Лиды с привкусом фрода: как собрать антифрод-систему до отдела продаж и перестать кормить CRM мусором
В статье разбирается, как выстроить антифрод для лидогенерации своими руками: без дорогих SaaS-решений, но с нормальной логикой, логами и математикой. Речь пойдет о сигналах, скоринге, поведенческих паттернах и о том, как отрезать мусор еще до того, как менеджер открыл карточку в CRM.
Почему антифрод — это не про паранойю
В одном
B2B-проекте в сфере промышленного оборудования отдел маркетинга радовался: 1200
лидов в месяц, CPL ниже рынка. Через два месяца директор по продажам принес
таблицу — реальных переговоров было 94. Остальное — несуществующие телефоны,
дубли, тестовые заявки и странные формы с текстом из трех букв.
Классика.
Когда
маркетинг и продажи живут в разных реальностях, начинается вечный спор:
— Это вы плохо обрабатываете.
— Это вы льете мусор.
Антифрод
снимает этот конфликт. Он переводит разговор из плоскости эмоций в плоскость
данных.
Партнерский фрод — мотивационный трафик, накрученные заявки ради выплаты за лид.
Поведенческий шум — реальные люди, которые не собираются покупать, но заполняют форму из любопытства.
Последний пункт самый коварный.
С ботами все понятно: их можно вычислить. А вот
пользователь, который оставил реальный номер, но не планирует ничего покупать,
— это уже вопрос вероятностей.
Первый слой защиты: базовая техническая гигиена
Прежде чем строить
сложные модели, стоит проверить очевидное.
Валидация данных на уровне формы
Минимальный
набор:
Проверка длины и структуры телефона
Проверка email через MX-запись
Ограничение повторных заявок с одного IP в течение короткого времени
Honeypot-поля, скрытые от пользователя
Honeypot до сих пор работает.
Бот заполняет все поля, включая скрытые. Человек — нет.
В одном e-commerce проекте это отсекало до 18 процентов заявок с автоскриптов.
Ограничение скорости
Если с одного IP приходит 25 заявок за 10 минут, это не горячий спрос. Это либо
скрипт, либо очень странный офис.
Rate limiting — простое правило, которое отсекает очевидный фрод.
Второй слой: поведенческие сигналы
Здесь начинается интереснее.
Антифрод не должен быть бинарным. Он должен быть вероятностным. Каждой заявке присваивается скоринговый балл.
Примеры
сигналов:
Время от захода на сайт до отправки формы
Глубина просмотра
Наличие скролла
Источник трафика
История взаимодействий
Если пользователь зашел, пробыл 4 секунды и отправил заявку — это аномалия.
Если он просмотрел 6 страниц, задержался на прайс-листе, потом оставил заявку — это другая история.
В одном
проекте добавление всего трех поведенческих метрик позволило снизить долю
невалидных лидов на 27 процентов без потери объема.
Источник трафика как индикатор риска
Не все
каналы одинаковы.
Практика
показывает:
Партнерские сети дают высокий объем, но нестабильное качество
Контекст обычно предсказуем
Социальные сети сильно зависят от креатива
Если доля отказов по одному источнику в 2–3 раза выше среднего, это повод не спорить, а анализировать.
Полезный
прием — считать не просто CPL, а Cost per Valid Lead.
Иногда
дешевый канал после очистки оказывается самым дорогим.
Дубли — тихий враг статистики
Отдельная
проблема — дублирующиеся заявки.Один
пользователь может оставить форму три раза. CRM увидит три лида. Маркетинг
порадуется. Продажи будут раздражены.
Простой
алгоритм дедупликации:
Сравнение телефона
Нормализация формата номера
Проверка email
Проверка IP + временного окна
Если интервал между заявками меньше 24 часов, это скорее повтор, а не новый интерес.
Скоринговая модель своими руками
Никто не
требует нейросетей.
Достаточно
логической формулы.
Пример
базовой схемы:
+20 баллов — глубина просмотра более 3 страниц
+15 баллов — время на сайте более 2 минут
−25 баллов — отправка формы менее чем через 10 секунд
−30 баллов — IP из подозрительного диапазона
+10 баллов — повторный визит
Если
итоговый балл ниже нуля — заявка не уходит в отдел продаж, а отправляется в
дополнительную проверку.
В одном
SaaS-проекте такая схема позволила разгрузить менеджеров примерно на треть.
Черные списки и белые списки
Антифрод —
это не только фильтр, но и память.
Список
подозрительных IP
Список email-доменов с массовыми фейками
Список партнеров с аномальной конверсией
Но важно не
перегнуть.
Один из
проектов однажды заблокировал диапазон IP крупного бизнес-центра, потому что
оттуда шел всплеск подозрительных заявок. В результате реальные клиенты тоже не
могли отправить форму.
Антифрод —
это всегда баланс.
Фрод в партнерских программах
Когда оплата
идет за лид, мотивация накрутить заявки становится слишком сильной.
Сигналы
партнерского фрода:
Идеально одинаковая структура заполнения форм
Повторяющиеся шаблоны комментариев
Концентрация заявок в короткие временные окна
Резкий рост без изменений в креативе
В одном кейсе 40 процентов партнерского трафика оказалось с автогенерацией.
После
внедрения скоринга выплаты сократились, но реальная выручка выросла.
Телефон как точка истины
Многие
проекты ограничиваются проверкой формата номера. Этого мало.
Можно
проверять:
Регион соответствия IP и кода номера
Доступность через HLR-запрос
Историю звонков
Если номер
недоступен уже на этапе первичной проверки, нет смысла отправлять его
менеджеру.
Когда антифрод начинает мешать
Слишком
жесткий фильтр может обрезать реальных клиентов.
Поэтому
важно тестировать изменения как гипотезы:
Включили новое правило
Замерили долю валидных лидов
Проверили влияние на объем
Антифрод — это не стена, это фильтр с регулируемой плотностью.
Метрика, которая расставляет все по местам
Самая
честная цифра — это Revenue per Lead.Если после
внедрения антифрода объем лидов упал на 20 процентов, но доход вырос на 35
процентов — значит, система работает.
В одном
проекте после полной перестройки фильтрации количество заявок сократилось с 900
до 540 в месяц. Продажи сначала паниковали. Через квартал выяснилось, что
выручка выросла на 22 процента, а менеджеры перестали работать по вечерам.
Итог
Антифрод для
лидов — это не роскошь крупных корпораций. Это базовая гигиена цифрового
маркетинга.
Он не
требует дорогих платформ.
Достаточно:
логов
простого скоринга
дисциплины в анализе
и готовности признать, что не каждый лид — подарок
Когда
система фильтрации начинает работать, меняется атмосфера внутри команды.
Маркетинг перестает оправдываться, продажи перестают ворчать, а цифры
становятся понятнее.
И, что
особенно приятно, CRM перестает быть свалкой странных заявок.
Просто о сложном
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании