线索质量到底高不高？先别急着下结论，把它拆成三件事：源头、筛选、后续动作。
源头决定上限
如果数据来自官网表单、线下展会、内容下载等自有渠道，客户主动留下了联系方式，这类线索天然带着“兴趣”标签，基础质量就高。反之，纯粹靠爬虫从公开网页抓下来的名单，即便量再大，也难免混杂过时、无效的信息。
筛选决定成败
传统做法靠人工打分：职位里带“总监”加5分，“VP”加10分。规则简单，却也粗暴——不少真正买单的人反而被漏掉。AI的做法是把成百上千个维度（职位、行业、浏览轨迹、社交互动、最近搜索关键词……）喂给模型，动态算出“成交概率”。Salesforce的公开数据显示，这样筛出来的线索，面谈率能比人工方式高出35%。不过，模型再聪明也受限于训练数据：样本偏颇、历史成交案例单一，都会让“高评分”变成“高偏见”。
后续动作决定转化
线索再精准，如果销售三天后才第一次跟进，热度也会降到冰点。AI工具的价值之一是把响应时间压到分钟级：客户刚提交表单，系统就自动发邮件、分配销售、预约电话。麦肯锡的测算表明，响应时间缩短10倍，成交概率能提升4–5倍。但别忘了，真正的成交仍依赖人的沟通技巧与产品匹配度——AI只能把“好线索”更快送到销售面前，不能保证一定签单。
综合来看，智能获客工具在“筛得快、跟得快”上表现突出，确实能把平均线索质量抬高一截；但它不是魔法棒，源头的数据清洁度、模型的持续迭代、销售团队的执行力，三者缺一环，效果都会大打折扣。
万达宝LAIDFU（来福）的做法是把选择权留给企业：
支持接入自有的CRM、ERP、HCM数据，不把这些数据拿去训练公用大模型，避免“喂数据换模型”的隐私风险；
内置多种向量模型，企业可按业务场景切换——B2B长周期采购就用“行业+职位+意图”模型，快消短决策就用“地理位置+浏览深度”模型；
评分阈值、跟进脚本、分配规则全部可视化配置，销售主管可以随时把一线反馈同步到系统里，让模型与业务一起“长记性”。