了解分配规则中的记录分配
在 Dynamics 365 Sales 中，分配规则会自动将新的和更新的潜在顾客、商机和见解分配给您的销售团队。 自动化流程可节省您的时间和工作量，并优化整个销售团队的工作负荷。
分配规则可以通过两种方式中的任一方式分配这些记录：轮循或负载均衡。
根据其定义，优先考虑负载均衡的规则可能仍然使用轮循条件将记录分配给销售人员。
了解它们之间的差异以及其他条件（如销售人员的工作负荷和计划）如何影响记录的分配很重要。
客户细分和分配规则是工作分配功能的一部分。 工作分配在销售加速器版本 9.1.23074.10021 中提供，将在不同区域分阶段推出。 了解有关工作分配的更多信息。
轮循分配
轮循分配在符合规则条件的销售人员之间公平分配新的或更新的记录。 它将记录提供给等待新潜在顾客、商机或见解时间最长的销售人员，包括手动或由加载项分配的记录。
备注
使用轮循算法的销售人员分配顺序在组织级别存储，而不是规则级别。
我们来通过一些场景了解一下轮循分配。
场景 1
潜在顾客于下午 1:33 进入系统。 根据分配规则中定义的选择条件，三名销售人员有可能参与处理该潜在顾客：
| 销售人员 | 上次分配潜在顾客的时间 |
|---|---|
| Miriam | 10:02 AM |
| Sanjay | 10:31 AM |
| Susana | 11:17 AM |
Miriam 的最后一个分配比 Sanjay 和 Susana 更早。 她等待的时间最长，所以潜在顾客被分配给了她，她最后的分配时间更新。
另一个潜在顾客于下午 1:50 进入系统。 这一次，只有 Miriam 和 Sanjay 具有处理该潜在顾客所需的属性：
| 销售人员 | 上次分配潜在顾客的时间 |
|---|---|
| Miriam | 1:33 PM |
| Sanjay | 10:31 AM |
不过这一次，Sanjay 等待的时间比 Miriam 长。 Sanjay 被分配了潜在顾客。
场景 2
假设您有三个销售人员—Miriam、Sanjay 和 Susana。 为向他们分配记录创建了一组规则。 初始顺序为 Miriam、Sanjay 和 Susana。
- 规则 1 将传入潜在顾客 1 分配给 Miriam。 新顺序变为 Sanjay、Susana 和 Miriam。
- 规则 2 将下一个传入潜在顾客 2 分配给 Sanjay。 现在的顺序是 Susana、Miriam 和 Sanjay。
- 规则 3 将潜在顾客 3 分配给 Susana。 最后的顺序变为 Miriam、Sanjay 和 Susana。
- 现在，一个新的潜在顾客进入应用程序—规则 1 将潜在顾客 4 分配给 Miriam。
但是，您可能已经注意到，只有规则 1 连续两次将记录分配给 Miriam。 这是因为分配记录的顺序存储在组织级别，而不是规则级别。
场景 3
假设您有两个销售人员—Miriam 和 Sanjay。 为向他们分配记录创建了一个规则。 初始顺序为 Miriam 和 Sanjay。
现在，如果潜在顾客 1 由 Miriam 生成，她将自动成为负责人。 因此，当规则执行时，潜在顾客被分配给 Sanjay，因为 Miriam 已经是分配列表的负责人，已加入列表。 新分配顺序将变为 Miriam 和 Sanjay。
这是因为每当销售人员创建新记录时，他们都会被自动包含在分配列表中。 这会影响未来记录的分配顺序。
负载均衡分配
负载均衡分配找到符合规则条件的销售人员，将记录分配给可以承担更多工作的销售人员。 此方法可以确保所有销售人员都有公平的工作份额，减少不均衡的工作负荷。
我们来通过一个示例了解一下负载均衡分配。
潜在顾客进入系统。 根据分配规则中定义的选择条件，三名销售人员有可能参与处理该潜在顾客：
| 销售人员 | 可用容量 |
|---|---|
| Miriam | 10 |
