用 AI 找商机，最怕的是"看起来很有用，实际没人跟"。
指标一：名单有效率
定义：AI 给出的名单里，人工确认确实有意向的比例。
怎么测：随机抽 20 个，逐个看原话，判断是否真的有意向。
参考值：60%-80% 是可接受的。低于 50%，说明筛选条件写得太宽。
指标二：名单转化率
定义：名单里最终成交的客户比例。
怎么测：跟踪一个月，统计成交数。
参考值：取决于业务，通常 10%-25%。低于 10%，说明信号定义有问题。
指标三：跟进率
定义：名单里被真正跟进过的比例。
怎么测：看销售有没有联系、有没有记录。
这个指标最容易被忽略。如果跟进率只有 30%，那转化率低不是 AI 的问题，是执行的问题。
把"没成交"归因于"名单不准"。
实际情况可能是：名单是准的，但没人跟，或者跟得太晚。
排查顺序：先看跟进率，再看转化率，最后才怀疑名单质量。
如果有效率低：加条件。比如从"问过价格"改成"问过价格且追问过细节"。
如果有效率太高但转化率低：说明筛出来的是"看起来有意向"的，不是"真的要买"的。要把信号从"问了什么"改成"做了什么"（比如要求发方案、要求试用）。
如果跟进率低：不是 AI 的问题，是流程问题。要明确谁跟、多久跟。
每月做一次小样本核对：抽 20 个名单，逐个查结果。
这件事花不了一小时，但能让你对名单质量有真实判断，而不是凭感觉。
一个团队连续三个月跟踪名单质量，有效率稳定在七成，转化率 18%。第三个月有个销售抱怨名单没用，查下来他的跟进率只有三成。问题不在名单，在执行。先看跟进率，再怀疑名单。
补充一点：名单转化率低，先查跟进率。如果跟进率只有三成，那问题在执行不在名单。排查顺序错了，会得出完全错误的结论。
名单转化率低，先查跟进率。跟进率只有三成，问题在执行不在名单。排查顺序错了，结论就全错。
实操上，每月抽 20 个名单逐个查结果，一小时能做完。这件事能让你对名单质量有真实判断，而不是凭感觉。
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