sistem-scoring-leaduri-b2b-site-crm-ai

Cum construiești un sistem de scoring al lead-urilor B2B care combină site-ul, CRM-ul și AI

Cum construiești un sistem de scoring al lead-urilor B2B care combină site-ul, CRM-ul și AI

Fără un sistem clar de lead scoring, echipa de vânzări lucrează la întâmplare: contactează cine sună mai tare, nu cine are cel mai mare potențial. Un model de scoring bine gândit leagă web design-ul, dezvoltarea web, aplicațiile web, CRM-ul, automatizările și AI în business într-un mecanism unic de prioritizare.

Mini cuprins

  • Ce înseamnă lead scoring modern B2B
  • Date necesare: site, CRM, aplicații web
  • AI și automatizări pentru scoring dinamic
  • Tabel: scoring manual vs scoring automatizat
  • Greșeli frecvente
  • Tips & tricks / life hacks
  • Mini studiu de caz (exemplu ipotetic)
  • FAQ
  • Concluzie & CTA

Ce înseamnă lead scoring modern B2B

Lead scoring nu mai este doar "puncte pe formular". Un sistem actual:

  • combină date declarate (formular, CRM) cu comportamentale (site, aplicații web)
  • ține cont de calitatea companiei, nu doar de contact
  • se actualizează continuu prin automatizări, nu trimestrial în Excel
  • este ușor de înțeles în UX/UI-ul CRM-ului și al dashboard-urilor

Date necesare: site, CRM, aplicații web

1. Din site și SEO tehnic

  • pagini vizitate (ofertă, preț, studii de caz)
  • număr și frecvență sesiuni
  • performanță tehnică: un site lent distorsionează comportamentul

2. Din CRM

  • rol, industrie, mărimea companiei
  • istoric interacțiuni: email, apeluri, întâlniri
  • pipeline: fază curentă, motive pierdere în trecut

3. Din aplicații web și platforme custom

  • folosire demo sau trial
  • feature-uri cheie activate
  • interacțiuni în portal clienți sau hub educativ

AI și automatizări pentru scoring dinamic

Rolul n8n și al integrărilor

  • colectează evenimente din site, formulare, aplicații, Google Calendar
  • actualizează câmpuri de scoring în CRM
  • trimite trigger-e către secvențe de follow-up

Rolul AI în business

  • clasifică lead-urile după intenție pe baza mesajelor libere
  • identifică tipare în lead-urile câștigate vs pierdute
  • propune ajustări de reguli de scoring

Tabel: scoring manual vs scoring automatizat

Aspect Scoring manual Scoring automatizat
Actualizare Rar, în Excel Continuă, prin n8n și integrare
Surse de date Doar CRM Site, CRM, aplicații web, calendare
Transparență în UX/UI Note subiective în comentarii Scor și motive vizibile în interfață
Rol AI Inexistent Analiză tipare, optimizare reguli
Impact în performanță Greu de măsurat Follow-up concentrat pe lead-uri cu scor mare

Greșeli frecvente

  • Definești scorul doar pe baza formularului, ignori comportamentul din site.
  • Nu sincronizezi scoring-ul în CRM; rămâne doar într-un dashboard separat.
  • Construiești un model prea complex, pe care echipa nu îl înțelege.
  • Nu revizuiești regulile în funcție de rezultate reale din pipeline.
  • Ignori viteza și stabilitatea paginilor critice în care lead-urile se califică.

Tips & tricks / life hacks

  • Pornește cu 5–7 semnale majore (ex. industrie, rol, pagini cheie vizitate, cerere ofertă, participare webinar).
  • Salvează în CRM atât scorul, cât și "explicația" lui (etichete de semnale).
  • Folosește n8n pentru a recalcula scorul la fiecare eveniment important, nu doar la creare.
  • Leagă scorul de acțiuni: pipeline, task-uri, priorități în listele de apel.
  • Lasă AI să propună reguli noi, dar validează-le pe un eșantion înainte de rollout.
  • Testează în UX/UI liste simple: "lead-uri pentru azi" filtrate după scor și etapă.

Mini studiu de caz (exemplu ipotetic)

Exemplu ipotetic: un furnizor B2B de soluții digitale primea zeci de lead-uri pe săptămână din formulare, content hub și demo-uri, dar vânzările nu știau cu ce să înceapă.

  • DeyCrusader Design definește un model de scoring care combină date din site, CRM și aplicația de demo.
  • n8n colectează evenimente (pagini, webinar, meeting în calendar) și actualizează scorul în CRM.
  • AI analizează trimestrial deal-urile câștigate și ajustează ponderile semnalelor.

După câteva luni, echipa se concentrează pe top 20–30% lead-uri după scor, iar rata ipotetică de conversie de la oportunitate la client crește semnificativ.

FAQ

Am nevoie de un tool separat pentru lead scoring?
Nu neapărat. Poți construi logica în n8n și o poți salva direct în câmpuri custom din CRM.
Cât de mult AI este realist pentru început?
Clasificare de intenție și analiză de tipare pe istoricul din CRM sunt pași pragmatici.
Ce rol joacă web design și UX/UI?
Structura site-ului și a aplicațiilor web determină ce semnale poți capta și cât de ușor ajung utilizatorii la acțiuni relevante.
Se aplică și pentru aplicații mobile?
Da. Evenimentele din mobile pot alimenta același model de scoring, dacă sunt integrate corect.

Concluzie & CTA

Un sistem de lead scoring B2B bine proiectat nu este doar un "add-on" de CRM, ci o piesă centrală în arhitectura ta digitală: web design, dezvoltare web, aplicații web, CRM, automatizări, integrare și AI în business. Fără el, riști să tratezi la fel lead-uri cu potențial foarte diferit.

Dacă vrei să proiectezi sau să îmbunătățești un astfel de sistem, de la captarea datelor în site până la scoruri vizibile în CRM și modele AI, contactează DeyCrusader Design pe deycrusader.ro.

Tags: No tags

Add a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *