Квалификация лидов: критерии и как её автоматизировать с ИИ

Зачем квалифицировать лиды

У менеджера ограниченное количество часов. Если заявки обрабатываются по порядку поступления, горячий клиент может ждать, пока менеджер говорит с тем, кто «просто узнаёт цену». Квалификация расставляет приоритеты: кому звонить первым, кого передать в рассылку, а кого вежливо отсеять.

Критерии квалификации

Классическая схема — BANT:

BANT — хорошая отправная точка, но критерии почти всегда нужно дополнить под нишу. Для клининга важны площадь и дата, для строительства — тип объекта и стадия проекта, для B2B-услуг — размер компании и текущий подрядчик.

Как описать «хорошего» клиента

Возьмите последние 20–30 закрытых сделок и посмотрите, что у них общего: откуда пришли, какой задачей, с каким бюджетом, как быстро купили. Затем — 20–30 заявок, которые не купили. Разница между двумя списками и есть ваши критерии. Запишите их простыми словами — это основа и для менеджеров, и для ИИ.

Как автоматизировать квалификацию с ИИ

1. Сбор данных в диалоге. ИИ-агент общается с клиентом в чате или по телефону и по ходу разговора выясняет то, чего не хватает для оценки. Не анкетой, а уточняющими вопросами.
2. Оценка по вашим критериям. Агент сопоставляет ответы с описанием «хорошего» клиента и ставит балл.
3. Запись в CRM. В карточке появляются балл, причина и ключевые ответы клиента. Нецелевые обращения помечаются сразу.
4. Маршрутизация. Горячие заявки уходят менеджеру немедленно, тёплые — в очередь или сценарий касаний, холодные — в рассылку.

Частые ошибки

• Слишком много критериев. Десять параметров никто не заполнит. Достаточно 3–5 действительно влияющих на продажу.
• Отсев без проверки. Первые недели проверяйте, кого ИИ пометил как нецелевого, — иначе можно отсекать хороших клиентов.
• Оценка без причины. Цифра «72 балла» менеджеру ничего не говорит. Причина «бюджет есть, срок — этот месяц, решение принимает сам» — говорит.