ИНВЕСТИЦИОННЫЙ ПОРТАЛ ВОЛГОГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ

Что такое скоринг и можно ли обмануть банк при выдаче кредита

Любой заемщик знает: прежде чем получить кредит, нужно, чтобы банк его одобрил. Заветное «да» клиенту сегодня говорит не менеджер, а система, которая оценивает вашу кредитоспособность. Обмануть ее мечтают многие, но как?

Что такое скоринг и почему раньше обмануть банк было проще

Само слово скоринг произошло от английского «score» — подсчет очков. В ситуации с банками кредитные учреждения ведут «подсчет очков», оценивая платежеспособность клиентов. Пару десятков лет назад процесс занимал до нескольких суток, сегодня даже одобрение ипотечного займа можно получить в течение пяти минут. Причина проста — из процесса оценки платежеспособности заемщика почти исключен человек. Именно поэтому ситуации, когда можно попросить одноклассника, работающего в банке, замолвить словечко, чтобы получить кредит, сегодня практически исключены. Решение принимает машина, причем сами сотрудники банка в основной своей массе имеют лишь приблизительное понятие, какие данные оценивает система.

Сегодня наличие эффективного скоринга — в прямом смысле вопрос выживания для банков. О том, что несколько десятков самых слабых организаций могут покинуть рынок уже в этом году, говорят многие эксперты. Совершенствование скоринга — это фактор, который напрямую будет влиять на прибыльность банка. Собственно, скоринг и был придуман для того, чтобы сократить число дефолтов и распознать платежеспособных клиентов среди тех, кто на первый взгляд кажется проблемным.

Как банк «считает очки»

Основную информацию о потенциальном заемщике, с которым банк никогда не имел дела, он получит из анкеты. Ее предлагают заполнить как в бумажной форме, так и в электронном виде на сайте банка.

Чем больше сумма кредита, тем больше сведений захочет знать о вас банк. Если для оформления потребкредита банку достаточно минимальных данных, то анкета для ипотечного займа включает вопросы о наличии высшего образования, количестве детей, а иногда и о наличии судимости.

Но это далеко не вся информация, которой будет оперировать банк.

Начисляя баллы, скоринговая система запросит информацию в кредитном бюро, сверится с базами должников, а в некоторых случаях обратит внимание и на профиль в соцсетях. К примеру, в США банки в том числе оценивают, насколько часто человек выкладывает в соцсетях фото в нетрезвом виде.

По словам Анастасии Усковой, гендиректора финтех-платформы «Фаст Ривер», технологии скоринга у нас и за рубежом существенно не отличаются. Разница только в массиве данных, которые попадают в прицел скоринговых программ из открытых источников и предоставляются самим клиентом. И в России, и в Европе, и в Китае в скоринг могут попадать не только данные из соцсетей потенциальных клиентов, но даже история поисковых запросов, если те не скрыты настройками приватности. «Но на европейском континенте существуют законы, ограничивающие и регламентирующие сбор данных — например требования обезличивать данные, хранить в зашифрованном виде или уведомлять клиентов о том, какая личная информация о них анализируется банком», — уточняет Ускова.

В Китае скоринг настолько популярен, что муниципальные и частные платформы, среди которых есть мессенджеры, маркетплейсы, платежные системы, и даже приложения для знакомств и заказа такси, знают о вас все и обязаны передавать государству имеющиеся у них данные. На их основе составляется социальный рейтинг граждан, который определяет их благонадежность и ложится в том числе в основу банковского скоринга.

Все современные технологии так или иначе помогают банкам совершенствовать скоринговые системы. Так, почти у всех есть гаджеты с привязанными к ним аккаунтами в социальных сетях, мессенджерах и почтовых сервисах, а также приложения, которые позволяют ставить геолокацию и отмечать другую информацию. К слову, банки получают и информацию о том, сколько и как регулярно вы платите за связь и прочие сервисы.

Отдельно Алексей Перепелкин, руководитель отдела аналитики «BMS Law Firm» отмечает мобильные банки, приобретающие все большую популярность. Их анализ также помогает оценить модель поведения потенциальных заемщиков. Для российских банков существенным прорывом в построении скоринговых моделей стал доступ к данным об официальных доходах россиян от ПФР, отмечает Сергей Григорян, специалист по банковскому сектору, партнер аналитической компании «ЕваБета Россия». Сейчас финансовые организации анализируют клиентов более чем по нескольким сотням параметрам. Вся информация буквально от рождения до смерти уже практически доступна банкам, которые стали гораздо более тщательно выбирать клиентов.

Как совершенствуются скоринговые модели?

Представители банков утверждают, что уделяют большое внимание совершенствованию скоринговых моделей и скоринговых систем. При этом в пресс-службе банка «Хоум Кредит» РБК Трендам уточнили, что в основном ведут работу в двух направлениях:

1. Совершенствование качества моделей. Речь идет об активном использовании сложных моделей машинного обучения, дающих лучший результат по предсказанию дефолта клиента.
2. Скорость разработки и реализации. «Здесь мы говорим, например, о внедрении и использовании таких платформ, как MLflow, Predictor Engine. Они необходимы для сокращения времени разработки модели, уменьшения влияния человеческого фактора (неизбежного с ручными запусками), увеличения скорости успешного внедрения моделей», — уточнили в «Хоум Кредит».

Банки явно не экономят на внедрении более эффективного скоринга, и этому есть простое объяснение. В беседе с РБК Трендами Николай Переславский, сотрудник департамента экономических и финансовых исследований CMS Institute, заверил, что вложения в систему проверки заемщиков будут окупаться достаточно быстро, особенно с учетом текущего положения вещей в стране.

Речь идет о том, что на фоне падения реальных доходов до уровня 2009 года общая долговая нагрузка россиян (отношение суммы платежей по кредиту к доходам заемщика) составила почти 12% по состоянию на конец первого квартала 2021 года. При зарплатах в регионах не выше ₽30 тыс. средняя сумма потребительского кредита превысила ₽300 тыс. , а ипотечного — ₽3 млн. На этом фоне вычислить потенциально проблемного заемщика — задача непростая, но Переславский утверждает, что система стала определять неблагонадежность доходов заемщика лучше, прогнозируя возможные риски заранее. По данным, которыми оперирует эксперт, по ипотечному кредитованию процент отказов в текущем году приблизился к 50%, а по потребительским кредитам показатель достиг 75%.

