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线索评分与分配系统用于评估潜在客户（Leads）的转化可能性，并将其分发至合适的销售人员或团队。系统接入来自网站表单、社交媒体、广告投放、线下活动等渠道的原始线索数据。数据标准化模块统一字段格式，如电话号码清洗、地区编码归一化、公司名称补全。系统支持API、Webhook、CSV导入及与主流CRM（如Salesforce、HubSpot）的双向同步。

评分模型基于规则引擎与机器学习算法。规则评分部分由业务人员配置权重，包括人口属性（行业、公司规模、职位）、行为数据（页面浏览深度、内容下载、活动参与）、来源渠道质量等维度。机器学习模型采用逻辑回归、随机森林或梯度提升树（GBDT），输入特征包含历史线索转化数据，输出为0到100的分数。模型训练使用历史转化标签作为监督信号，通过交叉验证（Cross-Validation）评估AUC值，当前版本模型在测试集上的AUC稳定在0.82以上。

特征工程环节引入时间衰减函数，近期行为赋予更高权重。例如，访问定价页的行为在72小时内有效，之后分数线性衰减。多渠道触达路径通过归因模型（如时间衰减归因、U型归因）整合，避免重复计分。系统支持A/B测试不同评分策略，对比各组线索的后续转化率。

分配逻辑支持多种模式。轮询分配（Round-Robin）用于均衡负载。基于区域的分配（Territory-based Routing）根据客户地理位置匹配销售辖区。技能匹配（Skill-based Routing）结合产品线、客户行业与销售人员专长进行定向分发。动态负载均衡机制监控销售人员当前线索数量与处理能力，避免过载。分配规则支持优先级设置，高分线索可触发即时通知与加急处理流程。

系统集成销售管道管理模块，线索分配后自动生成销售机会（Opportunity），并记录初始评分。销售人员可在界面查看评分详情与关键行为轨迹。系统支持手动调整评分与分配结果，操作日志完整记录变更原因。退回机制允许销售将无效线索标记并返回池中，触发重新评分与分配。

数据流架构采用Kafka作为事件总线，实现线索摄入、评分计算与分配动作的异步处理。评分服务独立部署，使用Python Flask框架暴露REST接口。模型服务通过TensorFlow Serving托管，支持版本切换与灰度发布。数据库使用PostgreSQL存储线索主数据，Redis缓存实时评分结果与分配状态。

权限控制基于RBAC模型，不同角色（管理员、销售经理、销售代表）拥有不同数据访问与操作权限。审计日志记录所有评分变更、分配操作与系统配置修改。数据传输使用TLS 1.3加密，敏感字段在存储时进行AES-256加密。

系统提供可视化仪表板，展示线索总量、评分分布、分配效率、转化漏斗等指标。报表支持按时间、来源、销售团队等维度下钻分析。API接口允许外部系统查询线索评分与状态，用于广告投放优化或营销活动调整。

性能方面，系统单节点每秒可处理800条线索评分请求，平均延迟低于150毫秒。支持同时管理超过10万个活跃线索。某SaaS企业部署该系统后，销售团队对高分线索的首次响应时间从4.2小时缩短至28分钟。某制造业客户使用6个月后，销售线索整体转化率从5.3%提升至7.1%，高分线索（≥80分）转化率达到18.6%。上述数据来源于客户授权提供的系统运行报告与CRM转化统计。

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