| Sanjay | 12 |
| Susana | 15 |
Susana 现在可以处理比 Miriam 或 Sanjay 更多的工作。 Susana 被分配潜在顾客，她的可用产能现在是 14。
继续此示例，我们假设 Miriam、Sanjay 和 Susana 都有可能处理接下来的几个潜在顾客。
两个新潜在顾客进入系统。 Susana 仍然有最多的可用产能，所以潜在顾客被分配给她。 之后，他们的可用产能如下所示：
| 销售人员 | 可用容量 |
|---|---|
| Miriam | 10 |
| Sanjay | 12 |
| Susana | 12 |
又一个潜在顾客进入系统。 Sanjay 和 Susana 可用情况相同。 Susana 被分配潜在顾客的时间更近，所以根据轮循条件，新的潜在顾客被分配给 Sanjay。 现在，他们的可用产能如下所示：
| 销售人员 | 可用容量 |
|---|---|
| Miriam | 10 |
| Sanjay | 11 |
| Susana | 12 |
Miriam 结束三个潜在顾客，她的可用产能提高到 13。 新潜在顾客进入系统。 Miriam 现在有最大产能，因此潜在顾客被分配给她。
其他分配条件
分配规则根据您选择的是轮循还是负载均衡分配，以不同的方式优先考虑公平性。 但是，公平性在需要分配记录时不是唯一的考虑因素。 它们还可能考虑销售人员是否可以接受更多工作—即销售人员的工作负荷和工作日程安排。
考虑销售人员工作负荷
在分配规则定义中，您可以选择根据销售人员产能分配记录类型。 此选项只将记录分配给有产能处理这些记录的销售人员。 如果没有人有产能，将不分配记录。
我们在同一天晚些时候再来看看我们的销售团队。
新潜在顾客进入系统。 根据分配规则中定义的选择条件，四名销售人员有可能参与处理该潜在顾客：
| 销售人员 | 上一次分配 | 可用容量 |
|---|---|---|
| Sanjay | 2:37 PM | 12 |
| Susana | 2:57 PM | 4 |
| David | 3:02 PM | 1 |
| Miriam | 2:35 PM | –2 |
只使用轮循分配，Miriam 会被分配潜在顾客，因为她比其他人等待分配的时间更长。 但是，您告诉规则根据销售人员产能分配潜在顾客，Miriam 目前的可用产能为 –2。 Sanjay 的等待时间排在第二位，但他的可用产能是 0。 潜在顾客被分配给 Susana。
如果符合条件的销售人员的可用产能都不大于零，则不会分配潜在顾客。
考虑销售人员工作计划
在分配规则定义中，您可以选择在 N 小时内没有销售人员可用时分配，其中 N 是从 1 到 120 的整数。 此选项仅将记录分配给工作日程安排显示在您选择的时间内可用的销售人员。 如果没有人符合条件，将不分配记录。 了解如何设置销售人员的可用性。
规则会首先根据分配优先级（负载均衡或轮循），然后根据谁可用来考虑匹配的销售人员，时间范围从现在到允许的最长时间。
如下图所示，匹配的销售人员根据他们的工作日程安排被分为六个桶，每个桶 24 小时。 如果第一个桶中没有销售人员，即使负载均衡分配被优先考虑，轮循分配也会取代负载均衡。 规则继续从上到下评估桶。 当遇到非空桶时，规则会根据轮循条件将潜在顾客分配给桶中的销售人员。
我们来通过一个示例了解一下销售人员的工作日程安排如何影响记录的分配。
在分配规则中，您优先考虑轮循分配，设定 48 了小时的时间限制。
一个新潜在顾客在周五晚上从您网站上的查询窗体进入系统。 有几个销售人员符合分配规则的条件，但现在都没有在工作。 接下来，规则考虑匹配未来 24 小时内可用的销售人员。 那一天是周六。 通常，Sanjay 会工作，但他的日历显示他在休假。 其他销售人员均不可用，因此规则查看接下来 24 小时的情况。 周日也没有人工作。 规则达到 48 小时限制，因此潜在顾客未被分配。 如果时间限制是 60 小时，潜在顾客会被分配给周一上午可用的第一个销售人员。
