Фильтрация входящих лидов и разделение по качеству: уровни на входе, правила распределения и красные линии

Фильтрация входящих лидов: три фильтра на входе и четыре уровня A/B/C/D

Фильтрация входящих лидов и разделение по качеству: уровни на входе, правила распределения и красные линии

Сначала вывод: Из всех заявок, которые получает сайт, продавцу действительно стоит вести лично не больше 5%. Остальные 95% либо идут в автоматическую прогревающую цепочку, либо отсекаются сразу. На входе ставим три фильтра — домен почты, геолокация по IP, ключевые слова в тексте — и делим заявки на четыре уровня A/B/C/D: с A работаем вручную в течение 5 минут, с B — письмом в течение часа, C — 24 часа автоматического прогрева, D — отсекаем сразу. Красные линии срабатывают только на явный мусор: если сомневаешься, лучше пропустить, чем отсечь. Пропустить лишнее стоит одного автоматического письма, а отсечь реального клиента — самого клиента.

1. Зачем фильтровать на входе

У многих команд проблема не в том, что заявок мало, а в том, что их слишком много и продавцы не успевают. Приходит 50 заявок в день, а продавцов всего трое — в итоге A теряются среди C, и золотое окно ответа упущено.

Смысл фильтрации в том, чтобы ещё до попадания заявки в CRM автоматические правила выставили оценку качества и решили, пойдёт лид по ручному каналу или по автоматическому. Это не то же самое, что распределение и балансировка нагрузки дальше — там уже после разделения решается, какому продавцу отдать A. Здесь речь только о том, как разделить заявки на входе.

На входе заявки оценивают по трём основным параметрам: домен почты — корпоративный или бесплатный, геолокация по IP отправителя, есть ли в тексте название компании и конкретный запрос. Подробнее о том, как это связано с методикой оценки и BANT, читайте в статье Как оценивать потребности покупателя по заявке.

Уровень	Доля	Признак	Канал обработки
A — прямой клиент с высоким интересом	около 5%	Корпоративный домен + запрос цены + телефон + IP в целевом регионе	Ручной ответ за 5 минут
B — кандидат на прогрев	Около 30%	Корпоративный домен + запрос характеристик + без телефона	Ручной ответ за 1 час
C — автоматический прогрев	около 55%	Бесплатная почта + общий запрос каталога	Автоматическая серия писем
D — отсечение по красной линии	около 10%	Запрещённые слова / регионы с высоким уровнем спама / бессмысленный текст	Отсекаем сразу, в CRM не попадает

Контринтуитивный вывод: чем выше процент отсечения, тем лучше — это не так. Многие команды ужесточают правила ради красивых отчётов, и в итоге реальные покупатели с почтой на gmail тоже отсекаются. В Европе и США многие владельцы небольших компаний действительно привыкли вести переписку с gmail — жёсткое отсечение всех подряд бьёт по своим.

2. Как настроить три фильтра на входе

Первый фильтр — домен почты. Корпоративный домен по умолчанию получает плюс, а бесплатные почты вроде gmail, outlook, qq, 163 автоматически опускаются на уровень ниже. Обратите внимание: «на уровень ниже», а не «отсечение» — среди бесплатных почт тоже бывают реальные покупатели.

Второй фильтр — география по IP. Если IP заявки из Нигерии, Пакистана или стран Юго-Восточной Азии с высоким уровнем спама и при этом нет корпоративного домена — сразу класс D. Но если IP из целевых рынков — Европы, США, Японии, Кореи, Австралии, Новой Зеландии — даже бесплатная почта сначала идёт в класс C на наблюдение.

Фильтр	Повышающий сигнал	Понижающий сигнал	Красная линия
Домен электронной почты	Тот же домен, что у сайта компании	Бесплатные почты вроде gmail/outlook	Бесплатная почта понижает на уровень, но не блокирует
География по IP	Европа/США/Япония/Корея/Австралия/Новая Зеландия	Известные спам-регионы	Высокий спам + нет корпоративного домена = D
Ключевые слова в тексте	Есть модель продукта/цена/MOQ	Кредиты/подработка/лотерея/реклама	Запрещённые слова = D, в CRM не попадает
Поле с названием компании	Указано проверяемое название компании	Пусто или вписано asdf	Мусор понижает на уровень

Третий фильтр — ключевые слова в тексте. Если в теле заявки встречаются слова вроде “loan”, “lottery”, “work from home”, “write for us”, никак не связанные с продуктом, — сразу класс D. Здесь есть пересечение с антиспам-правилами, см.Фильтрация спам-заявок.

Пример: заявка с почтой gmail, IP в Германии, в тексте — “Hi, I need price for model X-100, our company is ABC GmbH in Munich”.

Почта бесплатная, но содержание конкретное, IP в целевом рынке и указано название компании — эта заявка поднимается до класса B, не отправляйте её в C только из-за gmail. Ключ к решению — не сама почта, а полнота данных о лиде за ней.

III. Правила распределения и пути понижения

Классификация не статична. Если заявка класса C ответила на автосерию писем и задала конкретный вопрос — она автоматически повышается до класса B и передаётся человеку. Если заявка класса B в разговоре по телефону раскрыла бюджет и назвала ЛПР — повышается до класса A. Эту логику динамического повышения и понижения нужно заложить в автоматизацию.

Триггер	Текущий уровень	Новый уровень	Действие
Класс C ответил на автосерию	C	B	Уведомить продавца, ручной контакт в течение 1 часа
Класс B назвал в письме диапазон бюджета	B	A	Переключить на SLA первого ответа за 5 минут
Класс A: 3 касания без ответа	A	C	Вернуть в пул автоматического прогрева
Класс D: апелляция по ошибочной блокировке	D	B	Ручная проверка и ручной пропуск

Как после распределения класс A делится между продавцами и как балансируется нагрузка — отдельная тема, см.Маршрутизация и распределение заявок. Эта статья о решении “стоит ли этот лид ручного канала”, распределение здесь не рассматриваем.

Пример: заявка класса C через две недели ответила на автосерию и спросила “можете ли вы сделать защиту IP67”. Система видит, что лид поднялся с C до B, сразу уведомляет продавца, и тот в течение часа отвечает с конкретными параметрами. Без этого механизма автоматического повышения заявка так и лежала бы в пуле класса C и остыла.

IV. Красные линии и контроль ложных срабатываний

Красные линии — это жёсткие правила “блокировать в любом случае”, здесь не нужно сомневаться. Но красных линий должно быть мало и они должны быть точными: не записывайте в них неоднозначные случаи.

Красные линии	Условие	Действие	Механизм проверки
Блокировка по запрещённым словам	В тексте есть кредиты/лотерея/подработка	В CRM не попадает	Еженедельная выборочная проверка 5% против ложных блокировок
Блокировка пустого содержания	Текст короче 10 символов и нет названия компании	В CRM не попадает	На следующий день проверяет человек
Блокировка повторных отправок	Одна и та же почта отправила ≥5 раз за 24 ч	Объединить в одну	Не распределять повторно
Известный чёрный список	Почта или IP уже в чёрном списке	Блокировать сразу	Чёрный список чистится раз в квартал

Контроль ложных срабатываний — самое недооценённое звено в системе фильтрации. Каждый месяц берите 5% заявок, заблокированных по классу D, и просматривайте их вручную. Нашли ошибочную блокировку — сразу уберите адрес из чёрного списка и ослабьте соответствующее правило.

Когда ослабляете правило, записывайте, кто его изменил, какое именно правило и как после этого изменилась доля блокировок. Если этого не делать, через три месяца вы забудете, почему правило ужесточили, и снова наступите на те же грабли.

Контринтуитивный вывод: слишком высокая доля блокировок по классу D (больше 15%) обычно означает не рост спама, а слишком строгие правила. Здоровая доля класса D — от 5% до 10%. Выше этого диапазона — значит, вы отпугиваете реальных покупателей.

Результат классификации нужно записывать в поле lead_tier в CRM и связывать с последующим контролем SLA. Как настроить SLA по уровням, см.Мониторинг и оповещения по SLA для заявок. Правила дедупликации и архивации на уровне управления данными см. в разделе Качество данных CRM для заявок.

FAQ: частые вопросы

Зачем классифицировать заявки на входе, разве продавец не может посмотреть сам?

