Вы можете лить качественный трафик на МФО-офферы, попадать в целевую аудиторию, запускать тесты с десятками вариаций креативов — но так и не получать весь возможный профит. Ответ кроется в системе, которую организации используют для оценки заемщиков, под названием скоринг.
В этой статье разберёмся, как работает скоринг в микрофинансовых организациях, почему он режет даже качественный трафик и как байеру обойти автоматические блокировки, чтобы получать максимум прибыли со своего трафика. Расскажем про поведенческие и технические нюансы, которые система учитывает, а также поделимся советами по тому, как подготовить трафик к успешному прохождению скоринга.
Скоринг — это система оценки заемщика, основанная на анализе десятков поведенческих и технических факторов. Его цель — быстро понять, насколько, вероятно, что человек вернёт деньги организации.
В классических банках это может быть кредитная история, уровень дохода, наличие собственности. В случае МФО, особенно в развивающихся странах, скоринг базируется на других метриках — максимально автоматизированных, зачастую с опорой на антифрод-сервисы и машинное обучение. Особенно активно такие технологии применяются в гео вроде Филиппин, Шри-Ланки и Мексики, где основную работу по оценке пользователя выполняют алгоритмы и антифрод-модели, учитывающие локальные риски и поведенческие паттерны.
Для байера понимание скоринга — это не пункт из чек-листа, а основа эффективной работы с МФО-офферами. Этот механизм не просто фильтрует трафик, он напрямую влияет на итоговый заработок: от того, как поведёт себя пользователь на каждом этапе, зависит, будет ли заявка одобрена или отклонена.
Если игнорировать такие детали, как скорость и способ заполнения анкеты, тип устройства, история IP или повтор email-адресов — можно столкнуться с высокой долей отказов, даже при качественном трафике. Например, массовая вставка данных, однотипные user-agent и подозрительные домены почт — все это сигналы, которые современные скоринг-системы учитывают автоматически.
Поэтому грамотная воронка — это не только про креативы и лендинги. Это ещё и про то, как выглядит поведение юзера с точки зрения алгоритма: насколько оно органично, не шаблонно и не похоже на сотни предыдущих лидов.
Модель скоринга оценивает поведение пользователя ещё до того, как он нажал кнопку «Оформить заявку». Оценивается буквально всё: скорость и последовательность заполнения анкеты, характеристики устройства и браузера, история IP-адресов, поведение до и после формы, совпадения с ранее зафиксированными заявками. На основе этих данных система формирует оценку риска — и либо допускает пользователя к выдаче, либо отклоняет.
Эти системы обучены на огромных выборках локальных данных и способны выявлять паттерны, характерные для «мусорных» или мошеннических заявок. Поэтому любые отклонения от нормы — будь то слишком быстрая прокрутка, вставка данных через буфер обмена или пересекающийся IP с другими заявками — фиксируются и учитываются.
Чтобы трафик проходил скоринг, арбитражнику нужно выстраивать воронку не только под лидогенерацию, но и под чистоту и естественность поведения пользователей. Как это сделать — разберём в следующем разделе.
Мы подготовили ключевые поведенческие и технические признаки, на которые скоринговые системы МФО обращают особое внимание. Эти факторы часто упускаются из виду байерами, но именно они становятся решающими при принятии решения по заявке. Понимание и знание этих нюансов поможет вам минимизировать отказы и повысить конверсию без дополнительных затрат.
Если пользователь заполняет анкету за 3 секунды — это фрод. Даже если визуально всё выглядит нормально, система фиксирует время между вводом каждого поля.
Настоящий человек читает, думает, ошибается. Бот — нет. Именно поэтому важно использовать квизы, прогревающие формы, задержки и микроанимации, имитирующие естественное поведение юзера или способствующие этому.
Один из вариантов, это интерактивный калькулятор займа:
Email, телефоны, IP-адреса, физические адреса — если они уже «засветились» в системе, особенно в заявках с отказом, шанс пройти скоринг резко снижается. Скоринговые и антифрод-системы запоминают такие данные и интерпретируют их повторное появление как сигнал риска.
Если вы используете одни и те же контактные данные для генерации заявок сразу на нескольких офферах, вы увеличиваете вероятность повторяемости. Система может определить такие действия как подозрительные, даже если визуально пользователь «новый».
|
Небольшое пояснение: даже при разных рекламодателях (офферах) скоринговая система может быть единой — если они используют одного и того же антифрод-провайдера. Повторяющиеся технические следы пользователя (IP, устройство, email) легко могут попасть под фильтр. |
В решении этого фактора помогает дедупликация — процесс удаления повторяющихся записей. Она позволяет заранее отсеять уже использованные email-адреса, телефоны или IP, чтобы не отправлять в партнёрку лиды с повторяющимися данными.
В идеале дедупликацию стоит внедрять уже на этапе прокладки или лендинга. Так вы сохраните качество трафика и повысите вероятность успешного прохождения скоринга.
