Не секрет, что современные покупатели все чаще пользуются различными онлайн-каналами, чтобы изучить предлагаемые товары/услуги и лучшие практики их применения перед покупкой. Прямо сейчас ваши потенциальные клиенты читают форумы с релевантной информацией, посещают вебинары и загружают пользовательские руководства — и делают они это задолго до того, как будут готовы что-либо купить. Именно поэтому маркетологи и продавцы должны подключаться к процессу покупки на как можно более ранней стадии, чтобы предоставить исчерпывающую информацию о продукте и вовремя реагировать на происходящее в рамках выработанной стратегии.

Это руководство поможет улучшить ваше понимание концепции ранжирования лидов и усовершенствовать ее практическое применение.

Проведя оценку лидов, вы сможете определить текущий уровень интереса, проявляемый потенциальными клиентами к вашему бизнесу, а затем использовать эту информацию для более точного и релевантного их вовлечения в конверсионный процесс.

При ранжировании лидов также учитываются такие показатели, как название, отрасль и годовой доход их компании, чтобы убедиться, что они соответствуют вашему профилю идеального клиента.

Независимо от того, являетесь ли вы профессионалом или новичком в деле оценки лидов, тактики ранжирования, примеры из практики и советы по методике измерений, перечисленные в этом руководстве, окажут влияние на вашу маркетинговую деятельность.

Глава 1. Что такое оценка лидов и почему вы нуждаетесь в ней?

Оценка лидов (Lead scoring, классификация лидов, скоринг лидов) — общая методология ранжирования потенциальных клиентов с целью определения их готовности к закрытию сделки. Вы ставите им условные баллы, базируясь на степени проявленного лидами интереса к вашему офферу, их текущему месту в покупательском цикле, а также соответствию целям вашего бизнеса.

Маркетологи могут оценивать потенциальных клиентов, присваивая им очки, осуществляя ранжирование по категориям (условно A, B, C, D) или используя термины типа «горячий», «теплый» или «холодный». Ключевым моментом этой концепции является то, что увеличение совокупной эффективности и продуктивности маркетинга и продаж базируется на ясности понимания того, что лид готов к продаже.

Lead scoring помогает компаниям понять, какие из потенциальных клиентов нуждаются в скорейшем перенаправлении в отдел продаж, а с какими еще предстоит провести работу по «выращиванию» лидов (lead nurturing).

В лучших системах ранжирования используются такие демографические и «фирмографические» (от англ.

firmographics or firm demographics) параметры, как размер компании, отрасль и названия выполняемых работ; а также поведенческие оценки, такие как клики, ключевые слова и посещения сайтов.

Таким образом, цель ранжирования лидов — определить, кто из них готов совершить покупку, а кто нуждается в дальнейшем «выращивании». Нет лидов? Нечего и оценивать.

К методу Lead scoring не относятся:

• Автономный маркетинговый процесс, потому что необходима исходная информация о состоявшихся продажах для присвоения лиду «квалификации».
• Выбор только «горячих» лидов, потому что в этом случае игнорируется остальная база данных.

Что такое квалификация лидов или Lead Scoring?

Почему ваш бизнес нуждается в ранжировании лидов?

Согласно докладу консалтинговой компании RAIN Group, менее 25% новых лидов готовы к покупке.

Итак, как же вы узнаете, когда придет время позвонить потенциальному клиенту? Как вы будете поддерживать и доводить до закрытия продаж оставшиеся 75%? Оценка лидов поможет вам осуществлять деятельность, которая привлечет выручку с обоих направлений — как за счет оптимизации потока лидов, так и при помощи повышения продуктивности и эффективности взаимодействия между отделами маркетинга и продаж.

Lead scoring необходим для укрепления вашего цикла поступления доходов

Оценка лидов помогает идентифицировать частные лица или организации, готовые к покупке, или же наоборот — лидов, нуждающихся в постоянном «выращивании». Используя скоринговую информацию, компании могут увеличить продуктивность маркетинга и продаж, а также ускорить поступление доходов.

Включение ранжирования лидов в ваши маркетинговые процессы принесет вам множество преимуществ.

Эффективное управление ROI

• Повышение качества лидов на 10% может трансформироваться в 40-процентное увеличение производительности продаж.
• Сосредоточение внимания только на правильных аккаунтах и только на нужных контактах в этих аккаунтах, вовлечение только «теплых» лидов.
• Подсчет баллов для оценки разумности дальнейшего проведения лида через «маркетинговый трубопровод». Сопоставив процентную вероятность положительного исхода, вы узнаете, насколько вероятно закрытие сделки.

Выравнивание циклов продаж и маркетинга

• Улучшаются отношения отделов продаж и маркетинга, поскольку неквалифицированные лиды не снижают производительность продавцов, позволяя им сосредоточиться на лучших потенциальных клиентах, предоставленных маркетологами.
• Создается общее понятие лида, упрощаются и синхронизируются процессы последующей совместной деятельности.
• Закладывается основа для соглашения об уровне распределения обязанностей между отделами маркетинга и продаж при дальнейшем сопровождении лида.