А нужен ли человек?

Прогнозируя будущее скоринговых систем, некоторые эксперты высказывали смелую гипотезу о том, что в будущем возможно будет полностью исключить участие человека из этого процесса. Рассуждая на эту тему с РБК Трендами, Сергей Григорян, специалист по банковскому сектору, партнер аналитической компании «ЕваБета Россия», тоже допустил такую возможность с учетом того, что сегодня в большинстве случаев алгоритмы работы программного обеспечения создаются человеком. Уже потом на их основе делается ПО, которое самостоятельно собирает определенные данные и делает вывод о платежеспособности того или иного клиента.

«В данный момент мы еще не дошли до того уровня развития технологий, когда можно совсем обойтись без участия человека в создании самих моделей/алгоритмов. Но в перспективе ближайших десяти лет вполне возможно появление скоринговых моделей, созданных искусственным интеллектом», — допускает Григорян.

Представители банков в своих прогнозах о полной роботизации скорингового процесса более сдержаны. С одной стороны, в пресс-службе Московского кредитного банка заверили, что в ряде клиентских сегментов и продуктов уже применяется процесс принятия кредитных решений без участия человека. С другой же, пока нет алгоритмов, способных оценивать субъективные факторы, в отличии от человека. Для некоторых видов ссуд (например кредиты для бизнеса), непредвзятость системы может, напротив, привести к упущенной выгоде для банка.

По заверениям Переславского из CMS Institute, у скоринговых систем есть некоторая предвзятость к фрилансерам и владельцам МСБ, из-за чего они периодически выдают ошибочные решения в пользу или не в пользу одобрения займов некоторым людям. При этом ни для кого не секрет, что искусственный интеллект способен быть предвзятым из-за заложенных в него данных даже со способностью алгоритма к самообучению. Процентное соотношение одобренных кредитов у мужчин и женщин разнится примерно на 15% в пользу мужчин. За рубежом можно встретить примеры не только гендерной, но и расовой дискриминации.

На текущем этапе алгоритмы и технологии должны облегчить сотрудникам принятие финального решения, но полностью заменить риск-менеджеров они не смогут. Даже самую автоматизированную систему необходимо постоянно поддерживать и дорабатывать. Так что пока банки не готовы полностью отдать вопросы скоринга на откуп машинам.

Как обманывали банк раньше и можно ли это сделать сейчас

Как правило, необходимость «обмануть» банк возникает, если вы хотите получить кредит, имея статус неблагонадежного заемщика, или размер кредита заметно превышает сумму, на которую вас готов кредитовать банк.

Самый ходовой способ, который чаще всего использовали для обмана банка раньше, — иметь в банке «своего» человека, который мог закрыть глаза на «липовую» справку о доходах, содействовать завышению лимита или «не заметить», что у заемщика, который является единственным кормильцем в семье, пятеро иждивенцев.

Сегодня, когда человеческий фактор во многих скоринговых процессах сведен до минимума, лучше даже не пытаться «обмануть» скоринг в банке, так как там есть отдельные антифрод-алгоритмы, и любое нетипичное поведение может показаться системе подозрительным. В реальности большинство банков ограничивают число возможных корректировок со стороны клиента. Более того, большое количество попыток получения кредита в одном и том же банке приводит к ухудшению кредитной истории.

А вот попытаться улучшить свой имидж в банке, зная немного о том, как работает скоринг, можно. Для этого есть вполне легальные способы.

«Помните, что основной информацией для скоринговых систем являются данные о получаемых доходах и расходах, о кредитной истории. Доход должен быть официально подтвержден, а в разрезе трат не должно быть ничего подозрительного — избегайте крупных импульсивных покупок», — советует Ускова из «Фаст Ривер». Эксперты департамента риск-менеджемента ОТП Банка рецепт сформулировали еще проще: «Исправьтесь и верните все долги, а также помогите банку понять, что вы можете оплачивать свой новый займ».

Как улучшить свой кредитный рейтинг

• Быть честным

Среди рекомендаций, которые дает ОТП банк, — совет подтвердить зарплату, которая позволяет вам потянуть кредит или предложить в качестве залога квартиру или машину — это гораздо упрощает выдачу кредита. Антон Рогачевский, начальник отдела онлайн-продаж «Морского банка», советует не забывать, что скоринговая система слепа к человеку. С ней вы не сможете обсудить, почему тот или пункт некорректен. Тут все очень просто: небольшое отклонение от программы срабатывает как стоп-фактор, и автоматически выносится отказ. Именно поэтому, заполняя анкету для банка, так важно правильно внести данные, которые система сможет сверить с имеющимися в ее доступе базами. Ошиблись с годом рождения или неверно указали возраст ребенка — система может решить, что вы намеренно вводите ее в заблуждение. Кстати, это одна из причин, по которой нельзя исключать человеческое звено из цепочки принятия решений.

• Не зацикливаться на одном банке

В разных банках используются разные скоринговые модели, которые банкиры хранят в строжайшем секрете, поскольку от них напрямую зависит эффективность бизнеса. Поэтому иногда, но редко, самый простой способ обойти систему — обратиться в другой банк. Бывает, что один единственный фактор — к примеру, наличие нескольких несовершеннолетних детей — может стать стоп-фактором для одного банка и совсем не смутить другой.

• Узнать свой кредитный рейтинг

Если кредитная история имеется, и у вас есть основания полагать, что она подпорчена, для начала нужно понять, насколько велики ваши шансы. Запросить кредитную историю и кредитный рейтинг можно бесплатно дважды в течение календарного года. Сделать это проще всего с помощью портала Госуслуги, где можно выбрать кредитное бюро из предложенного списка.

Из присланных данных можно будет понять, есть ли отметки, которые необходимо закрыть или оспорить для улучшения рейтинга. Для этого нужно будет подать заявление о внесении изменений или дополнений в бюро кредитных историй, где хранится его история.