Антифрод-системы отслеживают не только то, что делает пользователь на форме, но и откуда он пришёл. Это называется pre-landing behavior — поведенческий контекст до попадания на страницу заявки. Если заявка приходит с источника, который уже замечен в генерации фрода (например, мотивационный трафик, серые-каталоги, фейковые витрины, прокладки с накрученным интентом), вероятность отклонения возрастает.
Современные антифроды анализируют рефереры, глубину переходов, скорость навигации, последовательность кликов. Если система видит, что юзер зашёл на сайт, моментально проскроллил и сразу попал в форму — это подозрительно. Настоящий пользователь обычно вовлекается: читает, взаимодействует, задерживается на контенте.
Именно поэтому так важно выстраивать логичный маршрут: контент → квиз → форма, с элементами прогрева. Чем более органично выглядит путь пользователя к заявке, тем выше его шансы пройти скоринг.
Email — это не просто канал взаимодействия с юзером, а один из основных маркеров качества лида. Скоринговые и антифрод-системы анализируют его по ряду параметров. Во-первых, домен: почты с доменов, известных как источники спама или мошенничества, автоматически понижают траст. Во-вторых, структура: адреса вида "xjx928@..." или "test123@..." выглядят подозрительно, особенно если подобные уже встречались в фродовых заявках.
Система также учитывает частоту использования email'а в предыдущих заявках. Если почта уже фигурировала в отказанных лидах — даже на других офферах или у других партнёров — вероятность отклонения повышается. Особенно если используется единая антифрод-платформа, обрабатывающая потоки от разных рекламодателей.
Чтобы защитить свою воронку от email-мусора, рекомендуется внедрять валидацию адресов на этапе пре-ленда. Это позволит отсекать очевидно некачественные заявки до попадания в форму. Валидация может включать проверку MX-записей, фильтрацию одноразовых доменов и анализ структуры. Такой метод снижает нагрузку на антифрод и, соответственно, повышает шанс на прохождение скоринга.
Скоринговые системы умеют отличать ручной ввод от машинного. Они фиксируют каждое действие пользователя в форме: как он двигает мышкой, как быстро печатает, какие клавиши нажимает, копирует ли он информацию или вставляет. Если все поля формы были заполнены менее чем за 1–2 секунды, система понимает: данные, скорее всего, были вставлены из буфера обмена, а не введены вручную. Это один из типовых признаков фрода, особенно в связке с другими сигналами.
Для системы важно, чтобы поведение пользователя выглядело живым. Если анкета заполняется последовательно, с паузами между полями, и пользователь ошибается, исправляет, двигает мышкой — это считается хорошим сигналом.
Чтобы избежать отказов, важно использовать проклы, где пользователь действительно будет вводить данные сам: форма должна быть удобной, с разбивкой по полям, без автозаполнения, с понятной структурой и плавной работой. Допустимы визуальные анимации, которые делают процесс более комфортным и естественным — это повышает доверие со стороны скоринговой системы.
Во-первых, тестируйте квизы и микровзаимодействия. Во-вторых, не ведите весь трафик в лоб — используйте прогревочные преленды, где можно отсеять ботов и нецелевой трафик. В-третьих, следите за IP и почтами: проверяйте их ещё до отправки данных рекламодателю. И, конечно, сегментируйте источники, чтобы понимать, какой сорс у вас дает наиболее конвертящую и чистую ЦА.
На Филиппинах и в Мексике отлично заходят мобильные юзеры с Facebook* и TikTok. Там важен не только скоринг, но и культурная привычка к микрозаймам, на что советуем делать упор в крео. Люди охотно берут небольшие суммы, и офферы LeadCash показывают хорошие результаты при соблюдении нюансов построения воронки.
Шри-Ланка сложнее: антифроды там очень чувствительны, а аудитория — более скептична. Здесь важна логичность трафика, постепенный прогрев и чистота данных. Лучше всего работают креативы с вовлечением, UGC-подход и постепенный вход в заявку. Лид, который «прошёл путь» от контента до формы, имеет в разы больше шансов пройти скоринг, чем пользователь с рандомного бэка.
|
Советуем обратить внимание на популярные офферы в этих гео:
|
Скоринг — это не просто проверка анкеты заемщика, а система, на которую вы должны уметь влиять. И наверняка вы хотите не просто лить трафик, а зарабатывать стабильно. Поэтому важно уметь контролировать поведение пользователя на всех этапах — от источника до формы. Как это делать, мы подробно разобрали в этом материале, а если у вас остались вопросы, — смело задавайте их в комментариях.
Следите за нашим блогом на Партнёркине — там регулярно выходят подробные кейсы, пошаговые гайды и свежие инсайты по партнёрскому маркетингу. А в Telegram‑канале LeadCash мы оперативно публикуем новости, акции и розыгрыши — подписывайтесь!
* Запрещен в РФ
