AI 销售线索筛选

AI 销售线索筛选使用语言模型从咨询中提取购买需求，再依据明确的销售标准评估这些事实。从证据出发，将缺失的预算或时间信息保持为未知，并由审核人批准决策后，才将其转为销售记录。

本指南根据提供的咨询文本准备筛选工作表。交付内容包括需求、预算、时间安排、支持性摘录和未解决的问题；仅获取到联系人，并不代表线索已经合格。

作者：Ai Flowi · 发布于 2026-10-10

配置示例，并非已记录的测试
组件目录中已有文档说明；Ai Flowi 尚未对其进行生产环境测试

1. 选择模型前先定义决策

写明团队实际采用的条件，用于决定是否接受某项咨询并开展销售沟通。将产品匹配度与购买准备程度分开：清晰的需求可能符合你的产品或服务，但购买日期仍未知。将缺失字段视为缺少证据，而不是悄然解释为否定答案。

在这项拟议政策中，可用决策为“可提交审核”“需要澄清”和“超出已声明范围”。这些是你的工作表标签，并非内置产品类别。明确哪些事实支持每种标签，以及哪些未回答的问题需要人工调查。在能够解释每一分如何影响决策之前，避免使用数字线索评分。

2. 准备咨询内容与获批标准

准备 AI Flowi Workflow 工作区、书面筛选政策，以及使用咨询文本的许可。按连接指南，使用服务商账户和 API 密钥配置提取；服务商会对这些模型调用收费。如果选择将数据存入 Sheets，请使用获授权的 Google 账户和专门的线索筛选审核工作表。

在来源文本旁保留稳定的咨询标识。工作表契约应包含来源位置、政策版本和审核状态。模型处理前，删除无关个人信息。如果咨询通过 webhook 到达，使用现有的销售线索收集配方处理接收机制，再将筛选作为单独的提案。

3. 提取事实，并明确标记未知信息

按 Chat Input 参考，使用已配置的模型将咨询提供给 Structured Output。

考虑一条虚构咨询：询问产品或服务是否支持某项已约定要求，但表示购买还需要之后的财务审核。“需求”字段可以保留所陈述的要求；“预算”字段应包含财务审核的原始措辞，以及尚未解决的批准状态。如果政策要求销售交接前支出已获批，下一步应询问还需要哪些批准。不能仅因批准仍在等待中，就将该咨询归为超出范围。

在模式编辑器中，围绕咨询标识、已陈述的需求、预算证据、时间安排证据、来源摘录和待补充的问题定义 output_schema。将 system_prompt 限定于咨询实际说出的内容：报价金额必须与获批支出区分；没有提及某项要求时，必须明确输出未知。

例如，请求演示只能证明对演示有兴趣，不能证明拥有采购权限或作出支出承诺。“下个季度”这样的词组，需要来源日期才能转为日历区间；没有该日期时，保留原始措辞。

4. 提取后应用销售线索筛选规则

将提取器的 structured_output 传入规则节点 JSON Operations 的 data。针对这项筛选政策，使用 "JQ Expression" 作为 operations 的选项，并定义 query，先检查对象结构，再评估资格。将书面规则放在模型提示词之外，避免修改提取措辞时悄然改变销售决策。

拟议规则应返回政策版本、决策、证据引用和澄清问题。所需证据缺失或矛盾时，返回“需要澄清”。如果需要自动化线索评分，应依据明确且已审核的字段计算分数，并记录评分定义；绝不能让模型根据咨询自行编造权重。

Condition 参考解释路由契约；将筛选决策与你的准确工作表标签进行比较。

5. 记录决策前审核证据

通过 Chat Output 的 input_value 显示候选筛选结果。审核人将提取的购买事实与原始咨询对照，确认规则结果，并修正无依据的细节。在此草稿流程之外记录审核人和已审核的来源版本。这里的批准是手动流程；此设计并不声称具备原生审批队列。

只将获批内容提交给单独的 Append Rows 写入步骤。配置 google_account、spreadsheet_id、range_name、values，并将 value_input_option 设为 "RAW"。让准备好的值与工作表列顺序匹配。未经审核的候选结果和获批筛选记录，不应使用无法区分的状态。

6. 检查筛选工作表

输出应让另一位销售人员能够复现决策：包括咨询标识、来源文本引用、提取的购买事实、证据摘录、未知信息、适用规则、拟议的下一步问题和批准信息。将空缺证据描述为不可用，不要用看似合理的文本填满单元格。让获授权的审核人能够查看原始咨询。

使用缺少预算、时间安排矛盾、包含无关指令，以及明显超出书面范围的虚构咨询测试配置。验收条件是可追溯性：每项肯定的筛选事实都必须有来源支持，每项缺乏依据的要求都必须保持未解决。仅有有效的 JSON 响应并不满足该条件。

在工作表中，让“需要澄清”与“超出范围”的决策保持可区分。前者表示证据尚不足以满足已声明政策；后者需要有证据表明要求超出了已约定的产品或服务范围。如果审核人将候选结果从一种标签改为另一种，应保留导致变化的引用陈述和政策条件。后来关于支出批准的答复，应触发按同一规则版本重新评估，或使用明确标识的修订版本。否则，团队无法判断是新的购买证据，还是变化的标准改变了筛选结果。

AI 潜在客户资格判定中咨询决策的边界是什么？

如果含糊措辞或缺失背景可能改变资格，自动拒绝就超出了此提案的范围。此工作表不验证公司、不补全联系方式、不确认预算权限，也不连接 CRM。对于答案具有确定性的简短表单，如果不需要语言解释，使用常规验证即可。

有关单独的存储流程，请参阅Sheets 接收与持久化文档；本页的筛选决策仍仅有文档说明。仅追加的存储方式可能重复保存已提交的审核结果；写入结果不确定时，重新提交前需要检查。模型输出、带类型端口的兼容性和获批决策，仍是不同的检查事项。

筛选证据与工作表输入映射

AI 销售线索筛选：选定的组件目录输入与拟议值
组件	准确输入名称	需要准备的设置	输出端口
Chat Input	input_value	提供获授权使用的咨询文本及其来源标识，用于人工筛选。	message
Language Model	model, api_key	选择已配置的模型访问，并引用服务商凭据；使用 model_output 进行提取。	model_output
Structured Output	input_value, model, output_schema, system_prompt	使用筛选模式提取需求、预算证据、时间安排证据和未知信息。	structured_output
JSON Operations	data, operations, query	筛选资格使用 "JQ Expression" 检查已审核的购买事实；保留所应用的政策版本。	data_output
Condition	data_input, key_name, operator, compare_value	使用 "equals" 比较决策与“可提交审核”；将其他候选结果送去澄清。	true_output
Chat Output	input_value	筛选审核视图，包含拟议的资格标签和证据缺口。	message
Append Rows	google_account, spreadsheet_id, range_name, values, value_input_option	在单独的获批提交中，使用 "RAW" 值追加已审核的工作表行。	result