你好，我是赵岩，我的日常工作是B2B数字营销，我会用我喜欢的文字把B2B营销的事分享给你，可以加我微信（微信号：Zhaoy07331）交个朋友，之前听说有人不敢加我微信，勇敢点，我也不吃人。
做B2B的业务就离不开线索，坦白讲，我曾经做过C端的市场，2015年第一次听到线索的时候也是一脸懵，线索是啥？悬疑剧？还是奔跑吧兄弟？后来我才知道，原来线索是B2B业务的核心，有线索则有一切，它就像C端的订单一样，贯穿着生意的全流程。温故而知新，我来整理一下线索的知识点，当然纯铺概念也不是我的风格，我尽量在介绍线索的时候，讲一下我的心得和理解。
目录：
1、什么是线索？
2、初级线索（Raw-Leads）如何定义？
3、线索的不同状态及释义；
4、线索与公司之间的关系；
5、线索漏斗的重新定义及转化率参考值；
6、线索转化率优化方法；
7、线索来源跟踪方法；
8、常见的B2B线索获取方法；
9、什么是线索打分及多维打分模型？
一、什么是线索？
线索指的是销售线索，英文也叫Leads，在销售管理体系中销售线索处于客户机会的前端，大多数情况下一条线索指的是一个人的信息。但是并不是所有的人类都是销售线索，销售线索的合作意向虽然允许不是那么好，但是也需要通过一些合理手段获得，才能称之为线索，这个合理手段是什么呢？比如公司先明确潜在用户画像，以及潜在用户出现的场景之后，通过吸引的方式让对方留下信息，才能称之为线索，如果你上大街上随便抓个人留下了信息，这大概率不能称之为线索。
因为B2B业务大概率是复杂业务，期待服务的目标群体就那么一小堆，所以我认为称之为线索的必要条件，就是这个人在我们目标画像所在的行业内。
比如，我现在服务的公司，目标画像角色是B2B市场人，那么我认为B2B行业中的所有人都有资格称之为线索，但是如果对方是财务，我就认为这不是我的线索。
日常工作中，老板会问，这周市场部获取了多少线索啊？老板，我们获取了200条线索。指的就是我们获取了200个有机会合作的联系人。如果你是极致理性的人，你就会发现问题，什么是你获取了200个联系人？你把人家绑来了？问题来了，到底有没有一个标准，到什么样子的信息才能称之为线索？
二、初级线索（Raw-leads）如何定义？
本来我想用线索生命周期命名来着，但是又觉得俗不可耐，还不如说线索从出生到死亡，更直接一些，线索刚出生的时候，还是一个小宝宝的时候，我们管他叫初级线索，也可以叫Raw-leads，前文我讲了，我说我们获取了200条线索，但是这个线索的标准到底是什么？我们需要给Raw-Leads下个定义，来对齐信息以及核算线索获取成本。
但是，不同的公司对于Raw-leads的定义是不一样的，这很正常。
我的团队对Raw-Leads的定义标准是必须有手机号，经过验证的真实性的手机号的用户信息，才能称之为一条Raw-Leads，当然一定是通过正规手段获得。
我见过有的公司，要求这个用户的信息有经过验证的手机号、职位、公司名称，这三个字段完备才称之为一个Raw-Leads，这样的结果就是计算口径严谨了一些，影响不太大，你们公司是如何定义的Raw-leads呢？
三、线索的不同状态及释义
一个人的信息被认定为Raw-leads了，就等同于我们上了幼儿园，我们会陆续上小学、初中、高中、大学在这个过程中，我们都是学生，但是大学毕业了之后就有了另外一个光荣的身份，打工人（当然有一些人也可以是老板）。
线索也是一样的，从Raw-leads开始往后，线索会有不同的状态，也就是不同的称呼，这些状态有什么用呢？他们能帮我们更清晰的知道线索当前的情况，以及通过这些状态构建的漏斗可以帮助我们更好的优化流程，提高转化率。
常见的线索状态定义是什么样子的呢？
Raw-leads
有手机号必要字段；
MQL（市场认可的线索）
明确对方需求，且得到必要的几个字段
手机号、公司名称、职位、需求、预算、同意销售对接；
MRL（销售退回的SQL）
销售接收后，经过一段时间接触，认为没有机会，退回给市场部的线索；
SQL（销售认可的线索）
销售接收的线索，且经过了退回保护期，也就是他不允许退回了。
SRL（销售退回认定客户）
销售已经将线索转化成公司，跟进一段时间又退回线索了，这种情况较少见；
有的组织也在用SAL，即Accept，其实原理跟划分出来MRL差不多，不讨论对与错，你用哪个方便用哪个。
四、线索与公司之间的关系
我们上大学毕业之后成为了打工人，线索毕业之后就成为了公司（或者称之为客户，即建立客户状态，不是真正成交）。当销售跟进这条SQL到后期的时候，认为有戏，客户立项了，大概率选择我们，可以进行PK了，就会在CRM里建立公司（客户）。此时线索属于这个客户，如果这个客户有多个线索，那么会把这些线索统一的归属于这个客户名下，之前是BD一个人，此时就要BD一个公司了，签约之后，也是我们公司跟对方公司的合作，回归B2B业务的本质了。