• Исправить кредитную историю

Если же исправлять нечего, повысить ваши шансы помогут новые займы, считает Переславский из CMS Institute. И это как раз тот самый случай, когда помогут даже ссуды в МФО или небольшие потребительские кредиты в банках или точках продаж. Эксперты советуют купить в кредит что-то из мелкой бытовой техники, на что вам даже не нужно было брать кредит при иных обстоятельствах. Важно помнить, что кредитную историю и рейтинг помогут выправить именно платежи без просрочек и в полном объеме. При этом эксперты советуют не брать для этих целей займы выше ₽10 тыс. «Разумеется, это может повлечь за собой определенные расходы в виде процентов, но другого легального варианта для восстановления своей репутации перед банками, увы, пока нет», — говорит Переславский.

• Вступать в диалог с банком

Первое, с чего советуют начать клиенту улучшение кредитной истории в пресс-службе Московского кредитного банка, — реструктуризировать все текущие просроченные суммы платежей и далее вовремя осуществлять погашение по действующим кредитам в соответствии с графиком. Чем дольше заемщик будет демонстрировать своевременное погашение действующих займов, тем лучше будет формироваться его кредитная история.

• Завести кредитную карту

Получить ее достаточно легко: как правило, банки не проводят глобальных проверок, особенно если лимит небольшой. То же касается всевозможных карт рассрочки и так далее. «Получить их может практически каждый, даже в ТЦ или магазине. При этом, если вы активно пользуетесь такими картами и своевременно вносите по ним платежи, ваша кредитная история (КИ) улучшается», — советует Григорян из «ЕваБета Россия».

• Закрыть небанковские долги

Помимо просрочек по займам, в вашей кредитной истории отображаются все остальные долги: неоплаченные штрафы, ЖКХ, алименты и тому подобное.

• Открыть депозит в банке, в котором вы хотите взять кредит

Этот вариант подойдет не тем, у кого кредитная история испорчена окончательно, а скорее тем, кто хочет, чтобы ему одобрили большую сумму займа. Банк видит деньги на счету клиента, и его рейтинг в глазах финансовой организации повышается.

Какой бы из способов исправления испорченной кредитной истории вы ни выбрали, нужно настроиться на то, что в среднем на это уйдет от 15 до 30 месяцев.

А вот если вам предлагают обмануть банк за деньги — перед вами мошенники.

Зачем нужен хороший кредитный рейтинг?

Чем более надежным заемщиком вы выглядите в глазах банка, а именно его скоринговой системы, тем лучшие условия по займу вам предложат и тем больше денег согласятся дать в кредит. «По оценке НБКИ, для автокредита с хорошей процентной ставкой кредитный рейтинг заемщика должен быть не менее 500 баллов из 800, а с показателем в 400 баллов можно рассчитывать только на микрозаймы», — приводит пример Переславский. Как правило, кредиты под залог имущества одобряются даже с низким кредитным рейтингом, но регулярный платеж по ним может быть на 2–4 процентных пункта выше рынка, что может фактически сделать такой кредит неподъемным. Поэтому в идеале лучше потратить полгода-год на восстановление кредитного рейтинга, чем серьезно переплачивать по процентам при низких показателях оценки банком, советует эксперт.

Скоринг

Что такое кредитный скоринг?

Скоринг (от англ. scoring – подсчет очков в игре) это модель классификации клиентской базы на различные группы, если неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы, но известны другие факторы, связанные с интересующей нас характеристикой.

В основе скоринговых систем лежит предположение, что люди со схожими социальными показателями ведут себя одинаково. Априорно принимая такой постулат, можно строить различные статистические модели весьма полезные при ведении любого бизнеса.

Если некоторым социальным характеристикам клиента (Пол, Возраст, Место проживания, Должность, Длительность работы в одном месте и т.д.) присвоить определенные веса, то каждого нового клиента можно, на основе его анкеты, отнести к группе сильно или слабо соответствующих бизнесу. То есть, клиенту автоматически присваивается целочисленный ранг, указывающий степень доверия и внимание, которое ему следует оказывать со стороны данного бизнеса.

Можно выделить следующие этапы построения скоринга:

• определение интересующей характеристики; 
• cбор второстепенных сведений о клиентах и значения интересующей характеристики; 
  разработка скоринговой модели (присвоение весов второстепенным данным) на основе имеющихся данных;
• автоматическое ранжирование новых клиентов по приоритетным группам посредством скоринговой модели.

Если в качестве интересующей характеристики взять способность клиента вернуть кредитный заем, тогда в итоге мы получим две группы: клиенты, которым можно выдать кредит и клиенты, кредитование которых очень рискованно.

В каждом случае следует выявлять несколько промежуточных интересующих характеристик, строить скоринг для каждой из них, а затем рассматривать совокупность результатов.

---

Применение скоринга в банковской сфере

Посмотрим, как можно применить описанные выше идеи к оценке кредитных рисков.

Банкам, выдающим кредиты, требуется каким-либо образом оценить нового клиента и принять решение о выдаче или невыдаче ему запрашиваемого кредита.

В мировой практике существует два основных метода осуществления этой процедуры, которые могут применяться как отдельно, так и в сочетании друг с другом:

• субъективное заключение экспертов или кредитных инспекторов;
• автоматизированные системы скоринга.

Методика оценки кредитного риска посредством скоринговых систем, позволяет, оценив набор социальных признаков, характеризующих заемщика, сказать, стоит ли выдавать ему кредит. Эта методика используется уже на протяжении более полувека для оценки кредитоспособности, как предприятий, так и физических лиц. Важной особенностью скоринговых систем является то, что решение о выдаче кредита может приниматься автоматически без участия специалиста.

Согласно общей философии скоринга, не требуется искать объяснения, почему данный клиент не вернул выданные деньги. Скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с ненадежностью или, наоборот, с надежностью клиента. 

---

Применение скоринга в маркетинге

Если в области кредитования скоринг применяется уже давно (по существу, скоринговые системы зародился именно как системы для оценки кредитных рисков в отсутствие квалифицированных экспертов), то в маркетинге идея применения скоринга сравнительно нова.

Предположим, большой супермаркет желает удержать своих постоянных клиентов, посредством различных поощрений (скидки на товары, рассылка рекламы по почте или e-mail и т.д.). Магазин не может снизить цену на все товары сразу, тем самым, угодив всем покупателям, а так же не может сделать рассылку рекламы всем покупателям – это не принесет никакой прибыли. Таким образом, требуется выделить группу покупателей, поощрение которых принесет наибольшую прибыль магазину и интересующие их товары (примечание: согласно принципу Парето 80% прибыли приносят лишь 20% клиентов).

Посредством дисконтных карт, социологических опросов и анкет можно получить некоторую общую информацию о клиентах (пол, возраст, место работы и т.д.) и информацию о том, что и как часто они покупают. Вот теперь требуется качественная скоринговая модель, посредством которой всех покупателей можно разделить на группы согласно их ценности для магазина.

К примеру, клиентов можно разделить по частоте обращения в магазин:

1. раз в неделю и чаще (около 16% клиентов)
2. раз в две недели (около 22% клиентов)
3. раз в месяц (около 17% клиентов)
4. раз в два месяца (около 12% клиентов)
5. реже двух месяцев (остальные)

Или по количеству потраченных денег за месяц:

1. >300$
2. 200-300$
3. 100-200$
4. 50-100$
5. <50$

На основе подобных таблиц скоринга можно выбирать группы потребителей, поощрение которых даст наилучшие результаты.

---

Кредитный скоринг: бизнес задачи

Приложения моделей скоринга могут быть распространены на большое количество задач.

Основная идея оценки риска банкротства распространилась посредством скоринг-моделей на другие аспекты кредитного риск-менеджмента:

• определение потенциальных клиентов (дозаявочный этап),

• определение приемлемых клиентов (в заявочный этап),

• определение возможного поведения текущих клиентов (этап исполнения).

Задачи, решаемые с использованием скоринг-моделей, могут быть разделены на четыре основные группы.

1. Задачи маркетинговых исследований:

Цели:

1.1. Определение кредитоспособных клиентов – возможных потребителей рекламируемого продукта. Это позволит снизить затраты на привлечение новых потребителей и в большей степени удовлетворить потребности имеющихся клиентов.

1.2. Предсказание вероятности потери клиентов и формулировка эффективной стратегии по их сохранению.

Примеры:

Response scoring (скоринг отклика): скоринговые модели, которые оценивают наиболее вероятную реакцию потребителей на почтовую рекламную рассылку информации о новом товаре.

Retention/attrition scoring (скоринг сохранения/потерь): скоринговые модели, предсказывающие возможное поведение клиента: дальнейшее использование продукта или переход к другому кредитору после ознакомительного срока.

2. Задачи, возникающие на стадии подачи заявки на кредит:

Цели:

2.1. Решение вопроса о продлении кредита и о сроке продления.

2.2. Прогнозирование будущего поведения нового кредитного претендента посредством предсказания непредвиденных обстоятельств, связанных с невыполнением платежных обязательств со стороны клиента или плохое осуществление клиентом выплат по кредиту.

Пример:

Applicant scoring (скоринг заявителя): скоринг — модели, которые оценивают вероятность того, что новый клиент не выплатит кредит.

3. Задачи, возникающие на стадии исполнения:

Цель:

3.1. Предсказание будущего платежного поведения существующих должников позволяет выделить нежелательных клиентов и, таким образом, уменьшить вероятность того, что указанные должники опять станут проблемными клиентами.

Пример:

Behavioral scoring (поведенческий скоринг): скоринговые модели, которые вычисляют уровни риска существующих должников.

4. Управление проблемными кредитами:

Цель:

4.1. Выбор оптимальных коллективных линий поведения для минимизации числа должников или максимизации количества оплаченных счетов.

Пример:

Scoring models for collection decisions (Скоринговые модели для коллективных решений): скоринг-модели, позволяющие решить вопрос о том, когда должны быть приняты меры в отношении неплательщиков, и какие из нескольких альтернативных наборов методов могут быть наиболее подходящими и успешными.

Таким образом, задача кредитного скоринга состоит не только в определении привлекательности потребителя кредита, а также в привлечении добросовестных клиентов, которые при последующем удержании и контроле в целом образуют доходный кредитный портфель.

Итак, суть скоринговой системы достаточно проста. Однако за внешней простотой скрывается ряд “подводных камней”. Один из них – это сложность в определении параметров, которые следует включать в модель, и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать. Именно от выбора исходных параметров применяемой скоринговой модели в большей степени зависит качество итоговых результатов и, в конечном счете, увеличение прибыли фирмы, которое может быть весьма существенным при грамотно построенной скоринговой модели.

С помощью программных продуктов STATISTICA, STATISTICA ScoreCard, STATISTICA Data Miner можно разрабатывать и реализовывать скоринговые системы любой сложности.

Преимущества продуктов STATISTICA

Score Определение и значение — Merriam-Webster

1 из 2

ˈskȯr 

1

или во множественном числе

а

: двадцать

б

: набор из 20 предметов

— часто используется в сочетании с количественным числом 9. 0003

четыре счет

с

: неопределенно большое число

2

а

: линия (такая как царапина или надрез), сделанная острым инструментом или как бы острым инструментом

б(1)

: отметка, используемая в качестве отправной точки или цели

(2)

: знак, используемый для учета

3

а

: учет или расчет, первоначально проведенный путем отметки в подсчете

б

: сумма к уплате : задолженность

4

: недовольство

счет для погашения

5

3

3 а

: причина, основание

принят за высокую успеваемость

б

: тема, тема

нечего сказать на этот счет

6

а

: копия музыкального произведения в письменной или печатной нотации

б

: музыкальная композиция

конкретно : музыка к кино или театральной постановке

с

: полное описание танцевальной композиции в хореографической нотации

7

а

: число, которое выражает достижение (как в игре или тесте) или превосходство (как в качестве) либо в абсолютном количестве набранных очков, либо в сравнении со стандартом

б

: действие (например, гол, пробежка или тачдаун) в любой из различных игр или соревнований, за которое начисляются очки

8

: успех в получении чего-либо (например, денег или наркотиков), особенно незаконным или незаконным путем

знает счет

счет

2 из 2

переходный глагол

1

а

: для ведения записи или учета по или как бы по отметкам в подсчете : запись

б

: для ввода в запись

с

: отмечать значащими линиями или засечками (как при ведении учета)

2

: отмечать линиями, канавками, царапинами или насечками

3

:30003

также : осудить

4

а(1)

: набрать (счет) в игре или конкурсе

набрал тачдаун

набрал три очка

(2)

: , чтобы позволить (базовому бегуну) набрать 9 очков0003

(3)

: иметь значение в игре или соревновании : подсчет

тачдаун приносит шесть очков

б(1)

: достичь, достичь

набрать ослепительный успех

(2)

: приобрести

помочь путешественнику купить местные лекарства — Poitor Koper

(3)

: смысл выигрыша 1

набрал бесплатных билетов по радио

5

: для определения заслуг : оценка

6

а

: написать или аранжировать (музыку) для определенного носителя исполнения

б

: для оркестровки

с

: сочинить музыку к (фильму)

непереходный глагол

1

: для подсчета очков в игре или соревновании

2

: для подсчета очков в игре или соревновании

3

а

: получить или получить преимущество

б

: для успешного выполнения: например,

(1)

: преуспеть в половом акте

(2)

: для получения запрещенных наркотиков

с

: скорость ввода 2

счет существительное

Фразы

очки

: чтобы получить благосклонность, статус или преимущество

жалоба

обида

обида

Глагол

• канавка
• писец
• шов

Просмотреть все синонимы и антонимы в тезаурусе 

Примеры предложений

Существительное студенты с низким тестом баллов Фильм с баллами написан известным композитором. Глагол Она дважды набрал очков в игре. Каждый правильный ответ дает два балла. В американском футболе тачдаун приносит шесть очков. Кто собирается набрать очков в игре? Судьи будут баллов спектаклей с учетом их художественных и технических особенностей. Какие судьи набрали сегодня ? Узнать больше

Последние примеры в Интернете

Наши идеи были объединены, чтобы получить общее количество баллов для каждой обуви. — Линдси Модглин, Verywell Health , 13 апреля 2023 г. Инсталляция также включает в себя оригинальную партитуру и личное выступление одного из актеров. — Бриттани Шей, Хрон. , 13 апреля 2023 г. Атланта сыграла вничью набрал очков в конце третьего иннинга после двух ударов Остина Райли и Шона Мерфи. — Бобби Найтингейл, The Enquirer , 13 апреля 2023 г. Уит Меррифилд сократил отрыв «тигров» до 3-2 с помощью жертвенной мухи, а нападающий Алехандро Кирк завязал очков , 3-3 с еще одной жертвенной мухой. — Эван Петцольд, Detroit Free Press , 13 апреля 2023 г. Ла Мирада сыграла вничью набрал очков в верхней части седьмого места в двухранговом сингле от Эрика Чона. Палисадес 10, Гамильтон 0: «Дельфины» (14-2, 4-0) продолжили доминировать в Западной лиге. — Эрик Сондхаймер, Los Angeles Times , 13 апреля 2023 г. Окончательный балл для каждой пары определялся путем усреднения баллов по в каждой категории. — Бриттани Вандербилл, Better Homes & Gardens , 13 апр. 2023 г. Джексон финишировал с равным номиналом очков из 216 на 54 лунках и был единственным игроком на поле, который записал два раунда ниже номинала 72, но сказал, что поле с большими холмами и еще большими гринами оправдало его счет как один. из 100 лучших в стране. — Эдвард Ли, Балтимор, солнце , 12 апреля 2023 г. Те, у кого самый высокий общий балл , набрали 9 баллов.0026 представлены здесь. — Тереза ​​Холланд, Peoplemag , 12 апреля 2023 г.

Эмма Феган выбралась налево, затем набрала очков и двумя аутами позже на сингле Карли Келлер слева. —Брайан Хенхен, 9 лет0025 Звезда Индианаполиса , 14 апреля 2023 г. Но успех «Лейкерс» зависит от Дэвиса и его способности набрать очков, очков, подобраться и защититься, особенно в серии первого раунда «Лос-Анджелеса» против «Мемфиса» и кандидата на звание лучшего защитника года Джарена Джексона-младшего. — Джефф Зиллгит, USA TODAY , 14 апреля 2023 г. «Аллигаторам» впервые с 2012 года не удалось набрать очков и очков в первой четверти игры «оранжево-синих». — Эдгар Томпсон, 9 лет.0025 Орландо Сентинел , 14 апреля 2023 г. В целом, нападение Торри Пайнса включало 18 попаданий, в том числе сингл второго игрока с низов первокурсника Рейгана Калливана в центр до очков , что оказалось выигрышной серией. — Терри Монахан, San Diego Union-Tribune , 13 апреля 2023 г. В среду первого иннинга «Тигры» выполнили идеальную смену — от правого филдера Вирлинга к игроку второй базы Матону и кэтчеру Хаазе — и выбросили Владимира Герреро-младшего, пытающегося набрать 9 очков.0025 очков с первой базы при удвоении до разрыва в правом центре поля. — Эван Петцольд, Detroit Free Press , 13 апреля 2023 г. Крупных парковок и туалетов мало, а карты могут быть трудными для очков . — Андреа Сакс, BostonGlobe.com , 13 апреля 2023 г. «Санз» приобрели Росса на рынке выкупа в этом году во многом из-за его способности наберет очков на всех трех уровнях и сделает свой собственный выстрел. — Дуэйн Рэнкин, Республика Аризона, , 13 апреля 2023 г. Обладая способностью набирать и очков с трехочковой дистанции и у кольца, Эстрада является активным защитником, который может хорошо вписаться в схему дриблинга Нейта Оутса. —Ник Альварес | [email protected], al , 12 апреля 2023 г. Узнать больше

Эти примеры программно скомпилированы из различных онлайн-источников, чтобы проиллюстрировать текущее использование слова «счет». Любые мнения, выраженные в примерах, не отражают точку зрения Merriam-Webster или ее редакторов. Отправьте нам отзыв об этих примерах.

История слов

Этимология

Существительное

Среднеанглийский scor , от древнескандинавского skor отметка, сумма, двадцать; сродни староанглийскому scieran to cut — more at shear

Первое известное употребление

Существительное

14 век, в значении, определенном в смысле 1a

Глагол

14 век, в значении, определенном в переходном смысле 900 03a

Путешественник во времени

Первое известное использование баллов было в 14 веке

Посмотреть другие слова из того же века скордий

счет

табло

Посмотреть другие записи поблизости

Процитировать эту запись «Счет.

