摘要
希望您的 AI 代理能更好地合格潜在客户？一切都始于正确的潜在客户合格设置。本指南将说明如何使用和自定义 Astra 的内置框架以匹配您的销售流程。无论您使用的是标准的 BANT 框架还是自定义方法，都可以微调每个细节，以获得真正能转化的优质潜在客户。
说明
您的 AI 代理会根据您设置的标准和评分规则来合格潜在客户。正确设置这一点是帮助您的销售团队专注于最有前途的潜在客户的关键。
1. 从 BANT 框架开始（默认）
Astra 默认使用 BANT 模型来合格潜在客户：
Budget（预算）– 潜在客户能否负担得起您的解决方案？
Authority（权限）– 潜在客户是决策者吗？
Need（需求）– 潜在客户是否真正需要您的产品或服务？
Timeline（时间表）– 潜在客户何时计划做出决定？
2. 自定义您的合格标准
您可以轻松地调整 BANT 框架以适应您的业务需求：
启用或禁用特定标准。
调整每项标准的权重，以优先处理对您的团队最重要的内容。
编辑每个标准下的条件，以帮助 AI 合格优质潜在客户。
例如，如果时间表对您的业务来说不太重要，您可以降低其权重或完全关闭它。
提示：转到“Action library”（操作库），然后点击“Lead qualification criteria”（潜在客户合格标准）操作以配置您的潜在客户合格标准。
3. 添加您自己的自定义标准
已经在使用其他合格方法？没问题。
您可以创建并定义自己的标准 - 就像 BANT 一样 - 以满足您业务的最佳实践。这使您可以完全控制潜在客户的评估方式。
4. 在每个标准下添加条件以获得最佳结果
您的条件和评分设置越精确，您的 AI 代理就能越好地：
提出合格问题
捕获潜在客户的回复
使用您的合格规则评估回复
分配潜在客户类别
这个过程会自动进行，无需人工审查。
潜在客户评分和标记
评估后，每个潜在客户都会收到：
一个潜在客户分数
一个潜在客户类别（例如，高意向、中意向、低意向或未合格意向）
这使您的团队能够快速识别高优先级潜在客户，并将精力集中在更有可能转化的潜在客户身上。
配置完潜在客户合格标准后，点击“Save action”（保存操作）以保存配置。
保存后，该操作将出现在“Action library → My actions”（操作库 → 我的操作）中，您可以在 AI 代理说明中重复使用它。