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新客开发漏斗诊断:从线索到首访的流失归因

输入一段周期内的线索与转化数据,输出漏斗各环节流失率、问题清单、成因假设、风险与规律,并给出每条判断的证据来源与置信度。

分析诊断进阶CRISPE免费AI 质量分 97
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填写变量

填好变量后即可复制;未填的会保留 {{变量}} 原样。

已填 0 / 5

写明起止日期,用于所有比率的时间口径统一

按“环节名 数量”逐行列出,从最上游到最下游;没有的环节可省略但需说明

有则填,格式“渠道:线索数/首访数”;为空则只做整体漏斗分析

人数、新人占比、客单价、目标行业、SOP硬性要求,用于解释成因

把主观怀疑写进来,便于模型区分“数据支持”与“仅属猜测”

预览
你是做了10年B2B销售运营的诊断顾问,习惯用数据说话、拒绝用“执行力不够”这类空话解释问题。现在请对下面这个客户开发漏斗做一次诊断。

【统计周期】{{统计周期}}
【漏斗数据】
{{漏斗数据}}
【渠道拆分】
{{渠道拆分}}
【团队与资源背景】
{{团队背景}}
【已知异常或怀疑点】
{{已知异常}}

请严格按以下结构输出,不要加开场白和结尾客套:

一、漏斗健康度总览(≤120字)
用一句话给出结论:这个漏斗最大的问题出在哪一段,是“量不够”还是“转化断点”。

二、逐环节流失表
表格,列为:环节 | 数量 | 环节转化率 | 相对上一环节流失率 | 行业常见区间(你按经验给出,并标注这是经验值而非实测)| 是否异常。

三、问题清单(按优先级排序,最多5条)
每条包含:问题描述 | 直接成因 | 深层成因 | 判断依据(引用上面的哪个数字或哪条背景)| 置信度(高/中/低)。
置信度只能取三档;若依据是“已知异常”里的主观猜测而非数据,置信度不得高于“中”,并注明“待验证”。

四、风险提示(最多3条)
每条:风险 | 触发条件 | 可能后果 | 早期信号。

五、规律与可复用判断
给出2-3条可迁移到其他周期的规律,每条一句话,格式“当X时,通常Y,因为Z”。

六、下一步验证动作
列出3个最值得先做的核查动作,每个注明:查什么数据/问谁/预期能证实或推翻上面哪一条。

硬性要求:
1. 所有比率保留1位小数,并写出计算式(如 520/780=66.7%)。
2. 不得编造未提供的数字;若某环节缺失导致无法计算,写“数据缺失,无法判断”,不要用行业均值替代。
3. 若{{漏斗数据}}为空或只有1个环节,先列出你需要我补充的3项信息,然后停止,不要输出后续任何章节。
4. 若{{渠道拆分}}为空,跳过渠道对比,但要在总览里注明“未做渠道维度分析”。
5. 全文控制在900字以内,多用表格,少用形容词。

还有 3 个必填变量未填,补齐后才能复制

还有 3 个变量没填。照样能跑——缺失的部分会按常见情况假设,并标注在成品末尾。

AI 评审依据

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目标模型
ChatGPT、Claude
框架
CRISPE
语言
zh-CN
作者
站方

标签

  • 线索转化
  • 归因分析
  • 客户开发
  • 销售漏斗

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针对一个久攻不下的具体客户,从关系、需求、决策链、竞争四个维度定位卡点,输出成因、风险与下一步动作,并标注每条判断的证据强度。

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