» Словарь Merriam-Webster.com , Merriam-Webster, https://www.merriam-webster.com/dictionary/score. По состоянию на 24 апреля 2023 г. 1 из 2 существительное

ˈskō(ə)r 

ˈskȯ(ə)r

1

или множественное число

а

: двадцать

б

: набор из 20 предметов

— часто используется в сочетании с количественным числом

пять счет

2

: линия, проведенная острым инструментом или как будто с помощью острого инструмента травма сохранилась в думай о дальнейших действиях

было несколько старых баллов для урегулирования

4

: ввод причины 1 смысл 1b, основание

вам не о чем беспокоиться об этом счет

3 5

3 : полная написанная музыка показ всех отдельных частей большого произведения (как симфонии)

6

а

: число, выражающее достижение (как в игре или тесте) или ценность (как продукта)

набрал баллов из 80 возможных 100

б

: запись очков, набранных соревнующимися командами или игроками.

окончательный результат был 4–3

с

: действие (гол, забег или тачдаун), за которое начисляются очки в любой из различных игр или соревнований

7

: факты ситуации

мы не будем знать, что такое оценка , пока лабораторные результаты не будут в

нулевой по счету

прилагательное

оценка

2 из 2 глагол

1

а

: для зачисления на счет : запись

б

: вести счет в игре или состязании 2 4

а

: сделать или заставить сделать счет в игре или как бы в игре б

: достижение чувства 2, победа

набрано большой успех

5

: оценка записи 1 чувство 3, отметка

3 90 90

аранжировать (музыкальное произведение) для исполнения

бомбардир существительное

Еще от Merriam-Webster на

score

Нглиш: Перевод score для говорящих на испанском языке

Britannica English: Перевод score для говорящих на арабском языке

Britannica score

оценка 90pedia2 about

Последнее обновление: 15 апр 2023 — Обновлены примеры предложений

Подпишитесь на крупнейший словарь Америки и получите тысячи дополнительных определений и расширенный поиск без рекламы!

Merriam-Webster полный текст

Как использовать данные для расчета базовой оценки лидов

Когда большинство людей начинают внедрять входящий маркетинг, они в первую очередь беспокоятся о том, чтобы получить достаточно новых лидов в воронке.

Но когда у вас много потенциальных клиентов, вам нужно выяснить, кто действительно заинтересован в вашем продукте, а кто только начинает присматриваться к нему.

Здесь на помощь приходит оценка лидов.

Что такое оценка лидов?

Оценка интересов — это процесс присвоения значений, часто в виде числовых «баллов», каждому интересу, который вы создаете для бизнеса. Вы можете оценивать своих потенциальных клиентов на основе нескольких атрибутов, включая профессиональную информацию, которую они предоставили вам, и то, как они взаимодействовали с вашим веб-сайтом и брендом в Интернете. Этот процесс помогает командам по продажам и маркетингу определять приоритеты лидов, адекватно реагировать на них и повышать скорость, с которой эти лиды становятся клиентами.

Узнайте больше о концепции подсчета очков в видео ниже.

У каждой компании есть своя модель начисления баллов для оценки потенциальных клиентов, но одним из наиболее распространенных способов является использование данных о прошлых потенциальных клиентах для создания системы ценностей.

Как? Во-первых, вы посмотрите на свои контакты, которые стали клиентами, чтобы увидеть, что у них общего. Далее вы посмотрите на атрибуты ваших контактов, которые не стали клиентами. После того, как вы просмотрели исторические данные с обеих сторон, вы можете решить, каким атрибутам следует придавать большое значение, исходя из того, насколько вероятно, что они указывают на то, что кто-то хорошо подходит для вашего продукта.

Подсчет свинца звучит просто, правда? В зависимости от вашей бизнес-модели и потенциальных клиентов в вашей базе данных это может быстро усложниться. Чтобы немного облегчить вам этот процесс, мы познакомим вас с основами создания рейтинга потенциальных клиентов, в том числе с тем, на какие данные следует обращать внимание, как найти наиболее важные атрибуты и как рассчитать базовый показатель. счет.

Модели оценки интересов

Модели оценки интересов гарантируют, что значения, которые вы присваиваете каждому интересу, отражают его фактическую совместимость с вашим продуктом. Многие оценки потенциальных клиентов основаны на диапазоне баллов от 0 до 100, но каждая созданная вами модель оценки потенциальных клиентов будет поддерживать определенный атрибут вашего основного клиента.

Вот шесть различных моделей оценки потенциальных клиентов, основанных на типе данных, которые вы можете собрать от людей, участвующих в вашем бизнесе:

1. Демографическая информация

Вы продаете только людям определенной демографической группы, например, родителям молодых людей? дети или ИТ-директора? Задавайте демографические вопросы в формах на своих целевых страницах, и вы можете использовать ответы своих потенциальных клиентов, чтобы увидеть, насколько они соответствуют вашей целевой аудитории.

Одна вещь, которую вы можете сделать с этой информацией, это удалить выбросы из очереди вашего отдела продаж, вычитая баллы для людей, которые попадают в категорию, которой вы не продаете. Например, если вы продаете товары только в определенном географическом регионе, вы можете присвоить отрицательную оценку любому интересу, который находится за пределами соответствующего города, штата, почтового индекса, страны и т.  д.

Если некоторые из ваших полей формы являются необязательными (например, номер телефона), вы также можете начислять дополнительные баллы лидам, которые тем не менее предоставляют информацию об этой опции.

2. Информация о компании

Если вы являетесь организацией B2B, вас больше интересуют продажи организациям определенного размера, типа или отрасли? Вас больше интересуют организации B2B или организации B2C? Вы также можете задавать подобные вопросы в формах на своей целевой странице, чтобы давать баллы лидам, которые соответствуют вашей целевой аудитории, и снимать баллы с лидов, которые совсем не то, что вы ищете.

3. Поведение в Интернете

То, как лид взаимодействует с вашим веб-сайтом, может многое сказать о том, насколько он заинтересован в покупке у вас. Взгляните на своих потенциальных клиентов, которые в конечном итоге становятся клиентами: какие предложения они скачали? Сколько предложений они загрузили? Какие страницы и сколько страниц они посетили на вашем сайте, прежде чем стать клиентом?

Важно как количество, так и типы форм и страниц. Вы можете давать более высокие баллы потенциальным клиентам, которые посещали страницы с высокой ценностью (например, страницы с ценами) или заполняли формы с высокой ценностью (например, демо-запрос). Точно так же вы можете дать более высокие баллы лидам, у которых было 30 просмотров страниц на вашем сайте, а не три.

