分 | 等级(A/B/C) | 打分理由(一句话) | 建议下一步 A=8分及以上，B=5-7分，C=4分及以下。信息不足时按低分处理并在理由中说明。 询盘列表： 1. 【客户/国家】【原文】 2. ……
注意事项
- 打分标准写得越具体，AI结果越稳定。
- 不要把客户隐私信息（手机号等）以外的敏感商业数据随意贴进不熟悉的工具，注意各工具的数据政策。
- 如果用飞书多维表格，可以接入AI字段实现自动打分。
常见问题与进阶
打分标准怎么定才合理？
先回顾你过去成交的客户，他们第一封询盘有什么共同特征：是否写明了规格？是否有公司网站？是否问了样品？把这些特征写成打分项。标准不需要一次完美，先用起来，每隔一段时间根据实际成交情况调整。
可以做成自动化吗？
可以。飞书多维表格等工具支持AI字段，把打分提示词配置进去后，新询盘录入表格时就能自动生成分数和理由。如果询盘来自邮箱，还可以配合自动化工具把邮件内容同步进表格。这也是AI线索跟进自动化中最常见的第一步。
低分询盘就不回复了吗？
不建议完全不回复。低分询盘可以用模板快速回复，偶尔也会有真实买家只是写得简单。打分的作用是决定“先回谁、花多少时间”，而不是决定“回不回”。
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