示例
我们再来详细看一下另外几个示例，了解销售人员可用性和工作负荷如何影响轮循和负载均衡分配。 我们在传递时使用以下表示法表示销售人员的可用情况：
- 0D - 目前可用
- 1D - 24 小时内最早可用
- 2D - 24 到 48 小时内最早可用
- 3D - 48 到 72 小时内最早可用
- 4D - 72 到 96 小时内最早可用
- 5D - 96 到 120 小时内最早可用
示例 1：轮循，仅考虑销售人员可用性
此规则匹配了以下销售人员：
| 销售人员 | 空闲情况 | 上次分配潜在顾客的时间 |
|---|---|---|
| Burt | 1D | 2:37 PM |
| Maya | 1D | 2:15 PM |
| Vivek | 0D | 3:02 PM |
| Maria | 2D | 3:10 PM |
| Sal | 0D | 2:29 PM |
Vivek 和 Sal 两名销售人员最先可用。 Vivek 被分配潜在顾客的时间比 Sal 更近，所以规则将潜在顾客分配给 Sal。
接下来的进入的潜在顾客将被分配给 Vivek，然后是 Sal，依此类推，直到匹配销售人员的可用性发生变化。 销售人员的产能不是考虑因素。
示例 2：负载均衡，仅考虑销售人员可用性
同样，此规则匹配了以下销售人员：
| 销售人员 | 空闲情况 | 可用容量 |
|---|---|---|
| Burt | 1D | 14 |
| Maya | 1D | 20 |
| Vivek | 0D | 5 |
| Maria | 2D | 10 |
| Sal | 0D | 2 |
同样，Vivek 和 Sal 最先可用。 这一次，Vivek 产能更高，所以规则将潜在顾客分配给他。
接下来进入的潜在顾客将被分配给 Vivek，直到他的产能低于 Sal。 再后面的潜在顾客将被分配给 Sal，直到他的产能低于 Vivek，以此类推，直到匹配的销售人员的可用性发生变化。 在此场景中，销售人员的产能不是考虑因素。 Vivek 和 Sal 的产能可以降到零以下，只要它们在其他人之前可用。
示例 3：负载均衡，考虑销售人员可用性和产能
再一次，此规则匹配了以下销售人员：
| 销售人员 | 空闲情况 | 可用容量 |
|---|---|---|
| Burt | 1D | 14 |
| Maya | 1D | 20 |
| Vivek | 0D | –1 |
| Maria | 2D | 10 |
| Sal | 0D | 12 |
由于在分配规则定义中选择了根据销售人员产能分配潜在顾客，因此规则会忽略 Vivek 和 Sal，即使他们首先可用。 这就剩下了 Burt、Maya 和 Maria：
| 销售人员 | 空闲情况 | 可用容量 |
|---|---|---|
| Burt | 1D | 14 |
| Maya | 1D | 20 |
| Maria | 2D | 10 |
Burt 和 Maya 在 Maria 之前可用，因此 Maria 被排除在考虑范围之外：
| 销售人员 | 空闲情况 | 可用容量 |
|---|---|---|
| Burt | 1D | 14 |
| Maya | 1D | 20 |
规则被配置为优先考虑负载均衡。 但是，负载均衡分配只适用于在传递时可用的销售人员。 由于 Burt 和 Maya 现在不可用，因此规则使用轮循条件。
由于产能不再是一个考虑因素，规则会考虑谁等待潜在顾客的时间更长：
| 销售人员 | 上次分配潜在顾客的时间 |
|---|---|
| Burt | 2:37 PM |
| Maya | 2:15 PM |
规则将潜在顾客分配给 Maya。 接下来的进入的潜在顾客将被分配给 Burt，然后是 Maya，依此类推，直到匹配销售人员的可用性发生变化。