Как насчет лидов, которые со временем изменили свое поведение? Если лид перестал посещать ваш сайт или скачивать ваши предложения, он может больше не заинтересоваться. Вы можете снять баллы с лидов, которые перестали взаимодействовать с вашим сайтом через определенный период времени. Как долго — 10 дней, 30 дней, 90 дней — зависит от вашего типичного цикла продаж.

4. Взаимодействие по электронной почте

Если кто-то согласился получать электронные письма от вашей компании, вы не уверены, насколько этот человек заинтересован в ваших покупках. С другой стороны, показатели открытия и кликабельности дадут вам гораздо лучшее представление об уровне их заинтересованности. Ваша команда по продажам захочет знать, кто открывал каждое электронное письмо в вашей серии по взращиванию лидов или кто всегда нажимал на ваши рекламные электронные письма с предложениями. Таким образом, они могут сосредоточиться на тех, кто кажется наиболее заинтересованным. Вы также можете дать более высокую оценку лидам, которые нажимают на ценные электронные письма, например, на демонстрационные предложения.

5. Взаимодействие с социальными сетями

Степень вовлеченности лидов в ваш бренд в социальных сетях также может дать вам представление о том, насколько они заинтересованы. Сколько раз они просматривали твиты вашей компании и посты в Facebook? Сколько раз они ретвитили или делились этими сообщениями? Если ваши целевые покупатели активны в социальных сетях, вы можете рассмотреть возможность начисления баллов лидам с определенными баллами Klout или количеством подписчиков.

6. Обнаружение спама

И последнее, но не менее важное: вы можете давать отрицательные оценки потенциальным клиентам, которые заполнили формы на целевой странице таким образом, чтобы это могло указывать на то, что они являются спамом. Например, были ли имя, фамилия и/или название компании написаны не с заглавной буквы? Заполнил ли клиент какие-либо поля формы, набрав четыре или более букв традиционного ключевого слова «QWERTY» рядом?

Вы также можете подумать о том, какие типы адресов электронной почты используют лиды по сравнению с адресами электронной почты вашей клиентской базы. Например, если вы продаете бизнесу, вы можете снять баллы с потенциальных клиентов, использующих Gmail или Yahoo! Адрес электронной почты.

Как узнать, что важнее всего?

Нужно отсеять огромное количество данных. Как узнать, какие данные важнее всего? Стоит ли узнавать об этом от отдела продаж? Стоит ли брать интервью у клиентов? Должны ли вы погрузиться в свою аналитику и создать несколько отчетов?

На самом деле мы рекомендуем комбинацию всех трех. Ваш отдел продаж, ваши клиенты и ваши аналитические отчеты помогут вам собрать воедино, какой контент наиболее ценен для преобразования лидов в клиентов, что поможет вам привязать определенные точки к определенным предложениям, электронным письмам и так далее.

Поговорите со своим отделом продаж.

Торговые представители находятся на местах и ​​напрямую общаются как с лидами, которые превратились в клиентов, так и с теми, кто не стал. Они, как правило, имеют довольно хорошее представление о том, какие маркетинговые материалы способствуют конверсии.

Какие сообщения в блогах и предложения ваши торговые представители любят отправлять клиентам? Вы можете обнаружить, что некоторые из них говорят вам: «Каждый раз, когда я посылаю людям этот определенный залог, их легче закрыть». Это ценная информация. Узнайте, что представляют собой эти части залога, и соответственно назначьте баллы.

Поговорите со своими клиентами.

Хотя ваш отдел продаж может заявить, что определенный контент конвертирует клиентов, вы можете обнаружить, что люди, которые фактически участвовали в процессе продажи, имеют другое мнение. Это нормально: вы хотите услышать это с обеих сторон.

Проведите несколько опросов клиентов, чтобы узнать, что, по их мнению, было причиной их решения купить у вас. Убедитесь, что вы берете интервью у клиентов, у которых были как короткие, так и длинные циклы продаж, чтобы получить разные точки зрения.

Обратиться к аналитике.

Вы также должны дополнить все эти личные исследования достоверными данными маркетинговой аналитики.

Запустите отчет по атрибуции, чтобы выяснить, какие маркетинговые усилия приводят к конверсиям по всей воронке. Не смотрите только на контент, который конвертирует потенциальных клиентов в клиентов — как насчет контента, который люди просматривают до того, как они станут лидами? Вы можете начислять определенное количество баллов людям, загружающим контент, который исторически превращал людей в потенциальных клиентов, и большее количество баллов людям, загружающим контент, который исторически превращал людей в клиентов. (Клиенты HubSpot: нажмите здесь, чтобы узнать больше о создании отчетов об атрибуции в HubSpot.)

Еще один способ помочь вам собрать воедино ценные фрагменты контента на вашем сайте — создать отчет о контактах. Отчет о контактах покажет вам, сколько контактов и какой доход был получен в результате определенных маркетинговых мероприятий. Маркетинговые действия могут включать в себя загрузку определенных предложений, переходы по электронной почте и т. д. Обратите внимание на то, какие действия, как правило, являются конверсиями первого касания, конверсиями последнего касания и т. д., и соответственно начисляйте баллы. (Клиенты HubSpot: нажмите здесь, чтобы узнать больше о создании отчета о контактах в HubSpot.)

Изображение предоставлено блогом Академии HubSpot

Достаточно ли одного балла?

Если у вас сейчас есть один основной клиент, достаточно одного балла. Но по мере роста вашей компании вы будете продавать новую аудиторию. Вы можете выйти на новые линейки продуктов, новые регионы или новые персонажи. Вы даже можете больше сосредоточиться на дополнительных и перекрестных продажах существующим клиентам, а не на привлечении новых. Если ваши контакты не являются «универсальными», то и ваша система подсчета очков не должна быть такой.

С помощью некоторых маркетинговых платформ вы можете создать несколько систем оценки потенциальных клиентов, что дает вам возможность по-разному квалифицировать различные наборы контактов. Не знаете, как настроить более одного балла? Вот несколько примеров, которые могут вас вдохновить:

Соответствие интересам

Допустим, ваш отдел продаж хочет оценить клиентов по обоим критериям: соответствует (т. е. находится ли контакт в нужном регионе? В нужной отрасли? правильная роль?) и уровень интереса (например, насколько они были вовлечены в ваш онлайн-контент?). Если оба эти атрибута являются приоритетными, вы можете создать как показатель вовлеченности, так и показатель соответствия, чтобы вы могли установить приоритет охвата контактов, значения которых высоки в обеих категориях.

