Качество лидов или работа менеджеров: как понять, кто прав

Коротко: Спор о качестве лидов и работе менеджеров разбирается на двух срезах - конверсия по источникам и конверсия по менеджерам внутри одного источника. Если один источник разные менеджеры закрывают с сильно разным результатом, это сигнал проверить обработку. Если низкий результат у всех, вероятнее проблема в трафике, но эту гипотезу стоит подтвердить содержанием разговоров. В Neiraxell, AI-платформе для отделов продаж, для такой проверки есть аналитика качества лидов: она распределяет лидов по теплоте от A до E в разрезе источников маркетинга. Где именно выбывают сделки, дополнительно показывает конструктор конверсий.

Спор «лиды плохие» против «менеджеры не работают» обходится дорого: пока он идёт, план не выполняется, а маркетинг и продажи ничего не меняют.

Кто виноват в проваленном плане: лиды или менеджеры

На каких данных строится этот спор? Нередко ответа нет, есть только ощущения. Маркетолог говорит, что лиды хорошие и статистика в порядке. Менеджеры - что звонят людям, которые ничего не собирались покупать. По сути это управленческая проблема: нет договорённости, как оценивать качество лидов и работу с ними.

Когда план не выполняется, первый рефлекс - найти внешнюю причину, и лиды для этого удобны: их привёл кто-то другой. Без разбивки по источникам и по людям это только версия, и каждый провал плана объясняют по-своему.

Задача руководителя - выстроить регулярную сверку, которая отвечает на вопрос цифрами и отделяет факт от гипотезы.

Как отделить проблему с лидами от проблемы с обработкой

На что смотреть в воронке

Первый слой - конверсия в сделку по источникам лидов. Возьмите месяц или квартал и посчитайте, сколько лидов пришло из каждого канала и сколько дошло до оплаты или до этапа воронки, который вы считаете целевым.

Как читать конверсию по менеджерам внутри источника

Второй слой - конверсия по менеджерам внутри одного источника, например входящих с сайта. Если у одного результат заметно выше, чем у коллеги на похожих заявках, это повод выяснить, что он делает иначе. Учитывайте объём: на нескольких десятках заявок разница может оказаться случайной.

Полезно разделять уровни вывода. Конверсия - это факт. Низкая конверсия канала у всех менеджеров - сигнал. «Канал приводит нецелевую аудиторию» - гипотеза, которую нужно проверить: кто пришёл, как быстро заявки обработали, что обещала реклама, на каком этапе лиды выбыли. Решение принимается после проверки, а результат оценивается на следующем периоде.

Практический алгоритм:

• Выгрузите из CRM конверсию по источникам за последние 2-3 месяца
• По каждому источнику разбейте результат по менеджерам
• Отметьте источники с самым большим разбросом между менеджерами - это кандидаты на проблему с обработкой
• Отметьте источники, где низкий результат у всех менеджеров - это кандидаты на проблему с лидами
• Проверьте, фиксируется ли в CRM причина отказа: без неё выводы строятся на догадках

Так квалификация лидов становится аналитическим инструментом: видно, где и у кого воронка продаж теряет сделки. В Neiraxell движение сделок по этапам показывает конструктор конверсий: сколько сделок перешло между статусами CRM, выбыло и осталось в работе, по компании и по каждому менеджеру. Он отвечает на вопрос, где теряются сделки, а понять, почему, помогают разговоры и оценка качества лидов.

Почему менеджеры так часто говорят, что лиды плохие

Без данных у менеджера есть только память, а она лучше удерживает сложные звонки и неловкие отказы, чем удачные разговоры, которые быстро закончились сделкой. Выборка получается перекошенной, и менеджер искренне убеждён, что лиды плохие.

Руководитель часто принимает эту версию: сказать «ты плохо работаешь» без доказательств конфликтно. Жалоба уходит маркетологу, тот без конкретного фидбека ничего не меняет. Круг замыкается.

В CRM этот круг оставляет след - статус вроде «некачественный», который менеджер ставит сам. Если такие закрытия не проверять, среди них могут остаться клиенты с реальной потребностью. В одном из внедрений Neiraxell в CRM было 13 454 лида в статусе «некачественный», и половину из них не прослушивали. Один возвращённый в работу клиент доехал до офиса. У другой компании картина может быть иной, но статус «некачественный» стоит проверять до выводов о трафике.

Для этого в Neiraxell есть слив-контроль. AI анализирует доступную историю коммуникаций по закрытым сделкам и оценивает, соответствует ли закрытие правилам, которые задала компания. При несоответствии существующая сделка может автоматически вернуться в активную воронку CRM, а пользователь видит причину возврата. Кому из менеджеров она попадёт, зависит от настройки. Искать такие сделки вручную не нужно, и вывод «лид плохой» меньше зависит от того, как менеджер сам классифицировал отказ.

Как слушать звонки, чтобы ответ появился быстро

Выборочное прослушивание даёт неполную картину: несколько разговоров в месяц - маленькая выборка, и повторяющуюся схему в ней легко пропустить. Разбирать разговоры нужно системно, по заданным критериям.

Что искать в разговоре, чтобы отличить «лид не той аудитории» от «менеджер не дошёл до потребности»:

• Признаки лида не той аудитории: человек с первых слов описывает задачу, которую вы не решаете; называет бюджет или масштаб не под вашу работу; говорит «нам посоветовали позвонить, но я не очень понимаю зачем»
• Признаки того, что менеджер не дошёл до потребности: разговор закончился раньше, чем прозвучал хотя бы один уточняющий вопрос; менеджер сразу перешёл к цене; возражение «дорого» появилось раньше, чем была озвучена ценность
• Смешанный случай: человек был потенциально целевым, но менеджер не квалифицировал его и отпустил после первого «я подумаю»

Вручную на большом объёме это долго. Речевая аналитика Neiraxell позволяет анализировать 100% звонков и встреч, передаваемых в систему, в пределах минут анализа по тарифу: AI переводит разговор в текст и оценивает его по критериям компании, причём для разных этапов воронки критерии могут различаться. Если критерий - «уточнил задачу до разговора о цене», руководитель видит, у кого из менеджеров он выполняется реже.

