Lead skorlama: 0-100 puan sistemini nasıl kurduk

Problem

Bir emlak ofisi günde ~80 WhatsApp mesajı alıyor. Bunların kabaca 3'ü gerçek alıcı, kalanı meraklı/fiyat sorgulayan/zaman geçiren trafik. Satıcı temsilcileri 8 saatlerini ortalama bir leadle harcayıp gerçek alıcıyı kaçırıyor.

Hipotez: Her konuşmaya 0-100 arası bir "alım niyeti skoru" verebilirsek, ekibin zamanını otomatik triajlayabiliriz. Yüksek skorlu lead → öncelikli, düşük → nurture listesi.

Sinyaller — niye bu altısı

İki ay süren manuel etiketleme + retrospective analiz sonucu 6 sinyal'in conversion ile en güçlü korelasyona sahip olduğunu bulduk:

Sinyal	Puan	Detection
Bütçe net	+20	update_user_profile tool'unda budget_min veya budget_max set
Lokasyon net	+15	preferred_districts array dolu
Görme isteği	+30	schedule_viewing tool çağırıldı VEYA "randevu", "görmek istiyorum" keyword
Engagement	+10	3+ inbound message
Satın alma sinyali	+20	"kapora", "hemen alırım", "anlaştık" gibi keyword
İlan detayı sorgu	+5	get_listing_details tool çağırıldı

Toplam: 100 puan.

Niye 70 threshold

Retrospective dataset (8.000 lead, 6 ay):

• Skor 0-30 → conversion %2 (cold)
• Skor 30-70 → conversion %8 (warm, nurture)
• Skor 70-100 → conversion %34 (hot, immediate handoff)

70 puanda 9.3 kat conversion uplift. Eşik bu olarak sabitlendi.

Monotonik niye?

İlk versiyon her mesajda skoru yeniden hesaplıyordu. Sorun: müşteri "merhaba" derken skor 100, sonra "şaka şaka" deyince 0 düşüyordu. Score volatility = satıcı görevden yığılma.

Çözüm: Skor sadece artar, hiç düşmez. Bot her mesajdan sonra:

const finalScore = Math.max(score, input.currentScore);

Bu, hot lead'in soğumasını engelliyor. Sonraki mesajlarda yeni sinyal yakalanmasa bile threshold üstünde kalıyor → satıcı atanmış kalıyor.

Crossed threshold event'i

70'i aşma anında audit log + Slack alarm:

const crossedThreshold = input.currentScore < 70 && finalScore >= 70;
if (crossedThreshold) {
  await appendAudit({ tenantId, eventType: "high_lead_detected", ... });
}

Bu event Slack #sales channel'a düşüyor: "Sıcak lead — Ahmet Yılmaz, ₺3M bütçe, Kadıköy, görme istemiş. Konuşmaya git →"

Satıcı 30 saniye içinde devralıyor.

Sinyaller hangi senaryoda?

Real-world test data (anonimleştirilmiş):

Senaryo 1: "Merhaba, Kadıköy'de 2+1 daire var mı?"

• Lokasyon (+15), Engagement (1 msg, 0). Toplam: 15.

Senaryo 2: "Kadıköy'de 4 milyona kadar 2+1 ararım, hafta sonu görebilir miyim?"

• Bütçe (+20), Lokasyon (+15), Görme isteği (+30), Engagement (1 msg, 0). Toplam: 65 (sınırda).

Senaryo 3: Yukarıdakinden 5 mesaj sonra "Karadağ'dakini görebilir miyim, kapora yatırabilirim"

• Bütçe + Lokasyon + Görme + Engagement (5+) + Satın alma sinyali = 95. Hot.

False positive'ler

Halüsinasyon guard ile entegrasyon: bot bir fiyat söylerse → DB'den doğrula → eşleşmiyorsa lead skoru otomatik düşmez ama "guard tripped" işareti event'e eklenir, satıcı bu lead'i daha dikkatli inceler.

Lead skoru false positive %12 (1.000 hot lead'de 120'si "soğuk çıktı"). Sektör ortalaması %25-30; biz sektör altındayız.

Sektör-bazlı varyantlar

8 sektör için ayrı sinyal seti (portal/content/sektor/*.ts):

• Emlak: budget + location + viewing (yukarıdaki)
• E-ticaret: cart_added + checkout_viewed + repeat_visitor
• Sağlık: appointment_requested + symptom_described + insurance_match
• Eğitim: price_asked + installment_inquiry + parent_consent
• vb.

Her şablon lead-score.ts'i extend ediyor. Tenant ilk onboarding'de seçtiği sektöre göre default sinyal seti yüklü.

İleriye dönük: AI-driven sinyal

Şu an heuristic. v7'de Claude Haiku 4.5 ile intent classifier ekleyeceğiz: konuşmayı okuyup "alıcı/araştırmacı/spam" kategorize edecek. Heuristic skoru +AI sınıflandırması = blended score.

Ama heuristic'i de tutuyoruz; AI black box, retrospektif explain edilemez. Heuristic transparant ve audit'lenebilir — KVKK compliance + satıcı güveni açısından kritik.

Try it

/dashboard/leads sayfasında her konuşmanın skor + sinyal breakdown'unu görüyorsunuz. 70+ skor otomatik "hot lead" filter'a düşer. Sandbox modunda gerçek dataset olmadan test edebilirsin.