本发明公开了一种基于机器学习的销售系统客户匹配方法，其特征在于，包括步骤一，对销售系统中客户信息进行数据探索，得到客户信息；步骤二，对所述客户信息做数据预处理，得到训练集和测试集；步骤三，将训练集和测试集中的字符串特征输入LDA主题模型进行主题分类；步骤四，设计样本用于模型的训练；步骤五，以GBDT+LR的构建方式构建第一模型与第二模型，所述第一模型预测客户的成交可能性，所述第二模型预测销售与客户的匹配概率；步骤六，将待测客户信息依次输入第一模型与第二模型，输出客户与各销售的匹配概率。达到解决销售系统在随机分配销售线索时造成的很多无效分配，提升客户分配效率的效果。