目标客户画像构建
基于历史转化数据建立多维标签体系，包含行业特征、消费能力、使用场景等核心维度，通过机器学习模型动态优化用户分层规则。
- 企业规模与行业分类
- 决策链角色权重
- 历史互动行为评分
数据筛选与分层
运用RFM模型进行客户价值分级，结合实时行为数据动态调整优先级。推荐筛选流程：
- 排除无效号码与黑名单
- 按兴趣标签分组
- 设置转化潜力阈值
触达策略优化
采用多渠道复合触达模式，结合外呼时间智能推荐系统，匹配客户最佳接听时段。关键策略：
- 首轮触达后24小时内二次跟进
- 定制化权益内容推送
- AI语音助手预筛选
转化话术设计
构建场景化应答知识库，设计三级话术体系：
- 15秒价值主张话术
- 异议处理标准应答
- 限时促单技巧
跟进与维护机制
建立客户培育系统，对未转化客户设置自动培育计划：
- 第3天：短信提醒
- 第7天：优惠加码
- 第15天：服务升级
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