如何建立行之有效的线索漏斗，如同横亘在B2B企业发展征途上的一座高山，无法绕行，更无法忽视。科学的线索漏斗机制就像一把经过千锤百炼的锋利宝剑，为营销人员披荆斩棘，清除线索流转途中的障碍与杂质，确保每一条线索都能向着转化的终点前进。

然而，想要真正驾驭这把宝剑，发挥出其最大的威力，关键在于精细化的设置与操作。从用户进入线索池，到营销协定的线索标准运营，再到不断优化转化路径，提升用户体验，每一步都需要我们深思熟虑，精益求精。

正是这样的精心打磨，才能确保线索漏斗的每一个环节都高效运转。反之，如果对线索漏斗界定不清，则会对企业造成无法估量的损失。

其中一个明显的例子是，一家在数字化营销领域深耕多年的企业，建立了完整的市场和销售协同体系，但是对于线索和线索漏斗划分不清，比如他们构建了一个庞大的超级线索漏斗，包含Raw Leads、MQL、MRL、SAL、SQL、SRL等，几乎可以根据需要随意添加不同的漏斗阶段，不仅给运营提供了巨大的压力，而且对销售和CRM的分配也增加了困难性。

01.这样的漏斗正确吗

和UTM参数定义一样，关于线索的解释并没有一个绝对正确的定义，每家企业会有自己的线索标准，只要符合自己企业的运营逻辑即可，但一般来讲，大部分B2B企业的线索流转路径可以归结为下面这张图：

SDR一般会认为，在这个漏斗定义过程中，MRL、SRL、SAL在漏斗阶段非常清晰，可以很快速的看到这些人的阶段是什么。

但是，如果要精益求精的去看，我们就会发现这里边有一些是线索漏斗（如MQL、SQL），有一些是线索状态（如MRL、SRL、SAL），因为其实MRL、SRL、SAL在KPI指标上仍然属于MQL。

这个就好像我们把过程指标和结果指标混在一起去看，例如我们在算MQL指标时，把4个指标（MQL+MRL+SRL+SAL）加在一起不就是MQL的总数了么？这个结果是对的，但是如果有机会，为什么不做一个一劳永逸的事情呢？

举个例子：假设领导想了解去年卖了几只羊：

最佳情况下，你可以直接看到我去年卖了50只羊，如果领导想知道细节，我会告诉你其中30只卖给了甲，20只卖给了乙。现在的情况下，你先要去拉一个结果，30只卖给了甲，20只卖给了乙，然后一算，告诉领导我去年一共卖了50只羊。

02.过程指标与结果指标最好分开

在二者的关联中，线索漏斗应服务于结果指标，而线索状态则致力于服务过程指标。

当我们深入剖析其年终数据总结所关注的指标时，发现他们通常不会关注SAL、SRL、MRL等指标，而是主要聚焦于MQL、SQL、OPP等结果性指标。这意味着，过程指标仅在管理过程中受到关注，而在进行大型数据回顾时则不被纳入考量。基于这一发现，我们重新梳理了线索阶段漏斗，并对漏斗内各线索状态进行了重新定义。

在重新定义的线索阶段中，我们仅选取了Raw Leads、MQL、SQL这三个关键阶段，因为它们能够直接反映市场一年内的线索获取量、对销售的线索贡献量以及有效线索的数量。

同时，在漏斗内部，我们进一步细化了线索状态，以便业务端更有效地跟进。例如，对于SDR而言，在Raw Leads阶段，他们主要关注新增线索和活跃线索，旨在以最快速度将其转化为MQL。

因此，我们基于线索状态为SDR创建了三个关键线索视图，以便他们更好地聚焦和管理线索：

待联系客户视图：包含Raw Leads阶段的新增线索、活跃线索及打分合格的线索，这些线索具有较高的潜力转化为MQL。

待反馈线索视图：针对处于MQL阶段但销售尚未反馈的线索，允许SDR自行评估是否需要与销售沟通。

已反馈无效线索视图：针对被销售认定为无效的MQL线索，可考虑重新分配给其他销售或持续深入挖掘其价值。

03.市场漏斗和销售漏斗

或许有人会提出疑问，为何之前的OPP、Deal阶段在当前的设定中不再显现。这实则是经过我们深入讨论与综合考量后的决策结果。漏斗模型的构建，其核心目的在于服务业务，助力业务决策。

我们应当理解，无法期望在单一的界面中展现所有数据，除非企业愿意投入大量资源自建一个CDP（客户数据平台）来集中存储所有数据。然而，这样的投入无疑是巨大的，企业在决策时需充分考虑自身实力与需求，量力而行。因此，我们在设计当前的漏斗模型时，更加注重数据的实用性与针对性，以便更好地为业务提供有价值的洞察。

04.市场线索漏斗

在多数情境下，我们应当将市场漏斗与销售漏斗分别在不同系统中进行展示。对于B2B市场而言，实际上并不需要过多关注OPP、Deal，国内大多数B2B企业也并未将此设置为市场部的考核指标。销协同中的一个关键线索传递环节已得到有效衔接。在SQL之后，我们还应监控一个转换状态，即销售将这些有效线索转化为客户的比例（此处所指客户为公司对象，非成交客户）。

此外，为更全面地评估营销协同效果，我们还应建立一个协同指标作为参考，即商机与客户覆盖率。具体而言，就是将CRM中的所有商机与成单客户分为两组，并导入营销系统中。以商机覆盖率为例，假设当前商机客户共有500家，在过去一年中，与这500家客户中的350家存在互动行为的市场线索，则市场部的商机覆盖率即为70%。

在实际操作中，我们观察到，尽管部分客户并未成为我们的SQL，但通过市场营销活动的覆盖，他们最终仍转化为商机或成交客户。这表明市场部在这些客户的转化过程中发挥了重要作用。尽管这一作用难以直接通过KPI来衡量，但作为一个参考指标，它有助于我们更全面地评估销售对市场部的贡献。

05.销售客户漏斗

对于销售而言，公司主要的考核标准是其成单能力。从漏斗模型的角度观察，可以清晰地看到销售在一年内通过市场部获取的客户数量、自行拓展的客户数量，以及这些客户转化为商机并最终成交的比例。这两部分的占比，以及它们各自转化为商机和成交的比例，可以作为评估销售能力的过程指标。同时，销售成单金额则作为衡量销售能力的结果指标。

06.线索状态双向同步

综上所述，经过对市场线索漏斗设置的深入讨论，基本上已经完成了最具挑战性的业务定义工作。

接下来，B2B企业的主要任务是实现营销云与CRM之间的线索状态同步。具体而言，MQL状态的修改将由市场端在营销云中完成。一旦线索被传递给CRM的销售团队，线索漏斗阶段将自动更新为MQL。

同时，为确保双方信息的实时性与准确性，B2B企业需要引入一个字段来监测CRM中线索的跟进状态。根据上文，可以识别出四个关键状态：未处理、有效线索、无效线索、已转换。这些状态与市场漏斗的对应关系已在之前的图表中详细阐述。

为实现双方信息的实时同步，可以设置一个自动化流程。当CRM中的线索跟进状态发生变更时，该流程将自动更新营销云中的线索跟进状态，并相应调整线索阶段。

在实际的营销协同流程中，的确可能遭遇许多具体的、细致入微的问题，比如线索如何分配、如何界定反馈周期、针对问题线索如何处理等等。鉴于篇幅限制，本文无法对上述问题进行深入讨论。

最后

B2B企业线索漏斗设置的艺术与科学，既是对精准营销的追求，也是对高效转化的探索。

在这个信息爆炸的时代，如何精准锁定目标客户，如何将有价值的线索转化为实际的订单，已经成为企业竞争力的重要体现。只有不断研究、不断优化，我们才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

关于更多B2B市场线索方面的知识，感兴趣的也可以参考我们之前制作的《B2B线索生命管理指南》，了解更多关于线索运营知识~

以上就是本篇文章全部，虽然不能够完全讲透线索管理，但我们也希望能够带给你一些帮助，并对以后工作有所启发。

策划：致趣百川市场部

编辑：楠啊楠
作者：致趣百川资深售前咨询 何路