摘要
Astra 允许您通过可自定义的资格框架在对话中自动限定潜在客户。默认情况下，Astra 提供 BANT 模型（预算、职权、需求、时间表），帮助企业根据潜在客户的购买准备程度进行评估。
您还可以自定义资格标准、问题和评分规则，以匹配您的业务需求。本指南将介绍 Astra 中的潜在客户资格流程，以及如何使用 AI 代理的 Qualification IQ 设置进行配置。
提示： 使用 BANT（预算、职权、需求、时间表）和理想客户画像 (ICP) 匹配等资格框架的公司，其转化率通常比非结构化潜在客户资格流程高出 73%。
说明
查找潜在客户资格设置的位置
要配置潜在客户资格，请在您的 AI 代理说明中添加 Lead qualification criteria（潜在客户资格标准）操作。
您可以在 Action Library（操作库）中找到此操作，并将其选为您的代理工作流的一部分。
在此页面，您可以配置在对话中限定潜在客户的标准和规则。
潜在客户资格流程
Astra 使用自动化流程，根据您定义的资格标准来引导对话和评估潜在客户。
在对话过程中，AI 代理会提问、收集回复并自动评估潜在客户。
该流程通常遵循以下步骤：
1. 使用 BANT 或自定义标准
Astra 提供 BANT（预算、职权、需求、时间表）作为默认的潜在客户资格模板。
此框架有助于企业了解：
预算 (Budget) – 潜在客户是否有购买您的产品或服务的预算
职权 (Authority) – 潜在客户是否是决策者
需求 (Need) – 潜在客户是否有您的产品可以解决的实际问题
时间表 (Timeline) – 潜在客户计划何时做出购买决定
您可以选择：
使用 默认 BANT 框架，或
用更符合您行业的 自定义资格标准 替换它。
2. 自动潜在客户评估
设置完成后，Astra 的 AI 代理 将在对话中自动评估潜在客户。
AI 代理将：
提问资格问题
捕获潜在客户的回复
使用您的资格规则评估回复
分配潜在客户类别
此过程会自动进行，无需人工审核。
3. 潜在客户评分和标记
评估后，每个潜在客户将获得：
一个 潜在客户评分
一个 潜在客户类别（例如，高意向、中意向、低意向或未限定意向）
这使您的团队能够快速识别 高优先级潜在客户，并专注于更有可能转化的潜在客户。
其他自定义选项
您可以进一步优化潜在客户资格流程，以更好地匹配您的销售工作流。
可用的自定义选项包括：
使用 默认 BANT 框架 或创建更符合您业务的 自定义资格框架。
调整 每个资格标准的权重，以优先考虑对您的销售流程最重要的因素。
为每个标准定义 资格条件，例如 高意向、中意向、低意向 或 未限定意向。
这种灵活性使您能够设计一个与您的 销售策略、客户旅程和业务目标 相符的资格流程。