免费工具 · 线索获客 线索评分模型生成器：拿真实线索试一试你的规则
线索评分给「是谁」（职位、公司规模、行业）和「做了什么」（看定价页、约演示、参加直播）分别加分，行为分随时间慢慢变少。在这里改规则，粘贴从 CRM 或表格导出的线索，先看谁过了 MQL 线，再去 CRM 里改配置。
- 属性规则 + 行为规则
- 按半衰期衰减
- 线索只在你的浏览器里
规则、衰减和试算
每条规则看线索清单里的一列。属性规则描述人和公司，不衰减；行为规则描述动作，距最近一次活动越久越少。
评分规则
| 类型 | 列名 | 条件 | 值 | 分值 | 上限 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
多个可选值用 | 分隔（总监|负责人）。文字比较不分大小写。「每单位加分」用数量列（浏览次数、点击次数）乘以分值，不超过上限；「是」「yes」「1」算一次。分值可以是负数。
衰减和阈值
多少天没有新动作，行为分就只剩一半。留空表示不衰减。
可以是日期（2026-11-03），也可以是距今天数。
最近活动列是日期时用到。
总分达到它就算市场认可的线索（MQL）。
总分过线但属性分低于它的线索，单独标成「核对匹配度」。
第一行是表头。自动识别逗号、制表符（从表格复制）和分号；第一列当作线索名称。最多 2,000 行，全部在浏览器里处理。
打分结果
共 7 条 · MQL 2 条 · 待核对匹配度 1 条 · 继续培育 4 条
| # | 线索 | 属性分 | 行为分 | 距今天数 | 衰减 | 衰减后行为分 | 总分 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 陈思远 | 40 | 66 | 3 | ×0.93 | 61.6 | 101.6 | MQL |
| 2 | 周婷 | 30 | 54 | 20 | ×0.63 | 34 | 64 | MQL |
| 3 | 李娜 | 10 | 53 | 1 | ×0.98 | 51.8 | 61.8 | 核对匹配度 |
| 4 | 王磊 | 30 | 30 | 12 | ×0.76 | 22.7 | 52.7 | 继续培育 |
| 5 | 赵晨 | 40 | 22 | 45 | ×0.35 | 7.8 | 47.8 | 继续培育 |
| 6 | 孙浩 | 40 | 0 | 90 | ×0.13 | 0 | 40 | 继续培育 |
| 7 | 刘洋 | -40 | 45 | 2 | ×0.95 | 43 | 3 | 继续培育 |
模型说明（Markdown，发给 CRM 管理员或团队评审）
# 线索评分模型
| 类型 | 列名 | 条件 | 值 | 分值 | 上限 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 属性分 | 职位 | 包含任一 | 总监\|VP\|负责人\|总经理\|创始人\|CEO\|CTO | +20 | |
| 属性分 | 职位 | 包含任一 | 经理\|主管 | +10 | |
| 属性分 | 公司人数 | ≥ | 50 | +10 | |
| 属性分 | 公司人数 | ≥ | 500 | +10 | |
| 属性分 | 行业 | 等于任一 | 软件\|SaaS\|金融科技\|互联网 | +10 | |
| 属性分 | 邮箱 | 以任一结尾 | qq.com\|163.com\|126.com\|gmail.com | -10 | |
| 属性分 | 职位 | 包含任一 | 学生\|实习 | -30 | |
| 行为分 | 预约演示 | 有值 | | +30 | |
| 行为分 | 定价页浏览 | 每单位加分 | | +5 | 20 |
| 行为分 | 参加直播 | 有值 | | +10 | |
| 行为分 | 邮件点击 | 每单位加分 | | +3 | 15 |
行为分每 30 天减半（按「距今天数」列计算距最近活动的天数）。属性分不衰减。
MQL 阈值：总分 ≥ 60。
总分过线但属性分低于 20 的线索，人工核对后再转给销售。
版本 v1.0更新于 更新记录
分数说明了什么
线索分是一条排序规则，不是预测。它决定销售先打给谁、谁留在培育池里。
属性分
这个人和公司离你常成交的客户有多近。示例里，320 人软件公司的市场总监得 40 分；学生得 −30 分，再活跃也过不了 MQL 线。
行为分
购买信号：预约演示（30）、看定价页（每次 5 分，最多 20）、参加直播、点邮件。说明对方现在正在看。
衰减
行为会过时。半衰期 30 天时，45 天前的 22 分行为分今天只值 7.8。不衰减的话，去年参加过直播的人会一直排在前面。
MQL 和「核对匹配度」
总分 ≥ 60 是 MQL。李娜靠行为分到了 61.8，但属性分只有 10（8 人公司、QQ 邮箱），低于下限 20，所以先标出来让人看一眼，而不是直接转销售。
示例里的分值和阈值是起步模板，不是标准。用自己的历史数据校准：给上季度的线索打分，看最后成交的那些是不是分更高。另外，国内不少中小企业员工用 QQ、163 邮箱办公，「个人邮箱扣分」要按你的客户群调整。