认清线索与公司的关系很重要，后期我们要做很多规则来协调市场部与销售部之间，市场部与财务之间的关系，在线索层面上还好说，就怕遇到很多情况要在公司与公司之间进行数据计算，这时候我们就需要了解线索与公司之间的关系了。
比如，年底你会说，市场部给全公司带来了多少新签，这指的是公司，而不是线索。
五、线索漏斗的重新定义及转化率参考值
我听过很多演讲，讲营销一体化的漏斗，于是我研究了漏斗的定义以及真正的工作状态，我发现不是那么一回事，因为线索的下一个状态虽然是MQL，但是它们并不是正序漏斗，也就是说，假如我今天可以多获取一倍线索量，并不能提高一倍MQL，为什么呢？
因为有线索池，市场部每天获取的线索会进入到线索池，SDR会基于线索池打电话，转出多少很大程度决定于电话量。
所以说如果真的要正序漏斗，MQL的上一级是电话量；线索池也就成了缓冲池，当注水速度变慢的时候，不一定流出的速度就变慢了。
不过我还是要给一个参考值，来评估你的状态。
如果你没有池，Raw-Leads到MQL的转化率约等于10%-20%，MQL到SQL约等于50%；
漏斗的每个环节的数值跟你对每个状态定义的严格程度有关。不具备绝对标准，仅供参考。
六、线索转化率优化方法
如何产生更多的MQL？我这都快成为教你怎么赚钱了，直接给你送钱的感觉，接下来的每句话，你都可以详细研究。
1、在当前的环境下，电话是最有效的孵化手段，所以电话量决定了转出的MQL数量，但是你要慎重打电话，最好做个规则，什么情况下要立即打，什么情况下要次日打，什么情况下不要打。
2、精细化是提高转化率的重要手段，SDR要逐渐的具备销售潜质，即深度关注潜在用户需求，个性化服务。
3、通过标签识别线索的行业、偏好，通过分群进行群体区分，通过营销自动化进行线索孵化；
4、线索打分不是死规则，它是辅助决策者行为的工具，所以分是灵活的，决策也是灵活的；
5、活动和内容是促活的最佳弹药，要保持高质量的输出；
6、充分的归因分析，以年度，半年度为单位进行SQL的产出溯源，哪种归因分析模式不重要，重点是要得出来结果，从而加大哪个部分的力量；
更多的转化率优化的方法，陆续更新吧。
七、线索来源跟踪方法
线索是从哪来的？这会反映出，我们在什么地方投入的资源有价值，当然这里的线索指的并不是Raw-Leads，要向后看，有的渠道虽然带Raw-leads能力较强，但是质量较差，也就是MQL转出数量很少，被接收的SQL自然也不多，那么我们如何通过数据反映出来渠道的质量呢？
这里就需要一个必要条件，让线索来源跟随在线索的完整旅程。尽最大努力，让所有的新增线索都有来源；
比如官网来的线索，就可以全部标记来源，如果通过广告来的可以基于UTM参数，如果是自然流量，可以用缺省的UTM参数。
这样线索里就有一系列字段，这些字段专门记录线索来源；而我们做的任何流量推广工作的时候，都要记住让URM附带UTM参数。
八、常见的B2B线索获取方法
广告投放、品牌自然流量、SEO、公众号、社群、线下活动、线上直播、内容的长尾效应、销售自拓、巧妙的弄来数据、转介绍；
广告投放是获取线索冷启动最好方式，转介绍获得的线索是签约成功率最高的；任何获客方法，都要尽可能考虑转化路径，如果不考虑转化路径，就是在为品牌做努力；
九、什么是线索打分及多维打分模型？
线索打分是市场和销售经常用到的一种度量手段，可以依据线索的状态变化赋予不同的分数，确定线索成单的可能性。每项分值范围通常为1分到100分，线索分数越高，意味着线索在B2B企业的空间里越活跃。对B2B企业而言，更活跃意味着对企业产品与业务更了解，也就意味着具备沉淀感的可能性，所以线索的分数反应的也是潜在用户对我们“心动”的程度。
线索分数的打分维度：
基础数据
用户的基础数据，包括个人数据和公司数据
个人数据：位置、年龄、兴趣和职业等因素是明显的人口统计数据，将决定谁更有可能购买。在B2C的世界中，一个6岁的孩子显然不太可能对渔具感兴趣，而退休人员对玩具滑板几乎没有兴趣。同样，在B2B的世界中，客户的个人资料可以帮助销售确定他们是否为潜在用户。
公司数据：和个人数据一样，公司数据也是线索打分初始审查的另外一个关键点数据，它包含线索所处的公司信息，如公司规模、行业、收入等。该数据可帮助销售筛选出与目标业务概况相匹配的潜在客户。
行为数据：
用户的行为数据，包括浏览行为和交互行为；
有人在特定产品页面上花费时间是一个非常强烈的信号，表明他们对该产品感兴趣。包括用户在网站、公众号、小程序等渠道上的行为，以及用户在我们消息触达端的行为，例如按钮点击次数、视频观看次数和案例研究的下载量。
除了帮助了解潜在客户获得初始资格的意图外，行为数据还有助于在购买过程的不同阶段移动潜在客户并提供个性化内容。
什么是多维打分模型？
多维打分模型是致趣百川线索管理板块全新升级的能力，多维打分模型可以支持企业从不同的角度，动态衡量客户的潜在价值，一条线索可以在不同的视角有多个分数，更能直击线索兴趣偏好要害。
扫一扫在手机上阅读本文章