Стадии покупательского цикла: осведомленность (Awareness), сбор всех возможных имен и фамилий потенциальных клиентов (All Names), выделение вовлеченных посетителей (Engaged), перспективный посетитель или направленный на дальнейшую обработку лид (Prospect & Recycled), лид (Lead), потенциально готовый к покупке лид (Sales Lead), наивысшая возможность закрытия сделки (Opportunity) и, наконец, реальный клиент (Customer). 

На стадиях Awareness/All Names/Engaged/Prospect & Recycled лид обрабатывается отделом маркетинга (Marketing), затем передается отделу продаж (Sales).

На стадиях Prospect/Lead потенциальный клиент находится в базе данных для дальнейшего «выращивания» (Nurturing Database).

При необходимости лид может быть перенаправлен с уровней Lead/Sales Lead/Opportunity на стадию перспективного посетителя, нуждающегося в дополнительном обучении (Prospect & Recycled).

Квалификация лидов: как закрывать больше сделок?

Что говорят аналитики

Множество независимых и уважаемых рыночных аналитиков понимает важность оценки лидов. В отчетах и интервью этих специалистов вы можете найти мощные определения ценности методологии лид-скоринга, за счет которых она является привлекательной как для команд маркетологов, так и отделов продаж.

• «Маркетологи, делающие упор на количество — а не на качество — лидов, снижают эффективность продаж, увеличивают расходы на кампанию и расширяют разрыв между продажами и маркетингом. Для формирования квалифицированного спроса маркетологи нуждаются в технологиях и процессах, позволяющих делать следующее: получать информацию о качестве лидов; проверять, оценивать и классифицировать потенциальных клиентов; разрабатывать программы выращивания лидов, пока что не заслуживающих внимания со стороны отдела продаж; вырабатывать метрики, напрямую выявляющие взнос маркетинга в работу трубопровода продаж и закрытие сделок», — Лаура Рамос (Laura Ramos), международное аналитическое агентство Forrester Research, статья «Улучшение управления B2B-лидами».
• «Обстоятельный подход с использованием оценки лидов не только позволяет ранжировать потенциальных клиентов относительно друг друга, но может выровнять течение потока лидов и послужить фундаментом для разработки целого ряда правил данного бизнеса, включая ответственность, роль и деятельность», — компания по исследованиям B2B-рынков SiriusDecisions, статья «Какой счет?» 

Что утверждают компании

В настоящее время существуют тысячи компаний, пожинающих плоды внедрения лид-скоринга. Кейсы из практики некоторых из них вы найдете далее в этом руководстве, что поможет вам разработать или улучшить свою модель ранжирования лидов. Вот несколько комментариев от компаний, преуспевших в использовании упомянутой методологии:

• «Оценка лидов должна быть показателем их готовности к продажам, а не того, в какой степени они являются поклонниками [нашей компании]. Эта цель требует тесного сотрудничества между отделами продаж и маркетинга для установления порогового уровня, на котором лид готов к передаче продавцам. Командная работа также необходима, чтобы назначить количество баллов за то или иное действие потенциального клиента — а это процесс, начинающийся перед внедрением системы скоринга», — Эмили Салюс (Emily Salus), старший менеджер по маркетингу компании CollabNet.
• «Изощренные правила ранжирования лидов помогают сосредоточиться на такой активности в воронках продаж, которая стимулирует специалистов, работающих непосредственно с клиентами, вовлекать последних в более целенаправленные, релевантные и значимые переговоры, что помогает нам добиться 32-процентного увеличения коэффициента конверсии для квалифицированных лидов и 125% улучшения среднего времени конверсии», — Салли Лоури (Sally Lowery), компания Bronto Software.

Глава 2. Основы скоринга

Эксплицитная и имплицитная оценка лидов

Маркетологи, проводя оценку лидов, должны рассматривать два различных типа информации: эксплицитный (Explicit — явный, открытый, непосредственно выраженный) и имплицитный (Implicit — неявный, скрытый, подразумеваемый). 

Соответственно, эксплицитный скоринг базируется на данных, которые потенциальный клиент передал вам лично или на другой непосредственно идентифицируемой информации. Имплицитный скоринг основан на информации, которую вы собираете путем наблюдений, например, за поведением лида в интернете.

Объединив две оценочные системы, вы получите реальное представление о ценностях: потенциального клиента для вашего бизнеса и собственно вашего бизнеса.

Источник информации	Имплицитный	Эксплицитный
Поведенческий	«Язык тела», наблюдаемый в интернете	Данные BANT-комплекса: B (Budget) — бюджет; A (Authority)— полномочия; N (Need) — потребности; T (Timeline) — сроки
Демографический	Подразумеваемые географические данные, качественные факторы	Демографические данные, почерпнутые из лид-форм, или добавленные данные

Типы оценки лидов

Как это делается в компании Marketo: поведенческий и демографический скоринг

Как скоринг помогает отделу маркетинга расставить приоритеты

Родион Насакин, директор по региональному маркетингу Wrike в Восточной Европе, написал колонку для блога «Нетологии», в которой рассказывает, как скоринг поможет расставить приоритеты в работе маркетинга.