Потому что продавцов мало. Если все 50 заявок в день смотреть вручную, класс A утонет среди класса C и вы пропустите окно для быстрого ответа. Автоматические правила на входе сначала распределяют заявки по классам: класс A сразу попадает к продавцу и получает первый ответ за 5 минут, класс C получает автоответ. Только так усилия продавцов сосредоточены на 5% самых ценных заявок. Заставлять продавца самому выбирать из общей кучи — значит поручать ему работу, которую может делать машина.

Заявки с бесплатных почт вроде gmail блокировать сразу?

Не блокировать, а понизить на один уровень. Многие владельцы небольших компаний в Европе и США привыкли вести переписку с gmail, и жёсткая блокировка всех подряд ударит по реальным покупателям. Правильно так: бесплатная почта по умолчанию понижается с уровня B до C, но если в письме есть конкретная модель товара, название компании, а IP относится к целевому рынку — возвращаем на B. Блокировка должна срабатывать только на явный спам.

Какое соотношение четырёх классов ABCD считается здоровым?

Ориентировочные доли: класс A — около 5%, класс B — около 30%, класс C — около 55%, класс D — около 10%. Доля блокировок по классу D выше 15% обычно означает не рост спама, а слишком строгие правила, которые бьют по реальным покупателям. Если доля класса A долго держится ниже 3%, проблема в качестве входящего трафика: смотрите на лендинг и настройки рекламы, а не добавляйте правила на бэкенде.

Классификация ставится раз и навсегда или её можно менять?

Раз и навсегда — нельзя, нужны динамические повышения и понижения. Класс C ответил на автоответ, задал конкретный вопрос — автоматически повышается до B и передаётся человеку. Класс B указал в письме бюджет или почту руководителя, принимающего решение, — повышается до A и переходит на SLA в 5 минут. Класс A не ответил после трёх попыток — понижается до C и уходит в базу для прогрева. Эти правила повышения и понижения нужно прописать в автоматизации, а не полагаться на ручные правки продавцов.

Как не заблокировать реального покупателя в классе D?

Ежемесячно вручную проверяйте 5% заявок, отсечённых по категории D: если нашли ошибочно заблокированную — сразу верните её из чёрного списка и ослабьте правила. Жёстких правил должно быть мало, и они должны быть точными — только для однозначного спама: запрещённые слова, пустой контент, известный чёрный список. Размытые критерии (например, просто IP из определённого региона) не включайте в жёсткие правила — дешевле пропустить такую заявку и посмотреть на неё вручную. Пропустить спам — потеря одного автоматического письма, заблокировать реального клиента — потеря клиента.

Как связаны уровни на входе и последующее распределение заявок?

Уровни на входе отвечают на вопрос «стоит ли эта заявка ручного разбора», а маршрутизация — на вопрос «какому менеджеру отдать заявку категории A». Это два последовательных шага: сначала на входе тремя фильтрами распределяем заявки по ABCD, затем заявки категории A распределяем по менеджерам по региону или продукту и корректируем пропорции по нагрузке. Если уровни определены неверно, никакая справедливость распределения дальше не поможет.

В заключение

Суть дросселирования воронки заявок — управлять вниманием менеджеров как дефицитным ресурсом. Поток заявок не уменьшится, но ваши менеджеры могут обработать лишь определённое количество. Вместо того чтобы заставлять их искать золото в мусоре, лучше отделить золото от песка уже на входе.

Три шага внедрения: сначала настройте три фильтра — домен почты, география IP, ключевые слова в контенте — и распределите заявки по четырём уровням ABCD; затем впишите динамическое повышение и понижение уровней в автоматизацию: ответила заявка категории C — переходит в B, дополнила бюджет заявка категории B — переходит в A; и наконец, ежемесячно проверяйте 5% заблокированных заявок, чтобы правила не ужесточались настолько, что начнут отсекать реальных покупателей.

Запомните одну фразу: дросселирование на входе нужно не для того, чтобы получать меньше заявок, а для того, чтобы 5% реальных покупателей увидели в течение 5 минут — остальные 95% отдайте автоматизации, не тратьте время менеджеров.