Решения / Скоринг конверсии

Скоринг вероятности конверсии

Каждый лид и каждая сделка в CRM получают вероятность закрытия, выученную на вашей истории, вместе с причинами, — и воронка обрабатывается в порядке того, что действительно закроется.

Продажи RevOps ML
100% сделок
со скорингом, обновление ежедневно
Причины видны
а не число без объяснения
Откалибровано
70% значит, что закрылось 70%
Для кого

Руководителям продаж и RevOps с CRM, где есть хотя бы несколько сотен закрытых сделок и более-менее аккуратные стадии.

Короткий ответ

Модель, обученная на ваших выигранных и проигранных сделках, предсказывает вероятность закрытия каждой открытой — по фирмографике, источнику, вовлечённости, истории стадий и тому, как сделка реально двигалась. К каждому скорингу идут факторы, которые на него повлияли, поэтому менеджер видит, почему сделка высоко. Прогноз собирается из вероятностей, откалиброванных по факту, а не из процентов по стадиям, проставленных когда-то давно.

Проблема

Приоритет определяет тот, кто позвонил последним, а прогноз — это процент по стадии, в который никто не верит.

01

Менеджер работает с самым громким

Внимание уходит тому, кто ответил утром, а не тому, кто вероятнее подпишет. Хорошие сделки остывают в середине списка, пока кто-то догоняет любопытствующего.

02

Проценты по стадиям — выдумка

«Предложение» равно шестидесяти процентам, потому что так сказал консультант в 2019-м. Сложите это по всей воронке — получите прогноз, точный на вид, официальный и стабильно неверный.

03

Никто не знает, почему сделка хорошая

Даже когда скоринг есть, он приходит голым числом. Менеджеры игнорируют числа, которые не могут объяснить руководителю, и инструмент тихо перестают открывать.

Как это работает

От триггера до результата, по шагам.

01

Смотрим, что на самом деле лежит в CRM

Выигранные и проигранные с датами, история стадий, источник, вовлечённость и то, честно ли отмечаются проигрыши. CRM, где ничего не помечают проигранным, обучить нельзя, и мы скажем это до начала.

02

Строим признаки по поведению, а не по мнению

Время на стадии, количество и направление касаний, скорость ответа, доходимость до встреч, запрошенная скидка, фирмографика. Поля с ощущениями менеджера исключаем: они предсказывают менеджера, а не сделку.

03

Обучаем, затем калибруем

Модель учится на старых сделках, проверяется на свежих и калибруется так, чтобы заявленные 70% закрывались примерно в 70% случаев. Некалиброванные вероятности делают прогноз хуже, а не лучше.

04

Кладём скоринг и причины в CRM

Вероятность, стрелка тренда и топ факторов появляются в карточке сделки в HubSpot, Pipedrive или Salesforce. Списки и очереди сортируются по ним, и приоритет меняется без изучения нового инструмента.

05

Сверяем с тем, что реально закрылось

Каждый месяц прогноз сравнивается с фактом по сегментам и по менеджерам. Дрейф виден, переобучение по графику, а разговор о точности идёт числами, а не мнениями.

До / после

Что меняется на практике.

Сейчас, руками
×Приоритет идёт за последним ответом
×Прогноз на фиксированных процентах по стадиям
×Скоринг без причин игнорируют
×Прогноз и факт никто не сравнивает
Когда автоматизация работает
›Вероятность закрытия по каждой открытой сделке, ежедневно
›Прогноз собран из откалиброванных вероятностей
›Топ факторов виден в карточке сделки
›Прогноз против факта разбирается ежемесячно
Что вы получаете

Внедрение, а не демо.

›Аудит данных CRM с прямым ответом, чему можно и чему нельзя научиться
›Откалиброванную модель вероятности на вашей истории закрытых сделок
›Запись скоринга, тренда и факторов обратно в CRM
›Списки и очереди воронки, отсортированные по вероятности
›Ежемесячный отчёт о точности и график переобучения
На чём построено

Мы строим в вашем стеке, а не переводим вас на свой. Ниже — то, к чему это решение подключается чаще всего. Другие системы — вопрос объёма работ, а не препятствие.

Python scikit-learn XGBoost SHAP PostgreSQL HubSpot Pipedrive Salesforce Airflow
Срок до продакшна5–8 недель
Цена внедренияФикс. цена
Первый шагБесплатный мини-аудит
Честные ограничения

Когда это решение вам не подходит.

·Меньше нескольких сотен закрытых сделок — модель запоминает, а не учится. Чёткие критерии и дисциплинированный разбор воронки дадут больше.
·Если проигрыши не фиксируются и сделки просто затихают, отрицательного класса нет — сначала нужен проект по гигиене CRM.
·Если каждая сделка уникальна и идёт год, сравнимых случаев слишком мало, и хорошая методика квалификации даст почти то же самое.

Что чаще всего спрашивают

Скоринг лидов ранжирует новые входящие по соответствию и намерению, а это предсказывает, закроется ли открытая сделка, по тому, как она двигалась. Обычно в итоге работают оба, на разных участках воронки.

Связанное

Где это стоит в остальной работе.

Услуга
Интеграции систем
Более широкая услуга, к которой это относится: чтобы системы надёжно обменивались данными.
Решения
Агент скоринга входящих лидов
Каждый входящий лид обогащается, оценивается по тому, как реально выглядели ваши закрытые сделки, и поднимается в начало очереди с рекомендованным следующим шагом.
Решения
Ассистент SDR: действия на день
Каждый входящий лид получает контакт за минуты, а каждый SDR начинает день с ранжированного списка: кому написать, кому позвонить и что сказать.
Решения
Модель прогноза оттока
Каждый клиент еженедельно получает оценку вероятности уйти в ближайшие 30–90 дней.

Приходите с процессом, который болит.

Мини-аудит бесплатный: разбираем вашу версию этого процесса и прямо говорим, окупится ли автоматизация. Если да — вы получаете объём работ и фиксированную цену.