Скорер лидов
Скорер лидов

Автоматически оценивает входящие лиды по 15+ параметрам: источник, поведение на сайте, бюджет, отрасль. Присваивает балл от 0 до 100 и передаёт горячих лидов менеджерам.

Оценка лида за 2 секунды вместо 15 минут ручного анализа
Конверсия в сделку +25-40% за счёт приоритизации
15+ параметров скоринга: источник, бюджет, отрасль, поведение
Автоматическое распределение лидов между менеджерами
Навыки
Интеграции
Подробные характеристики
Скорер лидов — ИИ-ассистент для автоматической квалификации входящих обращений. Подключается к AmoCRM или Битрикс24, анализирует каждый новый лид по 15+ параметрам: источник обращения, бюджет, размер компании, поведение на сайте, отрасль, должность контактного лица, история взаимодействий. Каждому лиду присваивается скоринговый балл от 0 до 100. Горячие лиды (70+) автоматически назначаются на лучших менеджеров, тёплые (40-70) попадают в nurturing-цепочку, холодные (<40) — в отложенную обработку. ИИ самообучается на исторических данных ваших сделок: чем больше данных, тем точнее скоринг. Через 2-3 месяца точность достигает 85-90%. Результат: менеджеры фокусируются на горячих лидах,...
Экспертиза AI-специалиста
Базовый скоринг входящих лидов по 5 ключевым параметрам с уведомлениями о горячих обращениях.

Рассказываем о том, как клиенты перешли от рутины к полной автоматизации
Ответы на частые вопросы
Не нашли ответ на свой вопрос?
Пообщайтесь с нашим AI-помощником! Он с радостью ответит на все вопросы в любое время
15+ параметров: источник обращения, бюджет, отрасль, размер компании, должность контактного лица, поведение на сайте (какие страницы смотрел, сколько времени провёл), история взаимодействий в CRM, география, время обращения, количество касаний.
Да, все веса и пороговые значения настраиваются. Можно задать обязательные критерии (например, бюджет от 500K) и бонусные (например, +10 баллов за реферал). ИИ также самообучается на ваших данных.
Подключается к AmoCRM или Битрикс24 через API. Балл записывается в кастомное поле карточки сделки, настраивается автоматическое распределение по менеджерам в зависимости от балла.
Базовая модель работает сразу — на основе общих паттернов. Через 1-2 месяца ИИ обучается на ваших данных, точность растёт до 85-90%. Для быстрого старта загружаете историю сделок за последний год.
Менеджер может вручную поднять приоритет. ИИ учтёт эту коррекцию и скорректирует модель. Также настраиваются алерты на аномалии — например, крупная компания с низким баллом.