Маркетинг приводит лиды, продажи говорят «они нецелевые». Кто прав и как это выяснить с помощью аналитики звонков

За 1 минуту: главное из статьи

Вечный конфликт маркетинга и продаж — «лиды плохие» против «вы не умеете продавать» — существует потому, что никто не измеряет то, что происходит между заявкой и сделкой. Маркетинг видит стоимость лида. Продажи видят закрытую или проигранную сделку. А между ними — разговор менеджера с клиентом, который никто не анализирует системно. На примере федерального поставщика химсырья с 70 менеджерами показываем: проблема была не в качестве лидов, а внутри звонков. В 60% случаев менеджеры не выясняли потребность и бюджет клиента. После подключения автоматического анализа 100% звонков конверсия выросла на 18% — из тех же лидов, без увеличения маркетингового бюджета. Это значит, что маркетинг всё это время приводил нормальные заявки, а деньги терялись на этапе, который никто не контролировал.

Конфликт, который стоит компаниям миллионы

В каждой второй компании с отделом продаж больше десяти человек идёт одна и та же война. Маркетинг отчитывается: «Мы привели 500 лидов по 3 000 рублей, план выполнен». Продажи отвечают: «Лиды мусорные, из 500 купили 20, план не выполнен». Маркетинг разводит руками: «Мы же не продаём, мы приводим». Продажи разводят руками: «Мы же не можем продать тому, кому не нужно».

Маркетинг приводит лиды, продажи говорят "они нецелевые". Кто прав и как это выяснить

И обе стороны по-своему правы. И обе — по-своему неправы.

Проблема в том, что между «лид пришёл» и «сделка закрылась» находится чёрный ящик. Звонок менеджера. Или пять звонков. Или пятнадцать. И что там происходит — не знает ни маркетинг, ни продажи, ни собственник. Руководитель отдела продаж слушает 3-5 звонков в день и делает выводы по ним. Это как оценивать эффективность рекламы по пяти случайным кликам.

Почему стандартная аналитика не решает проблему

У маркетолога есть сквозная аналитика: источник → клик → заявка → сделка → деньги. Красивая воронка в дашборде. Но на этапе «заявка → сделка» стоит прочерк. Или, в лучшем случае, пометка менеджера в CRM: «клиент не заинтересован». Написанная по памяти. Через два часа после звонка.

Маркетолог видит, что лид из контекстной рекламы не купил. Делает вывод: канал неэффективен, надо перераспределить бюджет. Но что если лид был горячий, а менеджер не спросил про бюджет, не выяснил, кто принимает решение, и повесил трубку при первом «мне нужно подумать»?

Без анализа звонков этого не узнать. CRM покажет «проиграна», но не покажет почему. И маркетолог перекраивает бюджет на основе данных, которые не отражают реальность.

Это не гипотетическая ситуация. Это то, что мы видим у большинства компаний, которые к нам приходят.

Что показал реальный кейс: проблема не в лидах

Расскажу на конкретном примере — без домыслов, только цифры.

BINA GROUP — федеральный поставщик химического сырья. 70 менеджеров, средний чек от 500 тысяч рублей, CRM — Битрикс24. Компания считала, что главная проблема — нехватка заявок. Маркетинг получал задачу: «Дайте больше лидов». Бюджет рос, количество заявок росло, а выручка стагнировала.

Когда подключили автоматический анализ 100% звонков, увидели реальную картину:

Что делали менеджеры на звонках:

1. В 60% сделок не выясняли, есть ли у клиента бюджет и полномочия принять решение
2. Чек-лист из 13 пунктов соблюдался на 55%
3. На возражение «дорого» стандартный ответ — «ну, у нас качество». Без уточнения, с чем сравнивает клиент
4. Каждый звонок заканчивался без конкретной договорённости о следующем шаге
5. CRM заполнялась по памяти — 50 минут в день на менеджера, данные искажались

Что это значило для маркетинга: лиды были нормальные. Клиенты звонили с реальной потребностью, с бюджетом, с задачей. Но менеджер не извлекал из разговора то, что нужно для продажи. И в CRM появлялась запись «нецелевой лид» — потому что менеджер даже не дошёл до вопроса про бюджет.

Маркетолог смотрел в отчёт и видел: «из этого канала 80% нецелевых». На самом деле нецелевых было 30%, а остальные 50% — это звонки, где менеджер не отработал заявку.

Три уровня непрозрачности между лидом и сделкой

Этот случай — не уникальный. Мы видим одну и ту же структуру проблемы у компаний от 10 до 200 менеджеров.

Уровень 1: данные в CRM ненадёжны. Менеджер заполняет карточку по памяти. Потребность клиента упрощается до одного слова. Бюджет не указывается — «забыл спросить». Причина отказа — «не заинтересован» (универсальный ответ на всё). Маркетолог, который строит аналитику на этих данных, строит её на песке.

Уровень 2: качество звонка не измеряется. Руководитель слушает 5% звонков. Это статистически бессмысленно — при любом количестве менеджеров больше пяти. Остальные 95% оцениваются по результату: купил / не купил. Но результат зависит от десятка факторов внутри разговора, которые никто не видит.

Уровень 3: нет связи между действием менеджера и деньгами. Даже если руководитель слушает звонок и говорит «плохо отработал возражение» — это субъективная оценка одного человека. Нет данных о том, сколько денег стоит каждая ошибка. Нет статистики: в сделках, где возражение отработано, конверсия на 30% выше. Без этой связи невозможно расставить приоритеты — что исправлять в первую очередь.

