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리드 스코어링
원시 폼 텍스트에서 인바운드 영업 리드를 검증합니다.
Live toolRun this on your own data with the Lead Scorer →라이브로 사용해 보기
이것은 목업이 아니라 실제입니다. 입력을 편집하고 실행을 누르면 Jev가 한 번의 왕복으로 모든 타입 지정 답변을 반환합니다 — 무료, 가입 불필요. 이제 같은 호출이 수천 개의 항목에 병렬로 실행되는 것을 상상해 보세요.
state — 소프트웨어가 Jev에 전달하는 입력195c
questions — 돌려받고 싶은 타입 지정 결정들
scorefit
이 리드는 기술 B2B 인프라 제품에 얼마나 잘 맞습니까?
→ 0…4 · 5 단계
choiceroute
이 리드는 어디로 라우팅되어야 합니까?
→ 다음 중 하나: enterprise, smb, nurture, disqualify
noulbuying_now
이 리드는 지금 실제로 구매 사이클에 있습니까?
→ 확률 0.0 … 1.0
실제 API · 무료 · 가입 불필요
타입이 지정되고 보정된 출력이 여기에 나타납니다.
데모를 고르고, 입력을 수정한 뒤 눌러보세요 Jev 실행.
데모를 고르고, 입력을 수정한 뒤 눌러보세요 Jev 실행.
Jev가 내리는 결정들
한 번의 호출로, Jev는 동일한 입력에 대해 이들 각각을 병렬로 평가합니다:
scorefit
이 리드는 기술 B2B 인프라 제품에 얼마나 잘 맞습니까?
정렬된 척도 위에서 점수를 매깁니다:
- 부적합 / 구경꾼
- 약한 적합도
- 그런대로 적합
- 강한 적합도
- 이상적, 구매 의향이 높은 바이어
choiceroute
이 리드는 어디로 라우팅되어야 합니까?
다음 옵션 중 하나를 고릅니다:
enterprise— 엔터프라이즈 영업 담당자smb— 셀프 서비스 / 중소기업nurture— 마케팅 너처링 시퀀스disqualify— 부적합, 자격 미달 처리
noulbuying_now
이 리드는 지금 실제로 구매 사이클에 있습니까?
보정된 예/아니오 확률을 돌려줍니다.
정확한 요청
이것이 라이브 데모 뒤에 있는 실제 페이로드입니다 — 복사해서 state를 바꾸면, 바로 만들기 시작입니다:
{
"model": "jev-latest",
"state": "인바운드 데모 요청. 이름: Priya Nadkarni. 회사: Northwind Robotics (직원 약 450명). 직책: 엔지니어링 부사장. 메시지: '하루 수백만 건의 이벤트를 라우팅하는 자체 개발 룰 엔진을 교체하려고 하며, 이번 분기에 공급업체를 평가하고 있습니다. 2주 안에 파일럿할 수 있는 것이 필요합니다. 예산은 승인되었습니다.'",
"questions": {
"fit": {
"type": "score",
"instructions": "이 리드는 기술 B2B 인프라 제품에 얼마나 잘 맞습니까?",
"criteria": [
"부적합 / 구경꾼",
"약한 적합도",
"그런대로 적합",
"강한 적합도",
"이상적, 구매 의향이 높은 바이어"
]
},
"route": {
"type": "choice",
"instructions": "이 리드는 어디로 라우팅되어야 합니까?",
"criteria": {
"enterprise": "엔터프라이즈 영업 담당자",
"smb": "셀프 서비스 / 중소기업",
"nurture": "마케팅 너처링 시퀀스",
"disqualify": "부적합, 자격 미달 처리"
}
},
"buying_now": {
"type": "noul",
"instructions": "이 리드는 지금 실제로 구매 사이클에 있습니까?"
}
}
}코드에 연결하기
타입이 지정된 답을 읽고 평범한 코드로 분기하세요 — 파싱 없이. 신뢰도 높은 경우는 자동 처리하고 불확실한 경우는 더 큰 모델이나 사람에게 라우팅하세요. API 호출 한 번이고 출력은 무료이므로, 필요한 모든 질문을 한 번에 물어보세요.
직접 만들어 보기
위의 모든 시나리오는 단 한 번의 API 호출입니다. 플레이그라운드에서 무엇이든 무료로 사용해 본 뒤, 호스티드 키를 받아 몇 분 만에 배포하세요.