Любой, кто занимается лидогенерацией, знает: оценка клиентов важна, но должна быть реалистичной. Классические модели, такие как BANT (Budget, Authority, Need, Timing), действуют отлично в стандартных условиях, но не всегда оправдывают себя в специфичных рынках с низкой транспарентностью и сложными процессами принятия решений.
Особенно остро эта проблема встает на рынках СНГ, где доступ к информации ограничен, а полномочия ключевых лиц нередко размыты. Например, нередко бывает, что человек, с которым вы ведете переговоры, кажется решительным и уверенным, но в итоге оказывается, что он лишь «советчик» без реальных полномочий.
Или другая ситуация: клиент откладывает принятие решения на несколько месяцев, и за это время приоритеты компании меняются, бюджет перераспределяется, а вы теряете возможность заключить сделку.
Честно говоря, я не сразу понял, что проблема в методе. Сначала казалось, что дело в исполнении: где-то не досмотрели, где-то не задали нужный вопрос. Но когда таких «где-то» стало больше, чем хотелось, пришлось задаться вопросом: что, если система требует доработки? Спойлер: так и оказалось.
Классический подход BANT
Метод BANT включает четыре критерия для оценки лидов:
- Budget (Бюджет): есть ли у клиента средства для решения проблемы?
- Authority (Полномочия): кто принимает окончательное решение?
- Need (Потребность): какая задача должна быть решена?
- Timeline (Сроки): когда клиент планирует принять решение?
Оценка проводится по 4-балльной шкале (от 1 до 4). После этого суммируются все баллы, и клиент относится к одному из двух приоритетов:
- 13-16 баллов: высокий приоритет.
- 9-12 баллов: средний приоритет.
- Менее 9 баллов: низкий приоритет.
Пример расчета:
- Budget = 4
- Authority = 1
- Need = 3
- Timeline = 2
Общий счет: 4 + 1 + 3 + 2 = 10 (средний приоритет).
На бумаге звучит прекрасно, но на практике? Представьте: вы уверены, что клиент перспективен, ведь у него «все хорошо» — бюджет огромный, сроки вроде разумные. Но вот полномочий у человека, с которым вы общаетесь, нет. Совсем. Как итог: сделка буксует, а вы теряете время и нервы.
Еще одна проблема: если клиент планирует запуск через полгода, в условиях динамичного рынка его потребности могут измениться. Что тогда? Ожидания компании, вложенные ресурсы и ваша работа могут оказаться напрасными.
Как изменить формулу, чтобы она работала точнее
Опыт применения BANT в СНГ показал, что даже высокие баллы по некоторым критериям (например, бюджет) не оправдывают себя, если другие параметры равны нулю. Для решения этой проблемы я предложил изменить подход с суммы на умножение.
Новая формула выглядит так:
Скоринг = B × A × N × T
Ключевые положения и применения:
- Если хотя бы один параметр = 0, скоринг становится 0. Это защищает от траты времени на клиентов, которые заранее не готовы к сотрудничеству.
- Оценочная шкала упрощена до 0, 1, 2:
- 0: отсутствие параметра.
- 1: частичное присутствие.
- 2: полное соответствие.
Этот подход делает процесс не только логичным, но и строгим. «Нет полномочий? Извините, но до свидания». Почему? Потому что ваш бюджет не купит нам право подписывать договор.
| Параметр | Классический подход (сумма) | Новый подход (умножение) |
| Формула | B+A+N+T | B×A×N×T |
| Учет критических факторов | Нет | Да (0 = 0) |
| Простота внедрения | Простая | Более строгая |
| Тип оценки | Компенсирующий | Зависимый |
Кейс: сравнение классического и нового подхода
Ситуация: клиент — средний бизнес из сектора IT. Они ищут решение для оптимизации процессов.
- Budget (Бюджет): клиент готов выделить средства, но есть ограничения. Оценка: 2.
- Authority (Полномочия): Общение ведется с менеджером среднего звена, который не принимает решения. Оценка: 0.
- Need (Потребность): Проблема критична, требует срочного решения. Оценка: 2.
- Timeline (Сроки): Планируется запуск через 3 месяца. Оценка: 1.
Классический подход:
4 (Budget) + 0 (Authority) + 4 (Need) + 2 (Timeline) = 10
Результат: средний приоритет.
Новый подход:
2 (Budget) × 0 (Authority) × 2 (Need) × 1 (Timeline) = 0
Результат: нулевой приоритет.
Вывод: новый подход сразу исключает клиента с критическим недостатком (отсутствие полномочий), экономя ресурсы команды.
Дополнительный пример: долгосрочная сделка
Ситуация: клиент — крупная компания из ритейл-сектора. Они ищут комплексное решение для управления цепочкой поставок.
- Budget (Бюджет): бюджет одобрен, готов к использованию. Оценка: 2.
- Authority (Полномочия): прямое общение с ЛПР. Оценка: 2.
- Need (Потребность): в данный момент это не критично, но решит ряд долгосрочных проблем. Оценка: 1.
- Timeline (Сроки): планируется внедрение через 6 месяцев. Оценка: 1.
Классический подход:
4 (Budget) + 4 (Authority) + 2 (Need) + 2 (Timeline) = 12
Результат: средний приоритет.
Новый подход:
2 (Budget) × 2 (Authority) ×1 (Need) × 1 (Timeline) = 4
Результат: низкий приоритет.
Вывод: несмотря на сильные стороны, долгосрочная перспектива и невысокая потребность снижают приоритетность этого клиента.
Преимущества модифицированной модели
- Более точная оценка: исключение лидов с критическими недостатками.
- Экономия ресурсов: фокус на реально перспективных клиентах.
- Простота: упрощенная шкала позволяет быстрее принимать решения.
Адаптация BANT через переход от суммы к умножению позволяет учитывать специфику рынков СНГ, где критические недостатки клиента могут сильно влиять на вероятность успеха. Этот подход помогает лучше распределять ресурсы и увеличивать конверсию.
Попробуйте внедрить этот метод в своей работе и оцените результат! А если хотите обсудить нюансы или предложить свою доработку, пишите — всегда рад профессиональному диалогу.
Читайте также:
Очень интересный мультипликативный подход !
Он во многом отражает мой опыт анализа перспективности сделок.
Думаю, он действительно лучше отражает реалии воронки покупок в условиях рынков в РФ.
Может и так, но меня смущает, что перемножается объективные критерии:
и субъективный критерий:
По этой методике получается, что если объективно клиент может заключить сделку, но у Вас нет общения с ЛПР, а есть общение с советником ЛПР без индивидуальных полномочий, то нет смысла вести работу по этой сделке.
А что Вы хотите, чтобы Президент крупной корпорации лично с Вами общался?
Кстати, не исключено, что Вы с ним просто на разных языках говорите, и наличие посредника поможет выстроить деловые отношения по проекту.
Другое дело, что надо получить подтверждение того, что ЛПР в курсе ведения переговоров и одобрил это, может надо провести с ним какую-то символическую встречу, но настаивать, чтобы переговоры шли лично с ним, может и не стоит, по крайней мере до получения какой-то ясности.
Ну а если объективно сделка маловероятна, то тогда может и нет смысла тратить время даже если общаешься на высоком уровне, разве что есть альтернативные варианты сделки, которая более реальна.
Если позволите - имею несколько мыслей:
1. С математической точки зрения - применение мультипликативных моделей при качественном анализе ведет к риску непропорционального воздействия факторов, как следствие - к несбалансированной оценке. Классическая свертка в этом отношении более устойчива. Кроме того, логарифмирование произведения приведет к аналогу аддитивной модели, поэтому "новая модель" - совсем не "открытие Америки".