Вместе с конструктором конверсий это помогает понять разрыв между менеджерами: конструктор показывает, на каком этапе у менеджера выбывают сделки, оценка разговоров - какие пункты скрипта там выпадают. Выводы AI - основание для гипотезы, решение о разборе и обучении принимает руководитель.

Что делать с маркетингом, если лиды действительно плохие

Разговор с маркетологом без данных из звонков - это разговор о погоде. «Лиды плохие» - не техническое задание. Маркетолог смотрит на стоимость лида, CTR и трафик, и если они в норме, оснований что-то менять у него нет. Продажам нужны данные о том, кто на самом деле пришёл из каждого канала.

Что фиксировать в звонках для обратной связи:

• Портрет входящего: сфера бизнеса или тип клиента, примерный чек или масштаб, сформулированная потребность или её отсутствие
• Шаг, на котором произошёл отказ: человек положил трубку сразу, ушёл после первичного разговора, дошёл до КП и пропал
• Формулировка отказа: «нам это не подходит» может говорить о нерелевантной аудитории; «дорого» при подходящем бюджете может быть признаком слабой обработки; «мы уже работаем с другими» может указывать на медленную реакцию
• Частота повторения: если одна и та же фраза регулярно встречается в разговорах, это сигнал; разовый случай - нет

Вручную собирать такие данные по всем каналам трудоёмко. В Neiraxell часть этой работы берёт на себя аналитика качества лидов: AI оценивает лидов по содержанию разговоров и распределяет по теплоте по шкале от A до E, где A - наиболее горячий и готовый к покупке лид, E - неквалифицированный. Распределение собирается в разрезе источников маркетинга: видно, какие каналы приводят больше горячих и целевых лидов, а какие - преимущественно холодные или нецелевые обращения, даже если заявок у них поровну.

Дальше теплоту сопоставляют с конверсией. Канал с заметной долей лидов A и B, которые не доходят до сделки, - сигнал в первую очередь проверить обработку: скорость реакции и то, как менеджеры ведут разговор. Канал, где преобладают D и E, подкрепляет гипотезу о качестве трафика, и с маркетологом можно обсуждать цифры: сколько обращений из этого канала за месяц попали в категории D и E.

Ограничение: если менеджер не задал уточняющих вопросов, сигналы о потребности могут не прозвучать, и лид будет выглядеть холоднее, чем есть. Поэтому теплоту читают вместе с оценкой разговоров. Решение по каналу принимает маркетолог или руководитель.

Повторяющиеся боли, возражения и причины отказа с частотностью и цитатами клиентов собирают автоматические CustDev-отчёты Neiraxell. С таким отчётом маркетологу проще работать, чем с пересказом менеджера.

Как выстроить систему, чтобы этот вопрос не возникал каждый квартал

Системная работа строится на трёх элементах. Первый - единые письменные критерии квалификации лида, одинаково понятные менеджерам и маркетологу. Второй - обязательная фиксация причины отказа в CRM: например, в amoCRM это поле со списком значений, которое менеджер заполняет при закрытии сделки. Третий - регулярная сверка конверсии по источникам и по людям, раз в месяц или чаще.

CRM-аналитика продаж даёт данные, только когда их вносят структурированно: произвольные комментарии в поле «примечание» не подходят. Часть нагрузки снимает автозаполнение карточки CRM: Neiraxell извлекает из разговора значимую информацию о клиенте и заполняет предусмотренные настройкой поля сделки, поэтому портрет входящего меньше зависит от дисциплины менеджера.

Когда платформа подключена к CRM и телефонии, а записи встреч передаются в систему, звонки, встречи, статусы сделок и источники лидов оказываются в одной системе, и сверка может стать фоновым процессом: аналитика источников показывает теплоту лидов по каналам, конструктор конверсий - где и у кого выбывают сделки, речевая аналитика - какие пункты разговора выпадают, слив-контроль проверяет закрытые сделки. Руководитель разбирает звонки конкретного менеджера, передаёт маркетингу портрет нецелевого обращения с цитатами, обсуждает с командой возвращённые сделки. Потенциальный эффект - больше результата из существующего потока лидов и меньше повторяющихся споров; насколько заметный, зависит от объёма лидов и воронки конкретной компании.

Короткий чек-лист: как разобрать ситуацию за одну рабочую встречу

До встречи - собрать данные:

1. Выгрузить из CRM конверсию в сделку по источникам за последние 2-3 месяца
2. Разбить результат по каждому источнику в разрезе менеджеров
3. Выбрать 5-7 звонков с отказами по каждому проблемному источнику для прослушивания или разбора

На встрече - задать вопросы:

1. По каким источникам разброс между менеджерами самый большой - там в первую очередь стоит проверить обработку
2. По каким источникам низкий результат у всех менеджеров - там нужен разговор с маркетингом, подкреплённый данными о качестве лидов
3. Что менеджеры слышат как причину отказа - сравнить с тем, что зафиксировано в CRM

Зафиксировать вывод и действие:

1. Если проблема в обработке: определить, на каком шаге теряется контакт, скорректировать скрипт или разобрать конкретные звонки
2. Если проблема в лидах: собрать портрет нецелевого обращения с формулировками из звонков и передать маркетингу как техническое задание на корректировку
3. Через месяц повторить сверку и проверить, изменились ли конверсия и распределение лидов по теплоте