# Lead Scoring в B2B: прост модел от сигнали на уебсайта

> Lead Scoring без скъп софтуер: точков модел от съответствие и поведение, с примерна таблица, прагове и месечна проверка.

Quelle: https://whovisit.app/bg/blog/lead-scoring-b2b-prost-model
Veröffentlicht: 2026-11-07
Herausgeber: Whovisit (ARAVILO, Innsbruck)

Lead Scoring отговаря на един прост въпрос: На кого продажбите се обаждат първи? Вместо да решават по усещане, всяка фирма или всеки контакт получава точкова стойност. Който е над даден праг, се обработва. Това звучи като голям маркетингов софтуер, но работи вече с една таблица и няколко ясни правила.

## Два въпроса, две оси

Добрият модел разделя две неща, които често се смесват:

- **Съответствие:** Подхожда ли фирмата на това, което продавате? Отрасъл, размер, регион, използвани технологии.
- **Поведение:** Показва ли фирмата в момента интерес? Посещения на уебсайта, изтегляния, регистрации, отговори на имейли.

Фирма с перфектно съответствие, която никога не идва на Вашия уебсайт, е цел за маркетинга, а не за обаждане. Фирма, която чете всеки ден, но никога не би купила, струва само време. Интересно е сечението.

## Примерен модел

Точките са предложение. Съобразете ги с Вашия бизнес.

| Характеристика | Точки |
|---|---|
| **Съответствие** | |
| Отрасъл от Вашата основна целева група | 20 |
| Размер в целевия диапазон (например 50 до 500 служители) | 15 |
| Седалище във Вашата област на доставка | 10 |
| **Поведение през последните 30 дни** | |
| Прочетена страница с цени | 25 |
| Прочетено проучване на случай или референция | 15 |
| Връщане през поне два дни | 15 |
| Активно четене повече от три минути | 10 |
| Посетена само страницата за кариери | минус 30 |
| Съществуващ клиент | третира се отделно |

Приспадането на точки е също толкова важно, колкото самите точки. Който чете само обяви за работа, с голяма вероятност е кандидат, а не купувач. Кои прегледи на страници са особено показателни, е описано в [Разпознаване на интерес към покупка: кои прегледи на страници имат значение](https://whovisit.app/blog/kaufinteresse-erkennen-seitenaufrufe).

## Определяне на праговете

Разделете стойностите на три области:

- **От 70 точки:** Продажбите се обаждат в рамките на два работни дни, с позоваване на темата, която фирмата е прочела.
- **40 до 69 точки:** Маркетингът се заема, например с подходящо съдържание, покани или реклами.
- **Под 40 точки:** наблюдавайте, не правете нищо.

Важно е двата екипа да определят праговете заедно. Иначе продажбите се оплакват от лоши лийдове, а маркетингът от оставени без внимание.

## Оставяне на точките да изтичат

Интересът е ограничен във времето. Който е чел страницата с цени преди три месеца, може отдавна да е решил. Затова броете точките за поведение само за последните 30 дни или изваждайте част от тях всеки месец. Точките за съответствие остават, докато при фирмата нищо не се промени.

## Проверка всеки месец

Моделът е допускане. Проверявайте го веднъж месечно с три въпроса:

1. **Колко фирми над прага са стигнали до разговор?** Ако почти няма такива, прагът е твърде нисък или точките са разпределени грешно.
2. **Откъде идват сключените сделки от последните месеци?** Имали ли са тези фирми преди това високи стойности? Ако не, в модела липсва характеристика.
3. **Кои характеристики се появяват отново и отново при добрите лийдове?** Те получават повече тежест.

## Откъде идват данните

- **Съответствие:** от Вашия CRM, от публични фирмени данни или от уебсайта на фирмата.
- **Поведение на Вашия уебсайт:** на ниво фирма от инструмент за разпознаване на посетители, на ниво отделни контакти само ако някой се е регистрирал или е попълнил формуляр.
- **Поведение в имейли:** от Вашия инструмент за бюлетини, доколкото получателите са дали съгласие.

При стойности на ниво отделни лица важи GDPR. Оценяване, което автоматично решава за хора, е по-деликатно от такова, което подрежда фирми. В B2B останете по възможност на ниво фирма. Основите са описани в [Разпознаване на посетители и GDPR: трезва оценка](https://whovisit.app/blog/besuchererkennung-dsgvo).

## Често задавани въпроси

**Нужен ли ми е за това инструмент за Marketing Automation?** За начало не. Таблица с формули и седмичен експорт са достатъчни, за да тествате модела. Инструмент си струва, щом правилата са установени, а количествата растат.

**Колко характеристики са разумни?** Пет до десет. Повече прави модела труден за разбиране. Никой не вярва на стойност, която не може да обясни.

**Каква е разликата с Intent Data?** Lead Scoring е моделът. Intent Data са възможна съставка, вижте [Intent Data в B2B: какво наистина показват сигналите за покупка](https://whovisit.app/blog/intent-data-b2b).