Простая модель оценки лидов для outbound‑листов (соответствие, срочность и достижимость)

Почему вашему outbound-листу нужна простая система скоринга

Если у вас большой аутбаунд-лист и нет ясного способа его сортировки, аутрич начинает напоминать игру в угадайку. Вы выбираете несколько имён, отправляете партию и надеетесь, что среди них были «правильные» люди. Когда результаты смешанные, трудно понять: дело в списке, в сообщении или просто неудачное время.

Простая система скоринга даёт одну практическую вещь: порядок действий. Вместо того чтобы относиться ко всем лидам одинаково, вы решаете, с кем связаться первым, а кто может подождать. Это само по себе упрощает повседневную работу и делает результаты более интерпретируемыми.

Думайте о скоре как о трёх простых вопросах:

• Соответствие (Fit): Это тот тип клиента, которому вы реально можете помочь? (отрасль, размер, роль, стэк технологий, география)
• Срочность (Urgency): Есть ли причина действовать сейчас? (новый руководитель, финансирование, открытые вакансии SDR, запуск продукта, окно продления контрактов)
• Достижимость (Reachability): Можно ли до них достучаться без потерь отправок? (валидный email, домен с хорошей доставляемостью, нужный контакт, не общий ящик)

Вот короткий пример. Вы продаёте обучение продажам командам SaaS. Потенциальный клиент A — SaaS-компания на 50 человек, с недавно нанятым руководителем продаж и несколькими вакансиями SDR, и у вас есть проверенный прямой email. Потенциальный клиент B — агентство на 5 человек, без недавних изменений, и только адрес «contact@». Без скоринга вы, возможно, напишете обоим. С скорингом Потенциальный клиент A идёт явно первым.

Что решает скоринг: он помогает тратить время на наиболее перспективную часть списка и уменьшает пустые рассылки. Что он не решает: не исправит слабое предложение, неопределённое сообщение или плохую доставляемость.

Простая модель скоринга достаточна, когда цель — приоритизация, а не идеальное предсказание. Если вы можете объяснить логику за одну минуту, вы её действительно будете использовать. И если вы запускаете холодные письма в платформе вроде LeadTrain, чёткий порядок приоритетов помогает планировать последовательности и объёмы отправок, не расходуя тёплые, качественные почтовые ящики на мало перспективные лиды.

Сформулируйте цель и правила прежде, чем начинать скорить

Простая модель скоринга работает только если служит одной ясной цели. Иначе вы будете постоянно менять весы, и список никогда не станет надёжным.

Начните с выбора цели для этого прогона скоринга. Выберите одну основную цель, не три. Для большинства аутбаунд-команд хорошая иерархия: забронированные встречи (лучше), квалифицированные ответы (нормально), созданный pipeline (позже), выручка (слишком медленно для раннего скоринга). Если вы ещё тестируете новое предложение, «положительные ответы» могут быть практичной первой целью, потому что дают быстрый фидбек.

Дальше выберите один тип списка для первого скоринга. Смешивание типов списка делает скор шумным, потому что каждая группа ведёт себя по-разному. Например, новые контакты из дата‑провайдера часто отвечают иначе, чем «старые лиды», которым уже писали, и оба отличаются от входящих, которые не конвертировались.

Определите, что значит «высокий приоритет» так, чтобы это влекло за собой действия. Держите это просто и измеримо:

• Связаться с 50 топ-аккаунтами на этой неделе
• Связаться с топ-10% списка в первую очередь
• Связаться со всеми, у кого скор 70+
• Остановить аутрич ниже минимального скора (например, ниже 40)

Добавьте несколько правил, чтобы модель оставалась последовательной. Решите, кто может менять веса, что считается доказательством сигнала и что делать, когда данных нет (например, считать отсутствие за ноль, а не за «может быть»).

Наконец, задайте периодичность проверки. На раннем этапе хорошо — еженедельно, потому что вы быстро учитесь; когда скор стабильный, подойдёт раз в две недели. На каждой проверке смотрите, привела ли группа «высокого приоритета» к достижению цели (встречи или квалифицированные ответы). Если нет, меняйте по одному параметру за раз, чтобы понимать, что помогло.

Определите сигналы «соответствия» (держите их небольшими и измеримыми)

Простая модель скоринга разваливается, когда «соответствие» превращается в длинный список желаний. Ограничьтесь несколькими сигналами, которые можно быстро и последовательно проверить. Цель — не идеальность, а сортировка грязного списка на «контактировать в первую очередь» и «потом».