Перед маркетологом стоит много разных задач: анализ посещаемости, переговоры с партнёрами, участие в выставках, ведение рекламный кампаний. Поэтому непросто определить, какая из задач на данный момент важнее. В такой ситуации нужно правильно расставить приоритеты.

Трагедия линейных списков

Отдельные сотрудники и фрилансеры обычно склонны выполнять задачи по мере поступления. Это чревато тем, люди тратят своё рабочее время неэффективно.

Например, в понедельник утром контент-менеджер дает копирайтеру задачу — написать электронную книгу страниц на 30-40. Предполагается, что текст будет интересен целевой аудитории из коммерческих директоров.Потом грузим этот текст на сайт и предлагаем загрузить бесплатно, оставив контакты. Задача объемная — на пару дней.  

Копирайтер начинает работать над текстом, но прилетает еще одно задание — написать пару тестовых вариантов текста для посадочной страницы. Дело на час, результат будет использован сразу, и уже через пару часов можно запускать тест. Да и влияние на выручку здесь более прямое, чем у книги.

Однако у копирайтера более простое восприятие своих задач — это список дел, которыми он занимается по мере поступления. Соответственно, тестирование обновленной посадочной страницы начнется только через пару дней, когда сотрудник разберется с книгой.

Если у вас в отделе десять копирайтеров, такие ситуации случаются редко. Всегда можно отдать задачу второму, если первый занят. Но обычно все обходятся меньшими силами.

Если верить опросу «Гильдии маркетологов», в российских компаниях у половины респондентов во всем отделе не больше пяти сотрудников.

Впрочем, эффективность планирования — это проблема, знакомая и менеджерам больших коллективов.

Кредитный комитет

Представьте себе,что банк выдавал бы кредит тому, кто пришел раньше или просил громче. Звучит как гарантированный путь к отзыву лицензии и банкротству. Аналогия вовсе не надуманная. Рабочее время маркетинга — такой же ресурс, как и банковский капитал, который нужно выдавать в первую очередь перспективным проектам. И решение здесь можно взять аналогичное банковскому — скоринг.

Кредитные организации оценивают заемщика по множеству параметров с разным весом и принимают решение о выдаче кредита, его размере и ставке, исходя из суммарно набранного заемщиком балла. Это может оказаться вполне рабочим подходом для управления ресурсами и в маркетинговых буднях.

Давайте сделаем аналогичную скоринговую таблицу для маркетинга.

Это поможет определять перспективность, а значит и приоритет кампаний, которые надо взять в работу, примерно так же, как банк определяет перспективность заемщика.

Нужно решить, какие параметры мы будем учитывать и важность каждого из них. Для каждой команды эти параметры могут быть специфичными, но для примера возьмем факторы, которые имеют значение практически всегда.

Каждый раз разрабатывая новую рекламную кампанию, мы рассчитываем получить бизнес-эффект: рост подписчиков, продаж, активности пользователей и так далее. Это, конечно, самый важный показатель значимости кампании — поэтому оценим его важность в 40% из 100.

Второй по значимости параметр — целевая аудитория. Не все перспективные клиенты одинаково перспективны. Например, генеральный директор может купить ваш сервис совместной работы сразу для всей компании, а арт-директор — только для отдела дизайна. Так что кампания, таргетированная на первых лиц компании, будет перспективнее.
Оценим важность этого параметра — в 25%.

В сутках всего 24 часа, а в рабочем дне — всего 8 (в сложных случаях 10-12), поэтому трудозатраты на подготовку тоже примем во внимание и оценим их в 15%.

Также имеет значение, как долго будет идти кампания и сколько осталось времени на подготовку. Я дал этим параметрам по 10%.

На основе этих параметров, уже можно создать универсальную таблицу скоринга типа такой. Она позволит проще распределять приоритеты планируемых кампаний.

В верхней таблице у нас отражены значимые параметры, такие как ожидаемый бизнес-эффект или трудозатраты с указанной в процентах важностью, которую мы оценили выше. Каждый параметр получает свою оценку в в баллах от 10 до 100.

Итак, допустим, у вас есть кампания №1, которая нацелена на привлечение новых пользователей,требует 48 часов работы, которая должна быть готова через 5 дней и нацелена на CEO целевых компаний.

Указываем в таблице ниже потенциальный бизнес-эффект как высокий, поскольку привлечение новых пользователей имеет непосредственное влияние на выручку.

Аудитори из генеральный директоров —  наиболее качественная (A).

• Баллы за каждый параметр «взешиваются», то есть умножаются на проценты, соответствующие его значимости.
• Бизнес-эффект: 75 баллов (высокий) x 40% = 30
• Аудитория: 100 (A) x 25% = 25
• Трудозатраты: 75 (25-49 часов) x 15% = 11,25
• Длительность: 100 (более 26 дней) x 10% = 10
• Дедлайн: 100 (1-5 дней) x 10% = 10
• Сумма этих «взвешенных» баллов дает итоговый «скор» для кампании — 86,25 баллов, который можно видеть в нижней таблице.

1. Пусть, у нас параллельно появляется появляется вторая задача — PR-кампания с опосредованным влиянием на выручку, такой же длительностью, что и предыдущая, но требующая 6 часов подготовки, целевой аудиторией из арт-директоров (категория класса B) и запуском через две недели.
2. Бизнес-эффект: 30 баллов (средний) x 40% = 12
3. Аудитория: 75 (B) x 25% = 18,75
4. Трудозатраты: 100 (0-24 часа) x 15% = 15
5. Длительность: 100 (более 26 дней) x 10% = 10
6. Дедлайн: 30 (11-20 дней) x 10% = 3
7. Для такой кампании «скор» будет гораздо меньше — 58,75 баллов.

Мы можем за пару минут определить, что первый проект приоритетнее, хотя это и требует в восемь раз больше времени на подготовку.

Быть частью большего

В идеале приоритеты маркетинга должны определяться общими целями компании, но не всегда это возможно. Во-первых, потому что на практике разные отделы в компании редко работают слаженно .

Тот же опрос маркетологов, который мы проводили, показал, что у 18,8% есть проблемы при работе с бухгалтерией, а 19,7% не находят общего языка с отделом продаж.

Вряд ли эти респонденты готовы работать над общими целями с конфликтующими отделами.

Во-вторых, разведение общих целей компании до уровня отделов и конкретных сотрудников — это отдельная большая задача, которой можно посвятить отдельный текст.

 Если коротко, то есть несколько подходов к планированию, и в нашей компании прижился метод OKR (Objectives and Key Results), придуманный в Intel.

Он хорош тем, что показывает, к каким понятным и, главное, измеримым результатам должен стремиться каждый сотрудник, чтобы достичь поставленной цели.

Сведение всех целей отделов в одну минимизирует конфликтные ситуации между подразделениями.

Предположим, перед компанией-разработчиком корпоративного ПО стоит цель «Удвоить продажи существующим клиентам на 50%» и нужно получить следующие ключевые результаты для их достижения:

→ Запустить новый тарифный план и перевести на него 5 тысяч компаний-подписчиков.
→ Расширить программу поощрения рекомендаций для лояльных клиентов и набрать в нее 5 тысяч человек.

→ Разработать и внедрить новую систему скидок для существующих пользователей, целевой оборот — 100 сделок в месяц.

Методы приоритезации фич в проектах. Инструменты Rice и Score понятным языком

На офисной кухне или в курилке невольно слушаешь разговоры коллег о том, зачем и почему они «все это» делают и как донести до всех причастных важность нашей работы. Как доказать, что мы не тратим время других сотрудников и деньги компании впустую, а занимаемся действительно важными вещами? Ведь часто думаешь, что ты делаешь самую нужную и крутую фичу, которую все ждут.

И у вас такое было? Тогда вам будет интересно.

Вся наша работа, по сути, сводится к поочередному выполнению задач. Поэтому их приоритизация чрезвычайно важна.

Методов и алгоритмов приоритизации очень много. Каждому этапу развития, на котором находится ваша компания, может подойти один из них. Возможно, в данный момент приоритизация задач вам вовсе не нужна. Если вы работаете с проектами, где понятна последовательность выполнения задач и ресурсы в полном вашем распоряжении, — скорее всего, вам это не пригодится.

О приоритизации

Приоритизация задач проекта помогает понять, что следует выполнять в первую очередь, чтобы донести до пользователя максимум ценности продукта и, вероятно, заработать больше денег для компании.

В каждой организации по-своему распределяются ресурсы. Бывают команды с общими — и ограниченными — ресурсами: несколько менеджеров могут задействовать в разработке одних дизайнеров, программистов, аналитиков. В таком случае начинается борьба за них: на общих митингах надо быстро и достоверно (на цифрах) обосновывать, почему именно твою фичу, а не коллеги, должны взять в будущий спринт.

О важном

Обычно у компании есть цель, к которой она глобально стремится, — а значит, все выполняемые задачи должны приближать к ее достижению.

Цели могут быть долгосрочными — они описаны в стратегии, — и краткосрочными, которые изложены, например, в roadmap’е на несколько месяцев. Но не стоит забывать: на каком бы уровне цели ни находились, они всегда связаны друг с другом.

И наши задачи всегда должны следовать вектору глобальной цели. Если это не так, задайте вопрос «почему?» и, предлагая гипотезу, обязательно сверьтесь с целью бизнеса.

Можно просчитывать затраты на разработку вплоть до подсчета ROI по каждой цели, прибыли с нее или потерь, если ее не достичь. Другой вариант — не углубляться, а просто разбить цели на четыре категории: «не принесет прибыли», «принесет мало», «даст среднюю прибыль», «обеспечит большую прибыль». Меры «много» и «мало» вы устанавливаете сами.

Приоритизация задач в несколько шагов

Шаг 1

Сначала рассмотрим способ, который поможет отбросить ненужные гипотезы.

Сделайте табличку из строчек с описанием гипотез, а по вертикали обозначьте коллег, которые участвуют в процессе разработки и обладают знаниями по этой фиче. Каждый проставляет в своей колонке по всем строкам баллы по определенной заранее шкале. Выводим сумму и видим, какие фичи команда считает топовыми.

В первый раз таблицу создают вручную, а потом делают ретроспективы, автоматизируя. Таким образом мы смотрим, действительно ли все произошло так, как мы прогнозировали. Через несколько итераций вы поймете свои реальные коэффициенты и сможете зашить их в формулу таблицы.

• Потом приходит время для следующей, более глубокой приоритизации.
• Шаг 2
• Посмотрим, какие существуют инструменты приоритизации:

• RICE;
• ICE Score;
• Kano;
• WSJF;
• GIFT.

Разберем один из них — RICE. Это метод приоритизации гипотез по разработке фич. Расшифровка названия:

• Reach — охват;
• Impact — влияние;
• Confidence — уверенность в вашей оценке охвата, влияния и трудозатрат;
• Effort — трудозатраты.

Чтобы получить оценку по RICE, необходимо следовать следующему алгоритму приоритизации.

(Reach*Impact*Confidence)/Effort=Score

Reach — показывает, сколько пользователей будут применять новую функциональность. Посмотреть это можно по системам веб-аналитики, по прошлому опыту или по конкурентам.

Например, представим, что вы ставите баннер в новом формате на главной странице сайта, посещаемость которой — 10 000 уникальных пользователей в месяц. Получается, именно столько людей увидят вашу фичу. Если вы взяли месячный период, то используйте его при рассмотрении всех гипотез. Учитывайте это и тогда, когда начнете считать Impact в денежном выражении.

Impact — это величина, характеризующая влияние вашей фичи. В идеале ее нужно представлять в денежном эквиваленте, так как для бизнеса это понятнее всего. Но часто останавливаются на субъективной оценке.

Confidence — чтобы понять этот фактор, задайте себе вопрос: как быть уверенным в своих действиях? Правильно: подкрепить их.

Доказательства могут быть разными, и поэтому справедливо придать каждому из них свой вес.

Перечислим часто используемые и известные способы подкрепления:

• UX-исследования;
• опросы;
• интервью;
• наблюдения;
• MVP;
• A/B-тесты;
• сторонние исследования;
• аналитика;
• и другие пользовательские исследования.

Не нужно забывать, что помимо результатов качественных и количественных исследований есть более простые доводы, почему вашу фичу должны взять в работу. Среди них:

• собственные убеждения;
• мировые тренды;
• мнение команды, эксперта, руководителя;
• «все конкуренты делают это», «продукт не работает без этого».

Еще важные каналы информации:

• топ обращений в саппорт;
• топ запросов от сейлз-менеджеров;
• топ запросов от клиентов.

В итоге у нас сформировался перечень способов, как подкрепить гипотезу. Этот список с расставленными весами привел в удобный вид Itamar Gilad — продакт-менеджер Gmail и YouTube ☺. Рекомендую почитать его блог — https://itamargilad.com/.

Как видите, если гипотеза — это только ваше мнение, то у нее минимальный вес. Поэтому прежде чем что-то отдавать в разработку, подумайте, как проверить, насколько необходима эта фича, и сможете ли вы сделать ее с минимальным вовлечением программистов. Ведь все мы знаем, что самые большие затраты уходят в фонд оплаты труда разработки.

Effort — оценивается либо в часах разработки, либо в story point — это не меняет сути. Всегда можно привести к одной шкале.

В целом это все. Теперь можно заносить данные в таблицу, фильтровать по наибольшему значению Score и брать в работу.

Пример таблицы Score

Гипотезы	Reach	Impact	Confidence	Effore	Score
Гипотеза 1	1	10	0,2	10	0,2
Гипотеза 2	2	2	7	1	28
Гипотеза 3	3	1	0,5	10	0,15

Для каждого из параметров необходимо задать свою шкалу баллов. Рассмотрим это на примере Reach. Предположим, самую маленькую фичу могут увидеть/использовать 100 K уникальных пользователей, а самую крутую — 1 000 K. Берем 10-балльную шкалу и переводим наши значения:

Кол-во	Балл
больше 1000 K	10
900 K–1000 K	9
800 K − 900 K	8
700 K – 800 K	7
500 K – 600 K	6
400 K – 500 K	5
300 K – 400 K	4
200 K – 300 K	3
100 K – 200 K	2
меньше 100 K	1

Из таблицы видно, что гипотеза 2 наиболее приоритетна, — ее и нужно брать в работу первой.