2. Игнорирование временного горизонта: мультипликативный метод автоматически снижает приоритет, если текущая потребность и сроки не являются критичными, что может привести к упущению значимых возможностей, но отдаленных во времени.
3. Ригидность модели в контексте отраслевой динамики: возникновение доп. запросов в процессе переговоров со стороны клиента лучше учитывается через линейную свертку классической модели, где можно более гибко "поиграть" весами.
4. Потенциальное искажение целевого смысла: низкие оценки в Need и/или Timeline сильно влияют на общий результат, что ведет к фокусировке только на краткосрочных выгодах, пренебрегая возможностями стратегического развития.
Что делать?
Вариант А: гибридная модель "на коленке":
(В + А) * (N + T)/2 для унифицированных шкал 1..4.
В этом случае второй множитель выступает как корректор масштаба базового значения в первой сумме.
Пусть:
B = 2 (Бюджет одобрен, но невелик).
A = 2 (Прямой доступ к ЛПР).
N = 1 (Потребность долгосрочная, но некритичная).
T = 1 (Сроки внедрения через 6 месяцев).
Тогда:
Предложенная модель = (2 + 2) * (1 + 1)/2 = 4 (низкий приоритет)
Классическая модель = 2 + 2 + 1 + 1 = 6 (низкий приоритет)
Новая модель = 2 * 2 * 1 * 1 = 4 (низкий приоритет)
Как видим, предложенная модель близка к новой, но учитывает баланс факторной нагрузки N + T.
Вариант В: логистическая регрессия. Если достаточно данных из прошлых проектов - можно перейти от фиксированного приоритета к вероятности успеха сделки в процентах (аналог скоринга дефолтности контрагента). Это позволяет принимать более осознанные решения, особенно для клиентов с неопределенным потенциалом. Также логрегрессия успешно отрабатывает нелинейные эффекты: например, для одобрения крупного бюджета практически достоверно можно ожидать потребности в наличии существенных полномочий.
Вариант С: аналитическая иерархия. Одним из вариантов оценки разнородных факторов может быть метод анализа иерархий Т. Саати. Опыт его применения для частной задачи я описывал ранее.
Конечно, все модели нужно тестировать и калибровать на реальных данных, но в текущей редакции применять новую модель я бы не стал.
Отличная поправка, Михаил ! Большое количество сделок проходят через решения ЛПР только формально.
И это посыл автору статьи скорректировать формулу.
Спасибо! Ваш отклик подтверждает, что рынок СНГ действительно требует более адаптированных инструментов.
Спасибо! Ваш отклик подтверждает, что рынок СНГ действительно требует более адаптированных инструментов.
Интересный взгляд. Гибридная модель действительно может стать компромиссом, особенно если требуется учитывать более мягкие коррекции. Однако в моей статье я сосредоточился на упрощении модели для её практического применения. Логистическая регрессия и метод Саати — мощные инструменты, но требуют больших объемов данных и ресурсов, что не всегда доступно в СНГ. Всё-таки ключевая идея модели — эффективность и скорость.
Но стоит задуматься может в применении даст лучшие результаты.
Спасибо всем за интересные и глубокие комментарии! Они поднимают ключевую проблему рынка СНГ: здесь часто сталкиваются две реальности — формальная структура бизнеса и фактическая динамика принятия решений. Полномочия ЛПР зачастую формальны, сроки меняются из-за внешних факторов, а стратегическое планирование страдает из-за отсутствия прозрачности и единых приоритетов в компаниях.
Западные модели хороши для стабильных рынков, где процессы предсказуемы, а менеджмент ценит долгосрочное планирование. Но в наших условиях каждое решение — это работа с неопределённостью. Моя модель — попытка подстроить инструменты под эти реалии. Конечно, она не идеальна и требует тестов, доработок, возможно гибридного подхода, как вы и предлагаете. Спасибо за то, что помогаете сделать её лучше