Когда отдел продаж получает больше 20‑30 заявок в день, менеджеры автоматически переключаются в режим «первым звоню – первым обслуживаю», не отличая горячий запрос от «праздного интереса». В результате
- время реакции на действительно горячий лид растёт до 2‑3 часов;
- лояльные, готовые к покупке клиенты уходят к конкуренту, который позвонил быстрее;
- менеджеры тратят до 40% смены на «пустые» разговоры, не приносящие выручку;
- маркетолог получает от РОПа жалобу «реклама льёт мусор», даже если проблема лишь в расстановке приоритетов.
AI‑Lead Scoring устраняет эту «слепоту» за счёт машинного обучения. Мы собираем данные о источнике трафика (UTM, площадка маркетплейса), поведении лида (глубина просмотра лендинга/сайта, клики по e‑mail, время в карточке товара, ответ на бот‑опрос) и истории похожих сделок (LTV, оборот, повторные покупки). Модель присваивает каждому новому лиду «скор» от 0 до 100, показывающий вероятность конверсии и потенциальную ценность.
Результат: менеджеры видят список сделок, отсортированный по «горячести», CRM сама ставит красные бейджи лидов с баллом >80, а роботы выдают задачу «позвонить в течение 5 минут». Одновременно «холодные» обращения автоматически переводятся в nurture‑цепочку: бот отправляет объясняющее письмо, предлагает скачать гайд или бронирует вебинар. Собственник получает дашборд «сколько денег лежит на столе прямо сейчас», а маркетолог — конверсию и ROI по каналам с учётом качества лидов, а не их количества.
В среднем компании после внедрения Lead Scoring повышают скорость обработки горячих заявок в 4‑6 раз и за первые три месяца фиксируют +18‑25% к выручке без увеличения рекламного бюджета.
Как это работает
Сбор и нормализация данных
- Подключаем API CRM (Amo/Bitrix24/самописка) + рекламные кабинеты + аналитические системы (Яндекс.Метрика, GA4, AppMetrica).
- Через ETL‑платформу Airbyte/Make выгружаем историю сделок, UTM‑метки, источники контактов, логи кликов и событий.
- Очистка дублей, выравнивание полей, обогащение справочниками (CLDR, отраслевые коды, GEO‑IP).
- Результат — Data Lake со 150‑300 признаками на каждую сделку.
Формирование фич и обучение модели
- Инженер признаков группирует данные по семействам: traffic, engagement, intent, value, timing.
- Генерируются производные признаки: «плотность касаний/24 часа», «кол‑во SKU в корзине», «время между кликом и заявкой».
- Выбор алгоритма: Gradient Boosting (LightGBM) + контроль переобучения, explainability через SHAP‑values.
- Таргет — конверсия в оплату или заданный порог маржи. Качество модели оцениваем по ROC‑AUC > 0,81.
Интеграция Scoring‑API в CRM
- Разворачиваем microservice (FastAPI/Docker) или размещаем модель в Vertex AI/Azure ML.
- Webhook CRM отправляет данные каждого нового лида → API возвращает score, вероятность конверсии и рекомендованный SLA.
- Скрипт добавляет поле «Lead Score» и меняет сортировку списков сделок; горячим лидам проставляется метка / цвет.
Настройка автоматических действий
- If score ≥80 → ставим задачу менеджеру «позвонить ≤5 мин», запись в Telegram‑бот для контроля SLA.
- If 50≤ score <80 → стандартный контактный протокол.
- If score <50 → перевод в nurture‑сценарий (e‑mail + бот), автопауза рекламы по UTM‑filter «слишком холодно».
- Если менеджер не обработал лид вовремя — робот эскалирует на РОПа.
Дашборды и обратная связь маркетингу
- Metabase/Tableau строит дашборд «Score vs Conversion» и LTV по каналам.
- AI‑алгоритм обнаруживает источники, дающие «вспышки» горячих лидов, предлагает поднять ставки именно там.
- Маркетолог видит список «мусорных» площадок и может их отключить за один клик.
Непрерывное улучшение и A/B‑тесты
- Модель переобучается раз в неделю, учитывая новые сделки.
- Запускаем A/B: «ручное распределение» vs AI‑Scoring; фиксируем прирост выручки и среднего чека.
- Ежеквартально добавляем данные call‑tracking и speech‑to‑text для учёта «тона» разговора.
Выгоды и конкурентные преимущества
- Скорость реакции: горячие лиды получают звонок в 5‑10 минут, а не в 3‑4 часа.
- +10‑30% к выручке без роста бюджета: менеджеры тратят время только на высокоценных клиентов.
- Снижение нагрузки на отдел продаж: до ‑35% «пустых» контактов.
- Объективная оценка качества трафика: маркетолог управляет ставками по фактической прибыли.
- Прозрачность для собственника: деньги прогнозируются ещё до звонка.
Параметры сценария
Гипотеза — ML‑скоринг лидов и автоматическая приоритизация увеличат конверсию оплаты на 20% при том же трафике.
Цель внедрения сценария — Ускорить обработку «горячих» заявок, повысить конверсию и выручку без роста штата.
KPI и метрики
- Median Time‑to‑First‑Call.
- CR в оплату.
- Доля лидов с Score ≥80.
- SLA‑соблюдение.
- ROI рекламы по скорингу.
Технологический стек — Python/LightGBM, FastAPI, Docker, Airbyte, PostgreSQL/Data Lake, Metabase, Webhooks CRM.
Шаги внедрения
- Доступы.
- Сбор данных.
- Обучение модели.
- Интеграция API.
- Настройка роботов.
- Обучение персонала.
- A/B‑тест (30 дн).
Влияние на бизнес заказчика — Рост продаж, снижение затрат на холодные звонки, улучшение P&L канальных бюджетов.
Влияние на CX — Клиент получает ответ, когда он по‑настоящему мотивирован, повышается NPS.
Доп. идеи улучшения
- Добавить voice‑тоналити скоринг.
- Интегрировать Telegram/WhatsApp‑бот для автоответа ночью.
- Использовать прогноз LTV для динамического лимита скидок.
Вывод
Каждый второй лид сегодня стоит бизнесу дороже, чем звонок менеджера: реклама дорожает, маркетплейсы повышают комиссии. Игнорировать «температуру» заявки — значит дарить деньги конкуренту. AI‑Lead Scoring превращает CRM из пассивного регистратора фактов в активного ассистента: система сама говорит, кому звонить, сколько ждать и сколько можно заработать.
Уже через неделю после запуска вы увидите, как «красные» лиды закрываются быстрее, ROI кампаний растёт, а менеджеры перестают жаловаться на «мусорный» трафик. Через квартал сценарий окупит себя многократно, потому что каждый звонок будет направлен туда, где вероятность сделки самая высокая.
Если ваши менеджеры ещё решают, кому звонить «по ощущениям» — пора доверить приоритизацию цифрам. Запишитесь на бесплатный demo‑аудит: мы оценим ваши данные и покажем, как много денег сейчас лежит в задних рядах воронки, дожидаясь вашего звонка.
