Twój handlowiec rozmawia tylko z tymi, którzy są gotowi kupić.
Każdy lead który wpada do CRM wygląda tak samo — imię, email, firma. Twój handlowiec traci godziny żeby dowiedzieć się czy warto dzwonić. Perfect Lead Detector robi to automatycznie — zanim ktokolwiek podniesie słuchawkę.
Przed każdą rozmową handlowiec sprawdza LinkedIn, szuka strony firmy, próbuje ocenić czy lead w ogóle pasuje do ICP. To 20–40 minut na każdy kontakt. Przy 30 leadach tygodniowo — cały etat idzie na research zamiast na zamykanie.
Formularze wypełniają osoby które nigdy nie kupią — studenci, konkurencja, przypadkowe kliknięcia. Bez automatycznego scoringu handlowiec traktuje każdy lead tak samo. Dobry lead czeka w kolejce razem ze złym.
„Czuję że ten klient może być dobry" — to nie jest strategia sprzedaży. Bez obiektywnego scoringu opartego na danych firma traci czas na leady które nigdy nie skonwertują i spóźnia się z tymi które były gotowe od początku.
Bierzemy historię zamkniętych transakcji z CRM i szukamy wzorców — wielkość firmy, branża, rola decydenta, źródło leada, czas zamknięcia. Na tej podstawie budujemy profil który system będzie szukał.
Dla każdego nowego leada system automatycznie pobiera: dane rejestrowe z GUS (przychód, liczba pracowników, branża), profil LinkedIn decydenta, technologie używane przez firmę, aktywność w mediach (fundraising, zatrudnianie, ekspansja).
Każdy parametr dostaje wagę — wielkość firmy może być ważniejsza niż branża, albo odwrotnie. Model uczy się na Waszych historycznych danych i przypisuje każdemu leadowi wynik od 0 do 100.
System działa w tle — każdy nowy lead dostaje score automatycznie. Handlowiec otwiera CRM i widzi: zielony (dzwoń dziś), żółty (wróć za tydzień), czerwony (nie tracić czasu). Opcjonalnie alert na Slacku gdy wpada lead 90+.
Po 2–3 tygodniach działania sprawdzamy czy scoring przewiduje rzeczywistość. Kalibrujemy wagi, dodajemy nowe sygnały, poprawiamy dokładność. System uczy się razem z Waszą sprzedażą.
Macie więcej leadów niż handlowcy są w stanie obsłużyć sensownie. Część leadów ginie bo nikt nie zdążył zadzwonić na czas, część dostaje uwagę której nie zasługuje. System scoringu porządkuje kolejkę i kieruje energię tam gdzie są realne szanse.
Generujecie ruch i leady — ale nie wiecie które kampanie przynoszą klientów, a które tylko kliknięcia. Scoring połączony z atrybucją pokazuje skąd naprawdę przychodzą Wasze najlepsze transakcje.
Zatrudniacie nowych handlowców i chcecie żeby od pierwszego dnia wiedzieli na czym się skupić. System scoringu to onboarding sprzedażowy zawarty w CRM — nie trzeba tłumaczyć co to dobry lead, system to pokazuje.
Pobieramy wyłącznie dane publiczne — rejestry firmowe, publiczne profile LinkedIn, dane o technologiach. Dla danych osobowych stosujemy podstawę prawną prawnie uzasadnionego interesu (art. 6 ust. 1 lit. f RODO). Możemy przygotować dokumentację RODO dla Waszego DPO.
Standardowo: HubSpot, Pipedrive, Salesforce. Inne systemy — oceniamy indywidualnie. Jeśli CRM ma API, zazwyczaj możemy się podpiąć.
Jeśli macie mniej niż 50 zamkniętych transakcji — budujemy model na regułach eksperckich (ICP + sygnały rynkowe) zamiast na ML. Działa dobrze, choć mniej precyzyjnie. Poprawia się z czasem gdy zbieramy więcej danych.
Minimalnie. Widzą nowe pole „score" w CRM i opcjonalny alert na Slacku. Nie muszą nic konfigurować ani ręcznie wprowadzać danych. To jest system który pracuje dla nich, nie który wymaga od nich pracy.
Porównujemy win rate dla leadów z wysokim score vs. niskim score po 6–8 tygodniach. Cel: leady 70+ powinny konwertować 2–3× lepiej niż średnia. Jeśli nie — kalibrujemy model.
30-minutowa rozmowa. Pokażemy jak scoring działałby na Waszych danych — i czy macie wystarczająco historii żeby zacząć. Niezależnie czy zdecydujecie się na współpracę.