Начните с вопроса: что делает компанию/человека реально способным купить, пользоваться и добиться успеха с вашим предложением? Затем выберите 3–6 сигналов соответствия, которые вы реально можете собрать из источника данных, с сайта компании или профиля в LinkedIn за минуту.

Небольшой набор сигналов соответствия, работающих в жизни

Вот практичный набор, который можно адаптировать. Определите каждый простыми словами и уровнями баллов, которые вы будете применять одинаково:

• Совпадение по отрасли: 2 = ваши ключевые отрасли, 1 = смежные отрасли, 0 = все остальные.
• Размер компании: 2 = идеальный диапазон, 1 = немного меньше/больше, 0 = далеко за пределами.
• Старшинство роли: 2 = принимающий решение, 1 = сильный влияющий, 0 = конечный пользователь без полномочий покупки.
• Регион/часовой пояс: 1 = вы легко продаёте и поддерживаете там, 0 = не в фокусе сейчас.
• Техстек или использование инструмента (только если можно проверить): 1 = использует ключевой инструмент, с которым вы интегрируетесь или который заменяете, 0 = неизвестно/другое.

Держите «математику» простой. Если вы не можете объяснить, почему сигнал важен в одном предложении, уберите его.

Решите, что значит «отсутствие данных»

Отсутствие данных — место, где скоринг становится непоследовательным. Выберите одно правило и придерживайтесь его:

• Если поле отсутствует потому, что его трудно найти (например, техстек), считайте его 0.
• Если поле отсутствует потому, что ваш список неполный (например, роль), пометьте как «нужна проверка» и не скорьте лид, пока это не заполнится.

Пример: вы продаёте HR-решения лидерам при компаниях 200–2000 человек в Северной Америке. «VP People в 500‑человековой SaaS» — очевидные 2+2+2. «People Ops Specialist в 20‑членном агентстве» должен получить низкий скор, даже если на бумаге выглядит дружелюбно. Суть — приоритизировать лиды, которые соответствуют вашим лучшим победам, а не те, на которые вы надеетесь.

Определите сигналы «срочности», указывающие на время

Срочность — про время, а не про соответствие. Компания может идеально подходить, но быть плохим кандидатом в этом месяце. Для простой модели скоринга сигналы срочности — это подсказки, что «они, вероятно, решат скоро».

Что считается срочностью (держите наблюдаемым)

Выбирайте сигналы, которые можно быстро проверить и которые обычно связаны с ближайшими проектами или болями. Хорошие сигналы срочности часто видны в публичных обновлениях, найме и изменениях внутри команды.

Вот примеры, которые хорошо работают для аутбаунда:

• Найм на роли, связанные с вашей ценностью (SDR, demand gen, RevOps, поддержка клиентов, инженеры для конкретной области продукта)
• Недавнее финансирование или явное расширение (новые рынки, новый офис, увеличение штата)
• Запуск нового продукта, крупный релиз или объявление «мы перестраиваем X»
• Изменение руководства (новый VP Sales, Head of Marketing, новый CEO‑основатель, новый тимлид)
• Видимые изменения в техстеке или процессах (новая CRM, новый почтовый инструмент, новый поставщик данных, новые требования по соответствию)

Разделяйте «сильную» и «слабую» срочность

Не все сигналы равны. Вакансия «Marketing Manager» может быть обычной текучкой. Вакансия «Outbound SDR Team Lead» плюс «Sales Ops» — сильный намёк, что строят motion прямо сейчас.

Простой способ оценивать срочность — использовать небольшую шкалу, которую можно объяснить:

• 0 = Сигнал отсутствует
• 1 = Слабый сигнал (общий найм, расплывчатое обновление, старая новость)
• 2 = Средний сигнал (релевантный найм, явная инициатива, но мало деталей)
• 3 = Сильный сигнал (несколько сигналов, очень конкретный проект или смена руководства в вашей зоне)

Чтобы сигналы не устаревали, добавьте временное окно. Для большинства аутбаундов подходит «последние 30–90 дней». Финансирование на прошлой неделе — срочно. Финансирование год назад — история.

Пример: если компания получила раунд 45 дней назад и сейчас нанимает двух SDR, это сильная срочность. Если раунд был 11 месяцев назад и нет недавних изменений, ставьте низкий балл и связывайтесь позже, даже если соответствие отличное.