Несколько лиц

Допустим, вы — компания-разработчик программного обеспечения, которая продает два разных типа программного обеспечения через разные отделы продаж разным покупателям. Вы можете создать два разных показателя потенциальных клиентов — один для соответствия покупателя, а другой — для его интереса к каждому инструменту . Вы бы использовали эти соответствующие баллы, чтобы направлять потенциальных клиентов в нужные отделы продаж.

Новый бизнес против дополнительных продаж

По мере роста вы можете начать уделять больше внимания дополнительным или перекрестным продажам, чем новому бизнесу. Но имейте в виду, что сигналы, указывающие на качество новых потенциальных и существующих клиентов, часто выглядят совершенно по-разному.

Для потенциальных клиентов вы можете посмотреть демографические данные и взаимодействие с веб-сайтом, тогда как для существующих клиентов вы можете посмотреть, сколько запросов в службу поддержки они отправили, их взаимодействие с консультантом по адаптации и насколько они в настоящее время активны с вашими продуктами. Если эти сигналы покупки выглядят по-разному для разных типов продаж, рассмотрите возможность создания нескольких оценок потенциальных клиентов.

(Примечание: HubSpot недавно запустил возможность создавать до двадцати пяти оценок. Подробнее о подсчете очков HubSpot читайте здесь.)

Как рассчитать базовую оценку потенциальных клиентов

Существует множество различных способов расчета оценки потенциальных клиентов. Самый простой способ сделать это:

Ручная оценка лидов

1. Рассчитайте коэффициент конверсии лидов в клиентов для всех ваших лидов.

Коэффициент конверсии лидов в клиентов равен количеству привлеченных вами новых клиентов, деленному на количество привлеченных вами лидов. Используйте этот коэффициент конверсии в качестве эталона.

2. Выбирайте и выбирайте клиентов с различными атрибутами, которые, по вашему мнению, были более качественными лидами.

Атрибутами могут быть клиенты, которые запросили бесплатную пробную версию в какой-то момент, или клиенты в финансовой сфере, или клиенты с 10-20 сотрудниками.

Выбор атрибутов для включения в модель требует определенного искусства. Вы будете выбирать атрибуты на основе тех разговоров, которые у вас были с вашим отделом продаж, вашей аналитикой и т. Д., Но в целом это суждение. Одно и то же упражнение можно было бы сделать с пятью разными людьми, и они могли бы придумать пять разных моделей. Но это нормально, если ваша оценка основана на данных, которые мы упоминали ранее.

3. Рассчитайте индивидуальные коэффициенты закрытия для каждого из этих атрибутов.

Расчет коэффициентов закрытия для каждого типа действий, которые пользователь совершает на вашем веб-сайте, или типа человека, совершающего это действие, важен, потому что он определяет действия, которые вы предпримете в ответ.

Итак, выясните, сколько людей становятся квалифицированными лидами (и, в конечном счете, клиентами) на основе действий, которые они предпринимают, или того, кем они являются по отношению к вашему основному клиенту. Вы будете использовать эти коэффициенты закрытия, чтобы на самом деле «подсчитать» их на шаге ниже.

4. Сравните коэффициенты закрытия каждого атрибута с общим коэффициентом закрытия и соответствующим образом назначьте баллы.

Ищите атрибуты с коэффициентами закрытия, которые значительно выше общего коэффициента закрытия. Затем выберите, за какие атрибуты вы будете назначать баллы, и если да, то сколько баллов. Основывайте балльные значения каждого атрибута на величине их индивидуальных коэффициентов закрытия.

Фактические значения точек будут немного произвольными, но постарайтесь быть как можно более последовательными. Например, если ваш общий показатель закрытия составляет 1 %, а показатель закрытия «запрошенной демонстрации» – 20 %, то показатель закрытия атрибута «запрошенная демонстрация» в 20 раз превышает общий показатель закрытия, поэтому вы можете, например, наградить 20 баллов лидам с этими атрибутами.

Логистическая регрессия Оценка потенциальных клиентов

Приведенный выше простой метод расчета оценки потенциальных клиентов является отличным началом. Однако наиболее математически обоснованным является метод, в котором используется метод интеллектуального анализа данных, такой как логистическая регрессия.

Методы интеллектуального анализа данных более сложны и в результате часто более интуитивно понятны для ваших фактических ставок закрытия. Логистическая регрессия включает в себя построение формулы в Excel, которая будет выдавать вероятность того, что лид закроется в покупателе. Это более точный метод, чем метод, описанный выше, поскольку это целостный подход, который учитывает, как все атрибуты клиента, такие как отрасль, размер компании и то, запрашивал ли кто-то пробную версию, взаимодействуют друг с другом.

Если вы хотите изучить логистическую регрессию в Excel, ознакомьтесь с этим ресурсом. Между тем, описанный выше в этом разделе ручной подход — отличный способ начать работу.

Predictive Lead Scoring

Создание рейтинга потенциальных клиентов может принести большую пользу вашему бизнесу: улучшить процесс передачи лидов, увеличить коэффициент конверсии потенциальных клиентов, повысить производительность торговых представителей и многое другое. Но, как вы можете видеть из двух приведенных выше методов, создание системы подсчета очков может занять много времени, если делать это вручную.

Кроме того, придумать критерии подсчета очков — это не значит «установить и забыть». По мере того, как вы получаете отзывы от своей команды и проводите стресс-тестирование своих результатов, вам нужно будет регулярно настраивать систему оценки потенциальных клиентов, чтобы она оставалась точной. Разве не было бы проще, если бы технология могла взять на себя ручную настройку и непрерывную настройку, оставляя вашей команде больше времени для налаживания отношений с вашими клиентами?

Вот тут-то и приходит на помощь прогнозная оценка. Прогнозная оценка использует машинное обучение для анализа тысяч точек данных, чтобы определить лучшие лиды, поэтому вам не нужно этого делать. Прогностическая оценка рассматривает, какая информация является общей для ваших клиентов, а также какая информация лидов, которые не имеет общего с close, и предлагает формулу, которая сортирует ваши контакты по важности на основе их потенциала стать клиентами.