别再瞎投广告了：手把手教你为B2B企业搭一套能用的Facebook销售线索评分模型
说真的，我见过太多B2B企业的市场部同事，每天盯着Facebook广告后台，看着那个“单次获取成本”（CPA）沾沾自喜或者垂头丧气。如果今天CPA低了，大家开香槟；明天CPA高了，老板拍桌子。但这就完了吗？远远没有。
我们花了真金白银买来的这些“线索”，到底有多少是能真正走进销售漏斗的？那个在表单里填了“CEO”头衔的人，是不是只是个随便填填的学生？那个下载了白皮书的人，是不是只是想要那个文件，根本没打算买软件？这就是为什么B2B企业光有线索不行，还得有一套销售线索评分（Lead Scoring）机制，尤其是针对Facebook这个巨大的流量池。
今天咱们不扯那些虚头巴脑的理论，就坐下来，像朋友聊天一样，一步步把这套模型给“拼”出来。咱们的目标很明确：把有限的销售精力，花在那些真正可能掏钱的Facebook线索上。
第一步：别急着建模，先搞清楚你在找谁
很多人的第一反应是直接去Facebook后台设置受众，或者开始写评分规则。停！咱们得先回过头来，去销售部“串个门”。如果你是市场部的，赶紧带上笔记本，去找你们的销售老大或者金牌销售聊聊。
你要问的问题不是“我们要多少线索”，而是：
- “咱们过去半年成交的客户，画像是什么样的？”
- “他们通常是什么职位？是采购经理还是CTO？”
- “他们最开始接触我们的时候，问了什么问题？”
- “什么样的线索，你们一聊就想挂电话？”
这一步叫“逆向工程”。我们不是在猜谁会买，而是在复盘谁已经买了。把这些成交客户的共同特征列出来，这就是你评分模型的“基准线”。比如，你可能会发现，成交的客户里80%都是“总监”以上级别，公司规模都在100人以上。好，这就是你的黄金标准。
第二步：拆解Facebook线索的“成分”
在Facebook上，一个用户变成你的线索，通常会经历几个动作。我们要把这些动作拆解成两个维度：显性维度（Explicit）和隐性维度（Implicit）。听起来有点学术？别怕，其实很简单。
显性维度：他们自己说的
这就是用户在Facebook表单或者落地页上主动告诉你的信息。通常包括：
- 职位/角色： 是“创始人”还是“实习生”？这分量差远了。
- 公司规模： 是5人创业公司还是5000人大厂？
- 行业： 你们的产品是给电商用的，结果他填了个“餐饮”，这匹配度就低了。
- 联系方式： 留的是企业邮箱（比如 name@company.com）还是Gmail、163邮箱？后者大概率是个人行为。
隐性维度：他们在做的
这部分更有趣，也更真实。用户不会填表告诉你“我很感兴趣”，但他的行为会出卖他。在Facebook生态里，这包括：
- 互动深度： 他只是点了个赞，还是给你留了言？或者是把你的视频看完了？
- 访问路径： 他是从Facebook广告直接点进“联系我们”页面，还是先看了“客户案例”再看“产品介绍”？后者意向更强。
- 重复触达： 他在过去一周内，是不是多次看到你的广告并点击？
第三步：搭建评分模型的“骨架”
好了，现在我们手里有了一堆素材。接下来就是给这些素材“定价”。这个定价没有标准答案，完全取决于你的业务。但我们可以用一个通用的公式逻辑：基础分 + 行为分 – 减分项。
为了让这个过程更直观，我们来模拟一家做“企业项目管理软件”的B2B公司，叫它“飞流科技”吧。我们来给它设计一套评分表。
1. 基础信息分（Explicit）
这部分分值，通常是在用户提交表单的那一刻就能确定的。建议分值设置在1-10分之间，不要给太高，因为光填个表不代表什么。
| 属性 | 选项 | 分值 | 理由 |
|---|---|---|---|
| 职位 | 创始人/CTO/VP | +10 | 决策者，高价值 |
| 职位 | 部门经理/总监 | +7 | 关键影响者，预算使用者 |
| 职位 | 专员/主管 | +3 | 信息搜集者，决策权低 |
| 邮箱 | 企业邮箱 | +5 | 公事公办，可信度高 |
| 邮箱 | 个人邮箱 | +0 | 可能是个人兴趣，非企业采购 |
| 公司规模 | 50人以上 | +5 | 有明确的团队管理需求 |
| 公司规模 | 50人以下 | +2 | 需求可能不迫切 |
2. 行为活跃分（Implicit）
这部分分值，需要通过Facebook像素（Pixel）或者转化API（CAPI）追踪用户在你网站上的行为来累加。这部分分值应该比基础分更重，因为它代表了真实的兴趣。
- 访问“定价”页面： +15分。都看价格了，说明已经在考虑购买成本了，这是个强烈的购买信号。
- 访问“客户案例”或“成功故事”页面： +10分。他在找同类企业，验证你们的实力。
- 观看视频超过50%： +5分。说明他对你的内容有耐心，不是随手划过。
- 再次访问网站（7天内）： +8分。回访是极大的兴趣信号。
- 下载白皮书/电子书： +5分。虽然是个好动作，但很多B2B企业会发现这个动作的转化率不如看定价页面高，所以分值适中。
3. 减分项（Decay & Negative）
别光想着加分，有些情况必须扣分，不然你的销售会被假线索气死。
- 邮箱无效/无法送达： -50分（直接归档，别浪费时间）。
- 很久没互动（比如超过30天）： 分数衰减。热度会过期，上个月的高意向可能这个月已经买了别家。