Все это нужно, чтобы:

• сфокусироваться на главных задачах;
• обеспечить прозрачность работы;
• мотивировать команду.

Редко бывает так, что методология идеально, без изменений подходит вашему проекту или бизнесу в целом. Имеет значение множество факторов: от особенностей менталитета до специфики продукта. Поэтому всегда, прежде чем использовать метод, убедитесь, интегрируется ли он в вашу компанию.

Что такое скоринг и как он работает?

При обращении за кредитом потенциальные заемщики часто слышат от сотрудников банка такие понятия как: скоринг, скоринговая система, кредитный рейтинг, кредитная история.

Но при этом не все достаточно хорошо понимают, что означают эти термины. Попробуем разобраться , что это такое, зачем нужно и как это работает. А главное — как скоринг влияет на получение кредита и вообще на жизнь заемщика.

В том числе, даже спустя несколько лет после обращения в кредитную организацию.

Что такое скоринговая система?

Скоринг или скоринговая система — это система оперативной оценки клиента (потенциального заемщика), которой преимущественно пользуются розничные банки и микрофинансовые компании. Название происходит от английского слова “score”- что означает зарабатывание/ подсчет очков, например, в игре.

Как правило, система представляет собой компьютерную программу, которая использует разные математические и статистические приемы обработки ответов заемщика в Заявке на кредит, которую он предоставляет в банк. Заявка обычно представляет собой анкету или вопросник.

Ответы на те или иные вопросы скоринговая система оценивает в баллах. Большее влияние, конечно, дают ответы о материальном положении: наличие движимого, недвижимого имущества, стабильного дохода, дорогостоящих предметов быта, трудоспособного возраста, высшего образования, отсутствие родственников на иждивении, других кредитов и т.п.

См. также: Кредитный скоринг онлайн. Узнай свой балл бесплатно.

Так за возраст менее 28 и более 35 лет клиент скорее всего будет получать снижающие баллы, аналогично — за проживание в более криминальных районах города и за работу, где не требуется высокой квалификации (например, официант). Как ни странно, съемная квартира и дети – могут оказаться фактором, прибавляющим баллы (клиент умеет планировать финансы, уверен в будущем).

Компании, которые продают скоринговые системы по всему миру имеют возможность глобально отслеживать взаимосвязь тех или иных факторов и поведения заемщика.

Оказалось, что в независимости от страны — женщины аккуратнее гасят кредиты, аналогично поступают и более старшие по-возрасту клиенты, аналогично – семейные пары с детьми (у них у всех выше ответственность).

А вот за уровень образования- баллов в российском банке скорее всего почти не добавят, скорее — за опыт работы более 3-5 лет.

Кроме того, в ряде случаев, когда сотрудник банка имел возможность лично пообщаться с клиентом, он дополняет его профиль своими субъективными впечатлениями – о его адекватном поведении, внешнем виде, одежде, классе мобильного телефона, часов, наличии дорогостоящей электроники при себе, грамотной речи, явных признаках, что клиент говорит неправду и т.п. В результате система каждому пункту анкеты присваивает оценку, и выдает в конце оценки – итоговый балл. Отдельно проверяется достоверность данных клиента — легальность паспорта, существование адреса и т.п.

По итоговому баллу банкиры судят, есть ли смысл дальше тратить время на этого потенциального заемщика и рассматривать более детально его заявку. Или лучше отказать.

Задача скоринговой системы – при большом потоке мелких розничных клиентов автоматически отсечь на первом этапе всех неподходящих заемщиков, риск невозврата кредита у которых – высокий.

То есть у каждого банка есть некий профиль “хорошего” заемщика и скоринговая система помогает банку автоматизировать поиск именно таких клиентов среди большой массы заявителей на кредит.
Как получить одобрение по кредиту?

Как cкоринг работает, откуда берет данные?

Есть несколько видов скоринга. Один из них был описан выше – то есть кредитоспособность клиента оценивается в момент его обращения. По тем данным, которые он сам и предоставляет (application scoring – заявочный скоринг). Сам, как правило, заполняет и анкету.

В случае с микрофинансовыми компаниями – это происходит зачастую прямо онлайн в интернете.
Еще один вид скоринга – поведенческий (behavioral scoring). В зависимости о того, как клиент ведет себя с течением времени (за определенный период) банк выставляет ему более высокий кредитный рейтинг или более низкий.

И в зависимости от этого уменьшает/увеличивает ему лимиты по кредитам, предлагает какие-то дополнительные услуги.

Также существует оценка потенциального мошенничества (fraud scoring).

Одно дело, когда человек получил кредит, но не рассчитал свои финансовые возможности, или внезапно заболел, потерял в доходе и т.п.

И другое дело –когда имеет место заранее планируемый невозврат кредита –то есть мошенничество. Эксперты говорят, что таких случаев — порядка 10% всех невозвратов.

Любой кредитор (особенно хорошо процесс отлажен в МФО) пытается еще до выдачи кредита оценить риск мошенничества со стороны заемщика.

Следует отметить, что современные системы скоринга зачастую являются самообучающимися, т.е. учитывают модели поведения клиентов, которые ранее были приняты на обслуживание. Система пытается вычислить какие-то общие черты у тех, кто впоследствии оказался мошенником, стал допускать просрочки (ретро-скоринг).

Очевидно, что скоринговые системы имеют и недостатки – большую часть данных для оценки предоставляет клиент. Перепроверка этих данных вручную при мелких суммах кредита – слишком дорогое занятие. Кроме того, даже обучающиеся системы не могут быстро перестроиться при резком изменении экономической ситуации в рамках страны.

Поэтому их приходится все время дорабатывать и поддерживать.

Пользуются ли скорингом банки и МФО?

В кредитовании, пожалуй, самая дорогостоящая часть – это время на первоначальную оценку заемщика. Это и скоринг, и служба безопасности, и запрос кредитной истории в Бюро (что не бесплатно для банка), ее изучение, оценка и принятие решение на кредитном комитете банка. Для выдачи каждого кредита задействуется несколько сотрудников, как правило, с высокой оплатой труда.

Хотя у каждого банка своя кредитная политика и свои схемы одобрения кредитных заявок (более или менее бюрократические ), но общий подход – минимизировать затраты времени и издержки на обслуживание каждого клиента. Кроме того, банки с более консервативной политикой оказались в более выигрышном положении во время кризиса 2008 года, чем те, кто выдавал кредиты всем подряд.

Поэтому МФО – это сейчас основные пользователи и разработчики скоринговых систем, где они пытаются оптимальным образом соединить все виды скоринга – и заявочный, и поведенческий, и оценку мошенничества. Кроме того, скоринг позволяет уменьшить и время принятия решения о выдачи кредита. В современных условиях – это значит быть более конкурентоспособным.

Поскольку обороты МФО по кредитованию населения в последний год значительно увеличились, в декабре 2013 года были также приняты поправки в закон 218-ФЗ, которые обязали МФО также подавать данные о своих заемщиках в Бюро кредитных историй.
Следует также отметить, что сегодня более, чем 30 млн. человек в России имеют кредиты.

Новых, хороших, высоко-рейтинговых, клиентов – осталось немного. Это вынуждает банки предоставлять кредиты клиентам с более низкими рейтингами. Это влечет за собой удорожание их проверки и банки ищут пути снижения таких издержек. Появляются новые комбинированные системы, где большую роль начинают играть кредитные истории.

Скоринг и кредитная история

С учетом того, что треть граждан уже имела опыт по получению займов хотя бы 1 раз — на первый план выходит изучение того, насколько заемщик фактически закредитован, и насколько добросовестно он погашал кредиты в прошлом. Так по-данным банка “Связной” доля заемщиков, у которых обнаружилось 5 и более кредитов – выросла за последний год в три раза.

В связи с тем, что в Бюро кредитных историй (БКИ) теперь добавились заемщики микрофинансовых организаций и кредитных кооперативов, многие Бюро стали предлагать банкам и МФО скоринговые модели, дополненные данными, которые содержаться в БКИ.

Эти скоринговые модели ранжируют заемщиков по вероятности дефолта (невозврата) займа, вероятности просрочек и т.п. Системы обрабатывают сведения о клиенте в Бюро и выставляют ему рейтинг. Добросовестные — получают наивысший балл, недобросовестные – низший.

При этом результат (балл) указывается вместе с несколькими основными причинами, которые оказали наибольшее влияние на его снижение (4-5 факторов, а всего их может быть более 100).

В частности модель скоринга по кредитным историям, которую разработало НБКИ –  это семь скор-карт, которые обновляются ежеквартально, чтобы учитывать изменения условий на рынке.

Таким образом, Банки постепенно переходят от заявительного скоринга — на матричный (состоящий из нескольких моделей и источников).

Это в 1,5 раза повышает эффективность оценки, улучшает выставление лимитов по каждому клиенту, помогает собирать просроченную задолженность.

Кроме того, кредитные бюро стали предлагать услугу – автоматически информирующую банк (без специального запроса от банка, ежедневно):

• об открытии его клиентом новых счетов в других банках
• о новых кредитах клиента
• о новых просрочках этого клиента
• об изменениях его лимитов по кредитам, овердрафтам,
• о его новых паспортных данных и т.п.

Пока эта услуга работает с оплатой по-клиентно и в рамках конкретного БКИ, что снижает возможности банка масштабно отслеживать жизнедеятельность всех клиентов. Однако вероятнее всего, в какой-то перспективе, БКИ начнут объединяться, обмениваться информацией между собой.

Что это означает для заемщика?

У заемщика уже появилась необходимость более внимательно относиться к своим взаимоотношениям не только с банками, но и с МФО.

Возможность взять 5 кредитов в разных банках или пытаться взять новые займы, чтобы закрыть ими предыдущие — все эти действия теперь архивируются в кредитной истории.

И в какой-то момент кредитный рейтинг заемщика может быть снижен настолько, что он будет получать отказ.

Причем следует учитывать, что с 01 марта 2015 года в кредитную историю будут также добавляться данные об отказах в заявках на кредит, и кроме того, могут быть внесены данные о кредитном рейтинге.

Что именно содержится в кредитной истории, какие именно данные, как она возникает, как формируется, где хранится и сколько лет, как с ней ознакомиться и как поменять неверные данные– читайте следующую статью “Кредитная история–10 лет спустя”.

Скоринг

Что такое кредитный скоринг?

Скоринг (от англ. scoring – подсчет очков в игре) это модель классификации клиентской базы на различные группы, если неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы, но известны другие факторы, связанные с интересующей нас характеристикой.

В основе скоринговых систем лежит предположение, что люди со схожими социальными показателями ведут себя одинаково. Априорно принимая такой постулат, можно строить различные статистические модели весьма полезные при ведении любого бизнеса.

Если некоторым социальным характеристикам клиента (Пол, Возраст, Место проживания, Должность, Длительность работы в одном месте и т.д.

) присвоить определенные веса, то каждого нового клиента можно, на основе его анкеты, отнести к группе сильно или слабо соответствующих бизнесу.

То есть, клиенту автоматически присваивается целочисленный ранг, указывающий степень доверия и внимание, которое ему следует оказывать со стороны данного бизнеса.

Можно выделить следующие этапы построения скоринга:

• определение интересующей характеристики; 
• cбор второстепенных сведений о клиентах и значения интересующей характеристики;  разработка скоринговой модели (присвоение весов второстепенным данным) на основе имеющихся данных;
• автоматическое ранжирование новых клиентов по приоритетным группам посредством скоринговой модели.

• Если в качестве интересующей характеристики взять способность клиента вернуть кредитный заем, тогда в итоге мы получим две группы: клиенты, которым можно выдать кредит и клиенты, кредитование которых очень рискованно.
• В каждом случае следует выявлять несколько промежуточных интересующих характеристик, строить скоринг для каждой из них, а затем рассматривать совокупность результатов.

Применение скоринга в банковской сфере

1. Посмотрим, как можно применить описанные выше идеи к оценке кредитных рисков.
2. Банкам, выдающим кредиты, требуется каким-либо образом оценить нового клиента и принять решение о выдаче или невыдаче ему запрашиваемого кредита.

3. В мировой практике существует два основных метода осуществления этой процедуры, которые могут применяться как отдельно, так и в сочетании друг с другом:

• субъективное заключение экспертов или кредитных инспекторов;
• автоматизированные системы скоринга.

Методика оценки кредитного риска посредством скоринговых систем, позволяет, оценив набор социальных признаков, характеризующих заемщика, сказать, стоит ли выдавать ему кредит. Эта методика используется уже на протяжении более полувека для оценки кредитоспособности, как предприятий, так и физических лиц.

Важной особенностью скоринговых систем является то, что решение о выдаче кредита может приниматься автоматически без участия специалиста.

Согласно общей философии скоринга, не требуется искать объяснения, почему данный клиент не вернул выданные деньги. Скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с ненадежностью или, наоборот, с надежностью клиента. 

Применение скоринга в маркетинге

Если в области кредитования скоринг применяется уже давно (по существу, скоринговые системы зародился именно как системы для оценки кредитных рисков в отсутствие квалифицированных экспертов), то в маркетинге идея применения скоринга сравнительно нова.

Предположим, большой супермаркет желает удержать своих постоянных клиентов, посредством различных поощрений (скидки на товары, рассылка рекламы по почте или e-mail и т.д.).

Магазин не может снизить цену на все товары сразу, тем самым, угодив всем покупателям, а так же не может сделать рассылку рекламы всем покупателям – это не принесет никакой прибыли.

Таким образом, требуется выделить группу покупателей, поощрение которых принесет наибольшую прибыль магазину и интересующие их товары (примечание: согласно принципу Парето 80% прибыли приносят лишь 20% клиентов).

Посредством дисконтных карт, социологических опросов и анкет можно получить некоторую общую информацию о клиентах (пол, возраст, место работы и т.д.) и информацию о том, что и как часто они покупают. Вот теперь требуется качественная скоринговая модель, посредством которой всех покупателей можно разделить на группы согласно их ценности для магазина.

К примеру, клиентов можно разделить по частоте обращения в магазин:

1. раз в неделю и чаще (около 16% клиентов)
2. раз в две недели (около 22% клиентов)
3. раз в месяц (около 17% клиентов)
4. раз в два месяца (около 12% клиентов)
5. реже двух месяцев (остальные)

Или по количеству потраченных денег за месяц:

1. >300$
2. 200-300$
3. 100-200$
4. 50-100$