四步
在这里搭模型、用真实线索试算，再在 CRM 或营销自动化工具里配置同样的规则。
-
1
导出带评分字段的线索
职位、公司人数、行业、邮箱、浏览次数、表单、最近活动时间。CSV 导出或直接复制表格区域都行。
-
2
改规则
属性规则写「是谁」，行为规则写「做了什么」。可选值用 | 分隔，不想要的人用负分。
-
3
设衰减和阈值
行为分的半衰期、MQL 线，需要的话再加属性分下限。
-
4
核对并导出
按分数排序，拿你熟悉的线索核对头部和尾部，再下载打分后的 CSV，或复制 Markdown 模型说明。
线索分 = 属性分 + 行为分 × 衰减系数
命中的属性规则分值相加得属性分。行为规则同样相加，再乘一个按距最近活动天数算出的衰减系数。
- 衰减系数 = 0.5 ^（距最近活动天数 ÷ 半衰期）。半衰期 30 天时，30 天前 ×0.5，60 天前 ×0.25
- 「每单位加分」= 分值 × 单元格里的数量，按绝对值不超过上限
- 状态：总分 ≥ MQL 阈值 → MQL；设了属性分下限且属性分低于它 → 核对匹配度；其它 → 继续培育
- 把评分拆成属性（fit）和互动（engagement）、只让互动分衰减，是营销工具里常见的做法；例如 HubSpot 提供 fit、engagement、combined 三种评分，并能按事件发生多久前自动降分（HubSpot 帮助中心）
属性分
Σ 命中的属性规则分值
总监（20）+ 320 人 ≥ 50（10）+ 软件（10）→ 40
行为分
Σ 命中的行为规则分值
预约演示 30 + 4 × 5 定价页 + 直播 10 + 2 × 3 点击 → 66
总分
属性分 + 行为分 × 0.5^(天数 ÷ 半衰期)
40 + 66 × 0.5^(3 ÷ 30) = 40 + 61.6 → 101.6
七条线索打一遍分
默认的清单和规则：MQL 线 60，属性分下限 20，半衰期 30 天。线索是虚构的。
| 线索 | 属性分 | 行为分 | 距今天数 | 衰减后 | 总分 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 陈思远，市场总监 | 40 | 66 | 3 | 61.6 | 101.6 | MQL |
| 周婷，市场经理 | 30 | 54 | 20 | 34.0 | 64.0 | MQL |
| 李娜，创始人（QQ 邮箱、8 人） | 10 | 53 | 1 | 51.8 | 61.8 | 核对匹配度 |
| 王磊，运营经理 | 30 | 30 | 12 | 22.7 | 52.7 | 继续培育 |
| 赵晨，增长负责人 | 40 | 22 | 45 | 7.8 | 47.8 | 继续培育 |
| 孙浩，销售总监 | 40 | 0 | 90 | 0 | 40.0 | 继续培育 |
| 刘洋，学生 | −40 | 45 | 2 | 43.0 | 3.0 | 继续培育 |
孙浩匹配度高但三个月没动静：适合销售主动开发，不是 MQL。刘洋是清单里最活跃的人，却最不可能购买；「学生」规则把他挡在销售队列之外。
线索评分容易出错的地方
多数评分模型是悄悄失效的：分数看起来合理，却越来越对不上谁会买。
分值全凭感觉
给上季度的线索打分，比较成交和丢单的。成交客户的分没有更高，规则就要改。
不做衰减
不衰减的话，一年前很活跃的线索会排在昨天刚约演示的人前面。
只看行为不看属性
学生、同行、求职者往往是最活跃的访客。负分规则和属性分下限能把他们挡在销售队列外。
规则太多
三十条分值差不多的规则，没人说得清、也难维护。先从销售认同的五到十条开始。
评分要用的那些事件
TapCub 不计算线索分，它记录评分要用的动作和结果：看到表单、留资、在线咨询，以及 CRM 回传的有效判定和成交，都落在同一个人身上。
线索评分模型怎么搭？
列出你常成交客户的特征（属性）和购买前常见的动作（行为），各给一个分值；不想要的人给负分；定一条 MQL 线；正式启用前先用过去的线索试算一遍。
属性分和行为分有什么区别？
属性分说明线索是谁：职位、公司规模、行业、地区。行为分说明他做了什么：看了哪些页、填了表单、参加活动、点了邮件。属性很少变，行为会过时，所以衰减只针对行为分。
线索评分衰减是什么？
一段时间没有新动作，就按规则把行为分往下降。半衰期 30 天时，一个月前的分只算一半。这样分数反映的是「现在」的兴趣。
多少分算 MQL？
没有标准分数线，它取决于你的分值设计。选一条能把销售真正想要的线索框进来的线：给历史线索打分，看成交客户落在哪，把线设在大多数成交客户下方一点。
能配合 HubSpot、Salesforce、纷享销客这类 CRM 用吗？
可以，当作试验场：从 CRM 导出 CSV，在这里设计和试算规则，再到 CRM 的评分设置里照着配。Markdown 模型说明列出了每条规则，方便配置的人照抄。
线索清单会上传吗？
不会。解析和打分都在你的浏览器里完成，清单不会发到任何地方，也不会写进网址。
线索评分和线索成本有什么关系？
评分定义了什么是有效线索。有了这个口径，就能按渠道算有效线索成本，看好线索从哪来，用线索成本计算器就能算。