- 来自非目标国家/地区： -20分。如果你只做国内市场，来自东南亚的线索价值就很低。
第四步：设定阈值和“接力棒”
有了分数，接下来就是最关键的一步：多少分才算“合格”？这需要你和销售团队一起拍板。
通常我们会设定三个档位：
- MQL（市场认可线索）： 达到某个分数线（比如40分），市场部认为这个线索合格了，可以移交给销售部进行初步跟进。注意，这时候还不能叫SQL（销售认可线索）。
- SQL（销售认可线索）： 销售部接到MQL后，打了个电话或者加了微信，确认对方真的有需求、有预算、有决策权。这时候，这个线索才真正进入销售漏斗。
- 冷线索（Cold Lead）： 分数低于20分，或者长期不活跃。别扔掉，放进你的“慢炖锅”里，通过Facebook的再营销广告（Retargeting）持续养着，偶尔发点有价值的内容，也许哪天他就有需求了。
这里有个坑要提醒大家： 刚开始设定的分数线可能不准。比如你设了40分，结果销售部反馈说40分的线索质量还是很差。那就说明你的评分权重有问题，或者销售的预期太高。这时候要灵活调整，把看定价页面的分值从15分调到20分，或者把下载白皮书的分值从5分降到3分。这是一个动态优化的过程，没有一劳永逸的模型。
第五步：利用Facebook的工具“作弊”
说到这里，得聊聊Facebook现在的环境。自从隐私政策收紧，苹果的ATT政策出台后，我们能拿到的用户数据变少了。以前那种精准追踪变得困难。这时候，我们要学会利用Facebook自带的工具来辅助评分。
1. Facebook Lead Forms（即时表单）的“问题”设置
如果你用的是Facebook的即时表单（Instant Forms），不要只放一个“姓名”和“邮箱”。在表单里多加几个筛选问题。比如：
- “您目前的团队规模是？”
- “您希望解决的核心痛点是？”
这些问题的答案，可以直接映射到我们上面的评分表里。虽然用户可能在表单里填得比较随意，但至少给了我们一个初步筛选的机制。如果他在表单里就选了“5人以下”，那这个线索进来的时候，基础分就自动低了。
2. 细分受众（Custom Audiences）的反向验证
这是一个很“狡猾”但有效的方法。当你积累了一定数量的“SQL”（销售认可的线索）后，你可以在Facebook后台把这些人的邮箱（或者手机号）打包，上传创建一个“自定义受众”。
然后，你可以针对这个受众做一个Lookalike Audience（相似受众）。这个Lookalike Audience就是你未来投放广告的黄金池子。反过来想，如果你的评分模型跑了一段时间，发现某个来源的线索分数普遍很高，那就说明这个来源的受众画像很准，应该加大投入。
第六步：让模型“活”起来的自动化流程
如果你的公司用了CRM（比如HubSpot, Salesforce, 纷享销客等），或者营销自动化工具，那这套评分模型就可以真正自动化运行了。
逻辑通常是这样的：
- 用户在Facebook点击广告，进入落地页。
- 用户提交表单，信息通过API进入CRM。
- CRM里的工作流（Workflow）自动触发，根据表单信息（职位、公司规模）计算初始分。
- 用户浏览网站，Facebook像素追踪到行为（看了定价页），再次触发CRM工作流，追加行为分。
- 当总分超过40分，CRM自动给线索打上“MQL”标签，并自动发邮件通知销售A（或者分配给销售A）。
- 如果分数一直没达标，CRM自动将该线索归入“培育序列”，定期发送邮件或通过Facebook广告进行再营销。
这套流程一旦跑通，市场部和销售部的扯皮就会少很多。销售部知道，凡是推到他们面前打了“MQL”标签的线索，都是经过模型筛选的，值得花时间去跟进。市场部也能通过销售跟进后的转化率（SQL转化率），来反向评估Facebook广告投放的效果。
一些过来人的碎碎念
在实际操作中，你会发现很多“意外情况”。
比如，有些线索分数很高，但销售跟进后发现只是个竞争对手来“探底”的。这种情况虽然少，但一旦发生，记得把这家公司的域名加入黑名单，下次再有类似线索进来，直接扣成负分。
再比如，有些大公司的实习生填了表，分数很低，但他其实是受老板指派来调研的。这时候，如果你的模型只看“职位”，就会错失机会。所以，行为分的重要性就体现出来了。如果这个实习生回去后，又多次访问你的网站，甚至把你的方案转发给了其他人（这需要更高级的追踪技术），那他的行为分就会飙升，从而弥补职位分的不足。
还有一个点，关于时间衰减。B2B的决策周期很长，可能长达3-6个月。一个线索在Facebook上填了表，拿了50分，然后消失了两个月。这两个月里，他的分数应该慢慢降低，比如每周降低5分。这样能确保你的销售团队优先跟进那些最近比较活跃的线索。
搭建这套模型，不是一蹴而就的。它更像是一门手艺，需要不断地打磨、调整。你需要定期（比如每个月）拉出数据来看：高分线索的转化率真的高吗？低分线索里有没有被误杀的潜力股？
最后，别忘了，模型是死的，人是活的。评分模型只是一个辅助工具，它帮你缩小了范围，提高了效率，但它不能替代销售和客户之间的人性化沟通。它帮你把柴火劈好了，点火还得靠销售那张嘴和过硬的产品实力。
所以，先从最简单的那张Excel表开始吧，把你们成交客户的特征列出来，把Facebook能追踪到的行为列出来，先定个粗糙的分值，跑起来再说。在跑的过程中，数据会告诉你答案。
