Лид-скоринг и автоматизация квалификации лидов в Москве

Система анализирует поведение пользователя (клики, просмотры, активность), историю касаний (Telegram, WhatsApp, email, сайт), источник и UTM-метки, интерес к продукту. На основе этих данных автоматически присваивается оценка (score) и лид квалифицируется как горячий, тёплый или холодный.

Мы настраиваем лид-скоринг для Bitrix24, amoCRM, HubSpot и других популярных CRM. Система автоматически обновляет статусы, добавляет теги и маршрутизирует лиды правильным менеджерам на основе оценки.

Время зависит от сложности модели. Базовая настройка скоринга по простым критериям — 1–2 недели. Полная модель с поведенческими данными, интеграциями и автоматизацией — 3–5 недель. Мы всегда начинаем с анализа воронки и построения модели.

Да, через middleware-сервис и API. Мы проектируем систему так, чтобы она работала через промежуточный слой, который собирает данные из различных источников, рассчитывает score и передаёт его в CRM через API без необходимости изменения структуры самой CRM.

Да, при достаточном объёме данных. Мы можем внедрить машинное обучение для более точной оценки лидов, если у вас есть достаточный объём исторических данных о закрытых сделках и поведении лидов. ML-модель будет обучаться на ваших данных и улучшать точность прогноза.

Да, при каждом новом событии или по расписанию. Мы настраиваем систему так, чтобы score пересчитывался автоматически при каждом новом событии (клик, просмотр, взаимодействие) или по расписанию (например, раз в час), что обеспечивает актуальность оценки лида в реальном времени.