潜在客户温度评级（Lead Temperature）
系统为每个潜在客户（手机号）维护一个温度标签：Hot / Warm / Cold。温度基于 Lead 进入系统后的时间窗口自动衰减，反映跟进的紧迫程度。
1. 温度定义（基于时间窗口）
2. 温度变化规则
温度由系统自动管理，员工无需手动调整。温度既会随时间自动衰减，也会在特定条件下自动升温。
2.1 自动降温（时间驱动）
2.2 自动升温（事件驱动） { #22-自动升温事件驱动 }
在以下情况下，系统自动提升 Lead 温度：
升温一级（Cold → Warm，或 Warm → Hot）：
不是所有重复提交都应触发升温。系统应根据 Lead 当前状态，执行不同的动作：
::: 直接升至 Hot：
::: info 升温说明
- 升温一级：Cold → Warm → Hot，每次触发升一级，不跳级
- 直接升 Hot：无论当前温度是 Cold 还是 Warm，均直接跳至 Hot
- 升温后，时间窗口重新计算（即从升温时刻起重新开始 Hot/Warm 的计时）
- 如果 Lead 已处于 Hot 状态，升温一级的触发条件不产生额外效果
3. Cold 之后系统自动判定的三个终态 { #3-cold-之后系统自动判定的三个终态 }
温度降为 Cold 之后跟进窗口关闭，系统停止主动跟进提醒。系统根据员工在 Hot/Warm 阶段的实际执行记录，自动判定该 Lead 的最终状态。
3.1 三个终态的定义
3.2 不同 Active Status 进入 Cold 时的判定规则
判定基于两个维度：Lead 进入 Cold 时处于哪个 Active Status × 员工是否按联系策略执行。
以下状态不由 Cold 自动判定，而是在跟进过程中显式设定：
- 条件性拒绝 Bad Timing — 员工在沟通中识别到客户因特定条件拒绝，手动标记
- 绝对拒绝 Not Interested — 员工在沟通中识别到客户完全不感兴趣，手动标记
- 成交 Converted — 已成交，不会进入 Cold
3.3 判定规律总结
三个终态分别指向不同的改进方向：
- Unreachable 占比高 → 检查 Lead 来源质量（号码是否有效）、优化联系时段和渠道
- Lost Contact 占比高 → 检查跟进节奏是否合理、是否在最佳时段联系
- Neglected 占比高 → 检查员工执行力、排班是否合理、是否需要自动重分配
4. Cold 的可逆性
Cold 状态并非终态。如果发生升温事件（重复提交、客户主动来电或来短信、AI 判断强意愿），系统会自动提升温度并重新开启跟进窗口。员工可以看到该客户的完整历史记录，避免从零开始沟通。详见 §2.2 自动升温规则。
4.1 重激活后的 Lead Status 判定
重激活不仅恢复温度，还需要确定 Lead 回到哪个 Status。核心原则：根据该 Lead 历史上是否曾被成功触达，决定重激活后的起点。
即使 Lead 历史上曾到达已预约（Booked）、已到店（Showed）、甚至已试课（Trialed），重激活后也统一回到已触达（Connected）而非原阶段。原因：
- 之前的预约/到店/试课已过期，不能直接沿用
- 客户情况可能已变（兴趣、时间、预算），需要重新评估
- 从 Connected 重新推进，确保每次转化都基于当前意愿
但系统会在 Lead 卡片上标注历史最高阶段（如"曾试课"），帮助员工在跟进时引用历史体验，提高转化效率。
::: ::: warning 绝对拒绝（Not Interested）的重激活限制
绝对拒绝是最严格的终态。仅以下事件可触发重激活：
- 客户主动来电或发短信（说明客户意愿已真正改变）
- AI 分析历史沟通记录显示强成交意愿
以下事件不触发重激活：
- 重复 Lead 提交（可能是广告再触达导致的误操作）
- 系统自动升温规则
5. 核心原则
::: tip Lead Temperature 核心原则
- 时间即一切：Lead 的价值随时间快速衰减，Hot 阶段的每一分钟都很宝贵
- 系统自动管理：温度由时间窗口和事件双重驱动，员工无需手动调整，只需专注执行
- 可升可降：温度不仅随时间衰减，也会因客户互动和意向信号自动回升
- 果断终结：Cold 后如无升温事件，系统自动判定最终状态（Unreachable / Lost Contact / Neglected），不再投入资源
- Cold 可逆：如果发生升温事件，Cold Lead 可重新进入 Active 状态，获得新的跟进窗口 :::