Lead scoring софтуер — приоритизирай готовите за покупка

Какво включва решението

Системата за оценяване на лийдове, която изграждаме, е custom, а не модул от чужда платформа с лимит на контакти. Получавате собствен модел за точкуване, собствени данни и пълен контрол върху правилата, без месечен абонамент на лийд.

• ✓Rule-based точкуване — задавате прозрачни правила: +20 за директор, +15 за посетена ценова страница, -10 за безплатен имейл домейн. Всеки търговец вижда точно защо лийдът има даден резултат.
• ✓AI predictive scoring — модел, обучен върху вашата историческа база от спечелени и загубени сделки, открива скрити сигнали, които ръчните правила пропускат, и предсказва вероятност за затваряне.
• ✓Поведенчески сигнали в реално време — отваряне на имейл, кликове, посещения на сайта, изтеглен материал, повторни визити — всяко действие моментално преизчислява резултата.
• ✓Двумерен модел fit + engagement — отделен резултат за профилно съответствие и за активност, така че разграничавате „идеален, но студен" от „активен, но неподходящ".
• ✓Автоматичен routing на горещи лийдове — при достигане на праг лийдът се присвоява на търговец по територия, продукт или round-robin, с известие в CRM, Slack или имейл.
• ✓Score decay — резултатът намалява при липса на активност, така че стар лийд не блокира опашката пред нов и реално горещ контакт.
• ✓Dashboard и анализ — разпределение на резултатите, конверсия по диапазон, кои сигнали реално предсказват сделка — за да калибрирате модела с данни, не с предположения.

Как изграждаме системата за lead scoring

Не продаваме готов scoring модул. Изграждаме модела върху вашите реални данни и го свързваме с CRM система и маркетинг каналите ви, така че логиката, точките и сигналите остават при вас и могат да се променят без миграция.

1. Анализ на данни и дефиниране на ICP

Изтегляме историята на спечелените и загубените сделки от CRM-а и дефинираме идеалния клиентски профил (ICP) с конкретни критерии. Идентифицираме кои демографски атрибути и кои поведенчески действия реално корелират със затворена сделка — не по усещане, а по статистика върху минимум 12 месеца данни.

2. Rule-based модел и калибриране на праговете

Изграждаме прозрачен модел с точки за всеки сигнал и дефинираме праговете за MQL и SQL. Двумерният подход (fit срещу engagement) гарантира, че разделяте „подходящ" от „активен". Тестваме праговете върху историческата база, за да видим какъв процент сделки реално щяхме да хванем при всеки сценарий, преди да пуснем системата в продукция.

3. AI predictive слой

Над ръчните правила добавяме ML модел, обучен върху вашите данни, който намира нелинейни комбинации от сигнали, недостъпни за ръчно точкуване. Той връща вероятност за затваряне и обяснение кои фактори са допринесли — гарантираме обяснимост, а не „черна кутия". Това е част от по-широката автоматизация на бизнес процеси в продажбите.

4. Routing, интеграции и автоматизации

Свързваме scoring engine-а с уеб формите, имейл платформата, рекламните канали и CRM-а през API. Дефинираме правила за маршрутизиране: горещ лийд → известие към търговец за 60 секунди; топъл → nurture поток; студен → ретаргетинг. Цялата логика е софтуер по поръчка, изграден около вашия процес.

5. Мониторинг, A/B на праговете и преобучение

След старта следим конверсията по диапазон от резултати и сравняваме предсказание спрямо реален изход. На всеки 60-90 дни рекалибрираме теглата и преобучаваме AI модела с новите сделки, така че точността расте, а не деградира при промяна в пазара или продуктовия микс.

Често задавани въпроси