Как мы снизили спам на 95%: проверка лидов по имени

Как работает проверка

Когда приходит лид, система по номеру телефона получает список имён, которые исторически ассоциируются с этим номером (через наш внутренний автоматизированный инструмент).

Далее включается скоринг-механика:

• система сравнивает имя, указанное в заявке, с именами, связанными с номером;
• для каждого совпадения рассчитывает «оценку правдоподобности» на основе повторяемости и совпадений;
• дополнительно подключена LLM-модель, которая объединяет вариации имён в одну сущность (например, «Иван», «Ваня», «Ванечка» — это один и тот же человек). Без этого совпадения дробились бы и давали менее точный результат.

Если совпадение превышает установленный порог, лид отправляется в CRM.

Если нет, он не попадает к менеджерам и остаётся лишь в аналитике.

Зачем это нужно

Большая часть спама сегодня — это не просто «левые номера», а автогенерация форм, боты с подставными именами, шаблонные данные, которые не совпадают с реальностью.

Часто имя в таких заявках случайное и не связано с номером телефона. Проверка по имени добавляет уровень валидации, который отсеивает мусор ещё до того, как он попадает в отдел продаж.

Результат: не просто меньше спама, а восстановленная экономика воронки

После внедрения проверки имени на части проектов мы получили не «косметический эффект», а структурное изменение входящего потока.

Фактически:

• доля спама снизилась до 95 %,
• CRM перестала заполняться техническим мусором,
• отдел продаж начал работать с реальными контактами, а не с автозаливами.

Но главное — это влияние на экономику.

1. Восстановление достоверности аналитики

До фильтрации спам искажал метрики: CPL выглядел ниже реального, конверсия в квал падала, самый уязвимый этап в воронке (с минимальной конверсией) исторически был на этапе дозвона.

После внедрения системы мы получили чистый входящий поток. Это позволило корректно оценивать эффективность кампаний и принимать решения по масштабированию и управлению бюджетом на основе реальных данных и потенциальных покупателях, а не молчаливых карточек в CRM

2. Снижение операционной нагрузки на отдел продаж

Каждый спам-лид — это время менеджера, попытки дозвона (по нашим регламентам до закрытия заявки менеджер должен совершить минимум 8 попыток дозвона на протяжении 4 дней), фрустрация, выгорание и скепсис к спам-источнику заявок.

После внедрения антиспам-проверки:

• резко вырос процент реального дозвона,
• менеджеры перестали тратить время на пустые контакты,
• сократилось время обработки одного качественного лида.

Это напрямую влияет на unit-экономику сделки.

3. Оптимизация бюджета и повышение ROMI

Когда в систему попадают только валидные лиды, алгоритмы рекламы оптимизируются по реальному качеству, уменьшается риск масштабирования «фейкового спроса», а бюджет перераспределяется в пользу действительно работающих гипотез.

Иначе говоря, антиспам-система становится не просто фильтром, а частью performance-инфраструктуры.

Почему это важно для крупных проектов

На проектах с бюджетами 2–3 млн ₽ в месяц даже 10–15 % спама — это значительные потери.

При объёмах 500–1000 лидов в месяц искажённый поток приводит к системным ошибкам в управлении маркетингом.

Поэтому для нас антиспам — это не дополнительная «фича», а элемент enterprise-уровня управления спросом.