Что изменилось, когда звонки стали прозрачными

После подключения автоматического анализа 100% звонков BINA GROUP получила три вещи, которых не было раньше.

Объективная оценка каждого звонка по чек-листу. Не «прослушал и кажется нормально», а конкретный балл: приветствие — да, выяснение потребности — да, вопрос про бюджет — нет, обработка возражения — нет, фиксация следующего шага — нет. По каждому менеджеру, по каждому звонку, по каждому дню.

Автоматическое заполнение CRM данными из разговора. Не менеджер по памяти пишет «клиент не заинтересован», а система извлекает из записи: потребность — реагенты для очистки воды, объём — 5 тонн в месяц, бюджет — обсуждается, возражение — цена выше конкурента на 15%, следующий шаг — отправить спецификацию технологу до пятницы. Маркетолог впервые получил достоверные данные о том, что происходит с его лидами.

Связь между качеством звонка и деньгами. Данные показали: в сделках, где менеджер выяснил бюджет и полномочия, конверсия на 30% выше. В сделках, где зафиксирован следующий шаг, отвал на 80% меньше. Менеджеры, которые обрабатывают возражения по методике, закрывают средний чек на 40% выше.

Это не «инсайт для отдела продаж». Это критически важная информация для маркетолога: теперь можно отличить «канал привёл плохой лид» от «канал привёл нормальный лид, но менеджер его не обработал».

Результаты за шесть месяцев

Конверсия из заявки в сделку выросла на 18%. Из тех же лидов, из тех же каналов, с тем же бюджетом на маркетинг.

Это ключевая цифра для маркетолога. Она означает: всё это время каналы работали лучше, чем показывала аналитика. Просто между заявкой и сделкой был чёрный ящик, который съедал результат.

Другие результаты:

1. 58 часов в день возвращены из ручного заполнения CRM в продажи (70 менеджеров × 50 минут)
2. Время руководителя на контроль сократилось с 35 часов в неделю до 2
3. Новые менеджеры выходят на результат за 3-4 недели вместо 6-8
4. Точность прогноза выручки выросла с 60% до 90%

Почему обычная речевая аналитика этого не даёт

На рынке больше 30 сервисов, которые называют себя «речевой аналитикой». Большинство из них делают одно из двух: считают слова или делают транскрибацию с красивым интерфейсом.

Считать слова — значит искать «цена», «договор», «конкурент» в тексте разговора. Проблема: фраза «клиент подписал договор» и «клиент отказался подписывать договор» для такой системы — одно и то же. Слово есть, галочка стоит. А смысл противоположный.

Делать транскрибацию — значит переводить звук в текст и давать руководителю читать. Быстрее, чем слушать, но всё равно требует ручного анализа. При 70 менеджерах — невозможно.

Ни то, ни другое не отвечает на вопрос маркетолога: «Мой лид был хороший или плохой?» И ни то, ни другое не отвечает на вопрос собственника: «Где именно мы теряем деньги?»

Чтобы ответить на эти вопросы, система должна понимать смысл разговора, а не искать слова. Должна знать структуру продажи: что идёт сначала, что потом, какой результат правильный. И должна связывать качество разговора с финансовым результатом сделки.

Именно так работает SalesAI — через LLM, которая знает логику продаж и проверяет не наличие слов, а достижение целей на каждом этапе разговора.

Что это значит для маркетолога

Если вы управляете маркетинговым бюджетом в компании с отделом продаж больше десяти человек — вот три вещи, которые стоит проверить.

Первое: насколько достоверны данные о причинах отказов в вашей CRM. Если в 50%+ проигранных сделок стоит «не заинтересован» или «нецелевой» — скорее всего, менеджер просто не отработал звонок. Вы перераспределяете бюджет на основании данных, которые не отражают реальность.

Второе: какой процент звонков реально контролируется. Если руководитель слушает 5-10% — это не контроль, это случайная выборка. При таком охвате невозможно понять, как менеджеры обрабатывают заявки из разных каналов.

Третье: есть ли у вас связь между каналом привлечения, качеством звонка и результатом сделки. Без этой цепочки вы не можете утверждать, что канал «не работает». Вы можете утверждать только, что из этого канала мало продаж. А причина может быть где угодно — в лиде, в менеджере, в продукте, в ценообразовании.

Если хотите проверить, готова ли ваша компания к внедрению автоматического анализа звонков — есть бесплатный тест, занимает 5 минут и показывает, с чего начать.

А если хотите увидеть, что покажет анализ на ваших реальных звонках — у SalesAI есть бесплатный режим: 40 минут в день, без карты, регистрация за 30 секунд.

Главный вывод

Конфликт маркетинга и продаж — это не вопрос «кто виноват». Это вопрос «что происходит между заявкой и сделкой». Пока этот этап остаётся чёрным ящиком — обе стороны будут принимать решения вслепую. Маркетолог будет перекраивать бюджет по ненадёжным данным. Продажи будут говорить «лиды плохие» без доказательств.

Автоматический анализ 100% звонков убирает этот чёрный ящик. И часто оказывается, что проблема — не в лидах и не в менеджерах по отдельности. Проблема — в отсутствии объективных данных о том, что происходит на стыке.

В случае BINA GROUP это стоило +18% конверсии. Без увеличения маркетингового бюджета. Просто потому, что стало видно, где на самом деле теряются деньги.