Определите «достижимость», чтобы не тратить отправки зря

Достижимость — скучная часть, но она экономит больше всего времени. Лид может быть идеальным, но если нельзя достучаться до реального человека в реальный почтовый ящик, это плохое использование отправок.

Начните с разделения «можем ли мы до них достучаться?» и «купят ли они?». В простой модели достижимость — про качество контакта и риск доставляемости, а не про интерес.

Что делает лид достижимым

Достижимый лид обычно имеет три базовых элемента: рабочий адрес email, правильный домен компании и нужную персону (человека, который прочитает и отреагирует на сообщение).

Используйте несколько быстрых проверок перед начислением баллов:

• Статус валидности email: подтверждён, верифицирован, неизвестен или ранее bounce
• Качество домена: домен компании против бесплатного email, признаки рискованных или «запаркованных» доменов
• Тип ящика: персональный (jane@) vs общий (info@, sales@, support@)
• Соответствие персоны: должность совпадает с вашей целью (не просто «кто-то в компании»)
• Дополнительные каналы: телефон или LinkedIn, если email не сработает

Общие ящики важны, потому что часто они попадают в очередь, фильтруются или доставляются человеку, который не может принять решение. Они не бесполезны, но должны получать меньший балл, чем персональный ящик.

Простой рубрикатор достижимости, который можно отстоять

Держите оценивание таким, чтобы два человека дали одинаковый результат. Один из подходов — шкала 0–5:

• 5: Подтверждённый рабочий email на домене компании, персональный ящик
• 3: Верифицированный email, но есть риск (общий ящик или домен выглядит новым)
• 2: Неизвестный статус, но выглядит правдоподобно (правильный домен, подходящая должность)
• 1: Сигналы несоответствия (неправильный домен, роль неясна), но не доказано плохо
• 0: Ранее bounce, отписан или явно неверный

Пример: у вас два CFO в похожих компаниях. У одной — [email protected] (верифицировано), у другой — [email protected] (неизвестно). Даже если обе подходят, maria должна быть в приоритете — её письмо скорее дойдёт и получит ответ.

Если вы масштабно отправляете холодные письма, достижимость также включает гигиену доставляемости. Платформы вроде LeadTrain помогают с аутентификацией и разогревом, но вам всё равно нужны чистые данные лидов — никакая настройка отправки не исправит bounce‑адрес.

Выберите шкалу и веса, которые можно объяснить за минуту

Простая модель скоринга работает, только если вы можете объяснить её коллеге (или своему будущему «я») без открытия таблицы и прищуривания глаз. Самый простой путь — держать шкалу маленькой и математику очевидной.

Начните с одной шкалы для всех трёх категорий (Fit, Urgency, Reachability). Шкала 0–3 обычно достаточна, потому что она требует чётких решений.

• 0 = нет (сигнала нет или неизвестно)
• 1 = слабый (есть намёки, но нет уверенности)
• 2 = хороший (явное совпадение)
• 3 = сильный (идеал, подтверждённый)

Дальше выберите веса, соответствующие вашей цели. Если вы хотите больше встреч с правильными людьми, Fit должен иметь наибольший вес. Стартовый вариант: Fit 50%, Urgency 30%, Reachability 20%. Это значит, что лид с идеальным соответствием, но без сигнала по времени, всё равно может опередить плохой-fit лид с видимой срочностью.

Держите формулу видимой и в одной строке. Вот чистая версия, которую можно вставить в начало таблицы:

Total Score = (Fit*0.50) + (Urgency*0.30) + (Reachability*0.20)

Пример: Лид A — Fit 3, Urgency 1, Reachability 2.

Total = 30.50 + 10.30 + 2*0.20 = 1.5 + 0.3 + 0.4 = 2.2

Лид B — Fit 2, Urgency 3, Reachability 1.

Total = 20.50 + 30.30 + 1*0.20 = 1.0 + 0.9 + 0.2 = 2.1

Хотя Лид B выглядит более срочным, Лид A выигрывает, потому что он лучше подходит.

Наконец, добавьте правило для равенства, чтобы не тратить время на споры. Проще всего: при равном общем счёте выбирайте лид с более высоким Fit. Если Fit тоже равен, берите тот, у которого более свежий сигнал Urgency (например, свежая вакансия или недавнее финансирование). Если вы используете инструмент вроде LeadTrain, такое правило особенно полезно — это превращает «кто первый?» в простой сорт вместо командных обсуждений.

Пошагово: соберите модель в таблице (первая версия)

Начните с таблицы — она заставляет чётко формулировать правила и помогает заметить ошибки скоринга. Простая модель скоринга — это не про сложные формулы, а про последовательное применение одних и тех же правил.

Создайте по строке на лид, затем добавьте столбцы для сигналов, сводок и финального решения. Простой стартовый макет выглядит так:

• Название компании, вебсайт, сегмент
• Сигналы Fit (2–5 столбцов), итоговый Fit
• Сигналы Urgency (2–5 столбцов), итоговый Urgency
• Сигналы Reachability (2–5 столбцов), итоговый Reachability
• Общий скор, приоритетный уровень (A/B/C), следующее действие

Потом оцените небольшой батч, прежде чем обрабатывать весь список. Выберите 30–50 лидов, которые кажутся «типичными», а не только вашими мечтами. В процессе вы увидите места, где определения расплывчаты (например, «mid‑market» или «набор персонала»). Исправьте эти определения сразу, иначе скор будет дрейфовать.

Добавьте короткий столбец «Примечания», объясняющий, почему лид получил высокий скор. Это не лишняя работа — это seed для персонализации позже. Пример: «Нанимают 2 SDR + новый VP Sales + использует конкурента.»

Затем установите уровни с действиями, которые не требуют обсуждений. Держите это простым и ориентированным на поведение:

• Уровень A: контакт первым, многошаговая последовательность, быстрые follow‑up
• Уровень B: контакт следующими, стандартная последовательность, умеренная персонализация
• Уровень C: отложить или докопаться до данных, контакт только при необходимости

Наконец, зафиксируйте определения скоринга. Поместите правила на видное место (вкладка «Scoring Rules») и не меняйте их посреди недели. Если нужно корректировать — запланируйте единую проверку (например, по пятницам) и обновляйте правила для следующей партии.

Если вы запускаете холодные письма через LeadTrain, держите те же метки уровней в названии кампаний. Так ваши A‑лиды получат сильнейшие последовательности, а C‑лиды не будут сжигать отправочные слоты, пока вы тестируете модель.

Как использовать скор для приоритизации аутрича

Скор полезен только если меняет то, что вы делаете завтра утром. Самый простой способ сделать модель применимой — превратить счёты в уровни, которые управляют вниманием к лидам.

Превратите ско�ы в понятные уровни

Выберите границы в зависимости от размера списка и вашей ежедневной пропускной способности. Например: A (топ‑20%), B (средние 50%), C (нижние 30%). Свяжите каждый уровень с планом аутрича, чтобы лучшие лиды получали больше шансов ответить.

Вот простой подход к уровням, который можно объяснить за минуту:

• Уровень A: расширенная последовательность, более персональные вступительные строки, быстрые follow‑up
• Уровень B: стандартная последовательность, лёгкая персонализация, обычный интервал
• Уровень C: короткая последовательность или одно касание, минимальное время на обработку
• Уровень D (опционально): не контактировать пока данные не исправлены (нет роли, плохой домен и т. д.)

Не зацикливайтесь на точных числах. Важно, чтобы A‑лиды получали наилучшие усилия, а низкокачественные лиды не съедали ваши лучшие слоты отправки.

Распределите ежедневную квоту по уровням

Если вы отправляете 200 писем в день, заранее решите, сколько идёт на каждый уровень. Простое правило — резервировать первую часть квоты для A‑лидов, чтобы они никогда не оказались в очереди за низкоприоритетными контактами.

Пример: 120 писем A, 60 B, 20 C. Если A‑лидов не хватает, можно переключиться на B. Если несколько дней подряд не хватает хороших лидов — это проблема поиска, а не скоринга.

Пересчитывайте при триггерах, а не по календарю

Скоры устаревают. Пересчитывайте, когда меняется что‑то значимое:

• появился новый сигнал срочности (найм, финансирование, упоминание нового инструмента)
• нет ответа в установленное окно (например, 7–10 дней) и вы планируете вторую попытку
• письмо bounce или роль оказалась неверной (достижимость снизилась)
• автоответ «в отпуске» подсказывает лучшее время для follow‑up

Если вы используете инструмент, который помечает ответы и bounce автоматически (LeadTrain умеет классифицировать ответы и отмечать bounce), эти события можно использовать как триггеры пересчёта без лишней ручной работы.

Отслеживайте результаты по уровням

Ведите простую сводку результатов по уровням: процент ответов, процент встреч и процент bounce. Если у C‑уровня много bounce — у вас слабая входная информация по достижимости. Если у A‑уровня много ответов, но мало встреч — таргетинг хороший, но предложение или CTA нужно улучшить.

Частые ошибки, которые делают скоринг ненадёжным

Главная причина провала системы скоринга — не математика, а поведение. Люди добавляют поля, спорят об исключениях и никогда не запускают первую версию. Простая модель работает только если её легко заполнять и ею действительно пользуются каждую неделю.

Ошибки, которые тихо ломают модель

Вот проблемы, из‑за которых ско� становится бессмысленным:

• Слишком много сигналов. Если оценка одного аккаунта занимает 5 минут, команда бросит это или будет делать наспех.
• Оценка по интуиции. Если двое людей оценят один лид по‑разному, у вас не правила, а мнения.
• Доминирование одного измерения. Если срочность всегда побеждает, вы будете гоняться за шумными триггерами в плохих‑fit аккаунтах. Если всегда побеждает соответствие — вы будете игнорировать время и писать слишком рано.
• Приравнивание неизвестного к «нет». Отсутствие данных — не то же самое, что отрицательный сигнал. «Нет информации о найме» не равно «накрыли заморозкой найма».
• Изменение правил посреди кампании без заметки. Результаты будут выглядеть рандомно, потому что определение «высокого скора» постоянно меняется.

Простой пример: вы могли поставить низкий балл по срочности, потому что не нашли сигнал. Это может означать «сигнала нет» или «мы не искали в нужном месте». Если пометить как «неизвестно», лид можно оставить в nurture‑каналe, а не сбрасывать в самый низ.

Как избежать этих ошибок (без лишнего обдумывания)

Пишите правила так, как будто обучаете нового коллегу. Используйте короткие тестируемые утверждения, например: «Если компания использует X тех, добавить 2 очка» или «Если роль — прямой покупатель, добавить 3 очка». Если вы не можете это написать, вы не можете это оценить.

Выбирайте веса, которые можете отстоять в одном предложении. Полезная проверка — сравнить двух лидов и задать вопрос: «Мы действительно свяжемся с этим первым?» Если скор противоречит здравому смыслу, меняйте веса, а не количество полей.

Наконец, ведите простой лог изменений. Когда вы обновляете правила, отмечайте дату и версию (хотя бы «v2»). Так вы сможете сравнивать кампании корректно. Если используете платформу, которая отслеживает bounce и классифицирует ответы (например, инструменты вроде LeadTrain), подавайте эти данные обратно в достижимость, чтобы скоринг оставался актуальным, а не дрейфовал.

Короткий чек‑лист и дальнейшие шаги

Прежде чем доверять простой модели скоринга, сделайте быструю «санити‑проверку». Цель не в идеальной математике. Цель — скор, который вы сможете быстро объяснить, и workflow, которому команда действительно будет следовать.

Вот короткий предпусковой чек‑лист:

• Чёткие определения: каждый вход имеет правило на простом языке (никаких «впечатлений»).
• Простая шкала: каждый сигнал имеет небольшой набор значений (например, 0, 1, 2), которые каждый применит одинаково.
• Одна формула: итоговый скор — одна строка, без пачки частных случаев.
• Правило для отсутствующих данных: решите, что делать с пустыми полями (по умолчанию 0 или помечать «нужна проверка").
• Свежесть и доставляемость: отслеживайте дату последнего обновления и историю bounce, чтобы плохие данные не всплывали в топ.

После этого убедитесь, что скор превращается в действие. Если люди не понимают, что делать с 78 vs 52, работа по скорингу пропадает даром.

Определите простую карту «Уровень A, B, C» и опишите, что получает каждый уровень (тип последовательности, уровень персонализации и скорость follow‑up). Также решите, когда делать рескор: после обогащения, после ответа, после bounce или спустя 30 дней без активности.

Дальше — как внедрять без разрушения процесса:

• Пилотируйте на одном сегменте (например, одна отрасль или одна должность) 1–2 недели.
• Сравните скор и результаты (ответы, позитивные ответы, встречи) и один раз подкорректируйте веса.
• Зафиксируйте правила на месяц, чтобы результаты были сопоставимы.
• Масштабируйте на следующий сегмент и ведите короткий лог изменений.

Если хотите, чтобы скор напрямую управлял исполнением, платформы вроде LeadTrain помогают: разогрев, многошаговые последовательности и классификация ответов позволяют топ‑лидам контактироваться первыми, а ответы автоматически сортируются.