主用例说明：线索评分与分配（Lead Scoring & Assignment）

背景概述

随着线索数量激增，需要建立自动化评分与分配机制，将高潜力线索优先推送给合适的销售团队。PowerX CRM 提供评分模型、分配规则、异常检测与公平性分析。本主用例聚焦“线索评分与分配”，帮助团队提升线索响应效率。

目标与价值

• 评分模型化：结合行为、属性、互动等维度评估热度。
• 智能分配：按区域、行业、产品匹配最佳负责人。
• 公平性保障：避免单人过载或区域倾斜。
• 异常检测：识别异常高分或低分线索，持续优化模型。
• 可追溯性：评分与分配历史留痕，支撑复盘。

参与角色

• 市场运营：维护评分规则、监控结果。
• 销售负责人：设定分配策略，关注团队负载。
• 销售代表：接收线索并执行跟进。
• 数据分析师/Agent：训练模型、评估表现。

主场景 User Story

作为 市场运营人员，我希望 自动识别高价值线索并合理分配，从而 提升转化效率并保障公平。

子场景详解

子场景 A：评分模型训练与应用

• 角色与触发：模型根据下载、打开率、站内行为等指标实时计算线索热度分。
• 主要流程：
  1. 定期训练评分模型，输入历史转化数据。
  2. 实时计算新线索得分，分类为冷/温/热。
  3. 分数写入线索档案，驱动旅程或分配策略。
  4. 监控模型表现，调整权重或特征。
• 成功标准：评分与转化高度相关；更新及时；解释性强。
• 异常与风控：模型漂移提醒；黑名单过滤；人工干预机制。
• 指标建议：评分准确率、模型更新频次、特征贡献度。

子场景 B：自动指派与优先清单

• 角色与触发：高分线索自动指派给对应销售团队，并生成优先跟进清单。
• 主要流程：
  1. 根据分配规则（区域、行业、产品）选定负责人。
  2. 系统生成优先清单，包含跟进建议与 SLA。
  3. 销售在待办中查看线索，记录首次联系结果。
  4. 线索响应情况反馈给评分模型。
• 成功标准：指派准确；清单及时；响应率提升。
• 异常与风控：离职/满负荷人员自动跳过；轮转策略确保公平；指派失败重试。
• 指标建议：指派成功率、首次响应时间、线索转化率。

子场景 C：异常评分审核

• 角色与触发：异常高分或低分的线索触发模型评估，团队可调整权重与评分规则。
• 主要流程：
  1. 系统监测评分分布，当出现异常峰值时告警。
  2. 市场运营或分析师查看线索详情，判断是否模型异常。
  3. 需要时调整模型参数或将线索标记为黑白名单。
  4. 记录调整原因，形成模型治理日志。
• 成功标准：异常识别准确；调整及时；模型稳定。
• 异常与风控：误判可回滚；权限控制；审计留痕。
• 指标建议：异常线索比例、模型调整次数、评分稳定性。

子场景 D：分配历史回溯与公平性分析

• 角色与触发：评分与分配历史可回溯，帮助市场与销售复盘评分策略效果。
• 主要流程：
  1. 系统记录每次分配的线索、负责人、时间、理由。
  2. 提供可视化报表，分析人员负载、转化表现。
  3. 识别分配不均时给出优化建议（调整规则、增加备选）。
  4. 复盘会议输出结论，优化规则并版本化。
• 成功标准：数据完整；公平性提升；复盘有结论。
• 异常与风控：数据缺失报警；报表权限；结论需审批后生效。
• 指标建议：分配公平指数、复盘执行率、规则变更影响。

场景级测试用例示例

测试准备：启用评分模型、自动分配、异常检测与公平性报表。准备历史转化数据、特征权重配置、区域销售团队及模型监控阈值。

用例 A-1：评分模型实时计算（正向）

• 前置条件：模型已训练；新线索含下载白皮书、参加 webinar 行为。
• 操作步骤：
  1. 导入新线索并触发评分。
  2. 查看线索档案分数。
• 预期结果：
  • 得分计算完成并显示特征贡献度（下载 40%、webinar 30% 等）。
  • 线索分类为“热”，进入高优先级队列。
  • 模型监控面板更新实时平均分。

用例 B-1：自动指派与 SLA（正向）

• 前置条件：华东团队轮询开启；线索得分 90。
• 操作步骤：
  1. 触发分配引擎。
  2. 查看线索负责人与待办。
• 预期结果：
  • 线索指派给下一位可用销售，并创建 2 小时内联系任务。
  • 待办列表显示线索来源、得分、建议话术。
  • 销售反馈会更新线索状态和模型训练集。

用例 C-1：异常高分审核（逆向）

• 前置条件：线索因错误数据被评分为 98 分；异常阈值设为 95。
• 操作步骤：
  1. 导入包含异常字段的线索。
  2. 观察异常监控列表。
• 预期结果：
  • 系统将线索标记为“异常高分”，自动创建审核任务。
  • 审核人员可调整分数或标记为误报。
  • 处理结果记录在模型治理日志。

用例 D-1：分配历史报表（正向）

• 前置条件：过去一周产生 200 条分配记录。
• 操作步骤：
  1. 打开公平性分析报表。
  2. 按区域、负责人查看分配比例与转化率。
• 预期结果：
  • 报表显示各负责人获得线索数量、成交率，突出异常。
  • 可导出并附带评论，形成复盘材料。
  • 建议调整轮询策略时给出模拟方案。

用例 D-2：规则变更回滚（逆向）

• 前置条件：运营误改权重导致评分大幅波动。
• 操作步骤：
  1. 在 1 小时内执行“回滚到前一版本”。
• 预期结果：
  • 模型恢复到上一版权重，相关日志记录。
  • 期间产生的异常分值线索进入复核队列。

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