主用例说明：线索分配与接待策略（Lead Routing & Reception Strategy）
背景概述
获取线索后，如何在企业微信渠道上高效接待、快速分配、保障响应 SLA，直接影响转化率。传统“人工派单”效率低，易造成线索流失。本主用例覆盖智能派单、接待策略、负载均衡、陪访协同等场景，实现“线索来群即有人、有人即有策略”。
目标与价值
- 智能派单：依据区域、行业、客户价值自动分配。
- SLA 管控：响应时限、接待策略可配置并实时监控。
- 负载均衡：自动识别忙碌/离线状态，动态调整。
- 协同闭环：主管、专家可介入陪访，保证关键线索不流失。
参与角色
- 销售与客服：接待线索、完成跟进。
- 业务主管：配置策略、监控绩效。
- 数据运营：维护派单规则、SLA 模型。
- IT 中台：支撑规则引擎、状态检测。
- 合规团队：确保接待策略符合法规与隐私要求。
主场景 User Story
作为 销售主管，我希望 线索能够根据策略智能分配并监控响应情况，从而 提升转化率并保障客户体验。
子场景详解
子场景 A：智能派单策略配置
- 角色与触发：运营希望动态调整派单策略。
- 主要流程：
- 在策略中心配置权重（区域、行业、线索评分、历史业绩）。
- 设置优先规则（原跟进人优先、高价值线索分配资深人员）。
- 保存后自动同步到实时派单引擎。
- 提供仿真工具验证策略效果。
- 成功标准：策略生效无延迟；仿真结果与实际符合；可随时回滚。
- 异常与风控：策略冲突时系统提示；保存失败保持旧配置；记录版本与操作人。
- 指标建议：派单准确率、响应时长、策略调整次数。
子场景 B：接待状态与负载管理
- 角色与触发：实时监控销售/客服状态与负载。
- 主要流程：
- 系统检测在线状态、当前会话数、最近响应时间。
- 负载超阈值时自动暂停派单给该人员。
- 忙碌或离线时，线索转给备用人员或机器人预接待。
- 状态恢复后重新参与派单，并统计转入量。
- 成功标准：忙碌状态自动识别；线索无人接待时有备用方案；负载均衡。
- 异常与风控：状态检测失败时使用轮询策略；机器人接待需提示客户；支持手动锁定某人不接单。
- 指标建议：响应 SLA 达成率、忙碌拦截次数、机器人转人工成功率。
子场景 C：高价值线索陪访与升级
- 角色与触发：高分线索或 VIP 客户需要主管/专家支持。
- 主要流程：
- 线索评分达到阈值时自动通知主管与专家。
- 生成陪访任务，安排视频会议或线下拜访。
- 陪访完成后记录成果与下一步计划。
- 若线索长时间未推进，自动升级到更高层级。
- 成功标准：高价值线索被及时关注；陪访闭环记录；转化率提升。
- 异常与风控：陪访任务冲突需重新排期；升级过程中客户体验保持稳定；所有操作留痕。
- 指标建议：高价值线索转化率、陪访覆盖率、升级处理时长。
子场景 D：接待质检与持续优化
- 角色与触发：运营希望持续优化接待话术与策略。
- 主要流程：
- 系统抽样对话记录并进行质检评分。
- 输出改进建议：话术、响应时间、信息完整度。
- 对表现差的团队或个体安排培训与复盘。
- 根据质检结果调整派单策略与话术库。
- 成功标准：质检覆盖率高；建议落地；接待质量持续提升。
- 异常与风控：质检数据敏感需脱敏；抽样规则透明；支持人工复检。
- 指标建议：质检合格率、建议采纳率、培训效果。
场景级测试用例示例
测试准备：设置多种派单策略、模拟在线/忙碌状态、配置高价值线索阈值、准备质检脚本与机器人接待。
用例 A-1：原跟进人优先派单（正向）
- 前置条件：线索曾有历史跟进人；策略启用“原跟进人优先”。
- 操作步骤：
- 再次创建同客户线索。
- 观察派单日志与接待人员。
- 预期结果：
- 系统将线索派给原跟进人；若其忙碌则派给备选并记录原因。
- 响应时间满足 SLA；日志记录匹配规则。
用例 B-1：忙碌状态自动转接（逆向）
- 前置条件：销售 A 正在处理多条会话，状态设为“忙碌”。
- 操作步骤：
- 新线索进入系统。
- 查看派单结果与机器人接待。
- 预期结果：
- 线索由机器人先行接待并收集基本信息。
- 随后派给空闲的销售 B；A 在恢复后可查看转入记录。
- SLA 与质检统计均正常。