01Apa itu lead scoring dan bagaimana cara kerjanya
Lead scoring adalah cara memberi nilai pada setiap lead supaya tim sales tahu siapa yang perlu dikejar lebih dulu. Nilainya berasal dari dua jenis sinyal. Sinyal kecocokan menjawab apakah orang ini termasuk yang bisa Anda layani. Sinyal niat menjawab apakah ia sedang bergerak menuju pembelian. Lead yang cocok tetapi belum berniat perlu dirawat. Lead yang berniat tetapi tidak cocok sebaiknya tidak menghabiskan waktu sales.
| Jenis sinyal | Pertanyaan yang dijawab | Contoh di chat WhatsApp |
|---|---|---|
| Kecocokan | Apakah ia bisa kami layani? | Produk yang dicari ada di katalog, kotanya masuk area layanan, anggarannya dekat dengan harga kami. |
| Niat | Apakah ia sedang menuju pembelian? | Menyebut waktu mulai, mengirim foto atau ukuran, meminta jadwal survei, menanyakan cara bayar. |
| Sinyal negatif | Apa yang menurunkan nilai? | Di luar area layanan, anggaran jauh di bawah harga, berhenti membalas setelah harga dikirim. |
Hasil penilaian punya dua bentuk. Pada sistem poin, setiap sinyal punya bobot dan totalnya menjadi skor, misalnya 0 sampai 100. Pada sistem tingkat, lead langsung dikelompokkan menjadi dingin, hangat, atau panas tanpa angka. Tim kecil yang membalas chat sendiri biasanya cukup dengan tiga tingkat. Angka mulai berguna bila lead banyak dan beberapa orang menilai, karena bobot yang tertulis membuat penilaian lebih seragam.
Skor baru berguna setelah ada ambang. Ambang pertama menandai lead yang layak diprioritaskan, yaitu MQL atau Marketing Qualified Lead. Ambang kedua menandai lead yang sudah dinilai sales siap diajak bicara penawaran, yaitu SQL atau Sales Qualified Lead. Tidak ada angka ambang yang berlaku untuk semua bisnis. Cara menetapkannya: ambil lead yang akhirnya closing, lihat seperti apa chat awal mereka, lalu letakkan ambang sedikit di bawahnya.
02Sinyal yang terbaca dari chat WhatsApp iklan
Cara menilai kualitas lead WhatsApp dari iklan tidak butuh alat khusus. Lima sinyal berikut cocok untuk bisnis jasa dan produk bernilai besar, dan semuanya bisa dibaca sales langsung dari chat.
| Sinyal | Cara mengenalinya di chat | Arah nilai |
|---|---|---|
| Produk atau kebutuhan | Menyebut jenis, ukuran, atau jumlah yang spesifik, bukan hanya kata info. | Naik bila spesifik dan ada di katalog Anda. |
| Anggaran | Menyebut angka, atau menanggapi harga dengan pertanyaan lanjutan, bukan diam. | Naik bila dekat dengan harga Anda, turun bila jauh di bawahnya. |
| Lokasi | Menyebut kota atau kecamatan. | Naik bila di area layanan, turun tajam bila di luar. |
| Waktu | Menyebut tanggal, bulan, atau batas waktu. | Makin dekat, makin tinggi. |
| Ajakan bertemu | Meminta survei, kunjungan, demo, atau jadwal. | Sinyal niat yang paling kuat. |
Dua hal sebaiknya tidak diberi nilai tinggi. Pertama, jumlah pesan. Chat panjang bisa berarti ia serius, tetapi bisa juga berarti sales sedang rajin bertanya atau ia sekadar mengobrol. Kedua, keramahan kata-kata, karena tidak membedakan pembeli dari pencari info. Penjelasan tentang chat yang ramai tetapi tipis ada di leads WhatsApp tidak berkualitas.
03Contoh tabel skor untuk jasa interior
Bayangkan jasa interior yang menjual kitchen set dan lemari di satu kota. Skor berkisar dari 0 sampai 100 dan tidak turun di bawah 0. Alur pelacakan iklan untuk usaha seperti ini dibahas di tracking iklan WhatsApp untuk interior.
| Sinyal di chat | Poin |
|---|---|
| Menyebut produk spesifik, misalnya kitchen set 3 meter | +15 |
| Berada di kota layanan | +15 |
| Berada di luar kota layanan | -30 |
| Menyebut anggaran dan masuk kisaran harga | +20 |
| Menyebut anggaran jauh di bawah harga | -15 |
| Mulai dalam 30 hari | +15 |
| Mulai dalam 1 sampai 3 bulan | +8 |
| Mengirim foto ruangan atau denah | +10 |
| Meminta survei lokasi | +25 |
| Berhenti membalas 2 hari setelah harga dikirim | -10 |
| Lead | Yang terbaca dari chat | Hitungan | Skor | Tingkat |
|---|---|---|---|---|
| A | Kitchen set, di kota layanan, anggaran masuk, mulai bulan ini, kirim denah, minta survei. | 15 + 15 + 20 + 15 + 10 + 25 | 100 | Panas |
| B | Lemari tanam, di kota layanan, anggaran tidak disebut, mulai 1 sampai 3 bulan, kirim foto. | 15 + 15 + 8 + 10 | 48 | Hangat |
| C | Hanya menulis "harga berapa?" lalu berhenti membalas 2 hari. | 0 - 10, dibulatkan ke 0 | 0 | Dingin |
| D | Kitchen set, tetapi tinggal di luar kota layanan. | 15 - 30, dibulatkan ke 0 | 0 | Dingin |
Ambang pada contoh ini: 0 sampai 29 dingin, 30 sampai 59 hangat atau MQL, dan 60 ke atas panas atau SQL. Lead D memperlihatkan gunanya poin negatif. Kebutuhannya cocok tetapi lokasinya tidak, jadi sales tidak perlu mengejarnya sebelum lead A. Setelah satu siklus closing, cocokkan hasilnya. Bila lead hangat ternyata lebih sering closing daripada lead panas, ada bobot yang salah dan perlu diubah.
04Yang ada di Dalekta: tahap lead, bukan skor angka
Dalekta tidak punya skor angka. Penilaian dinyatakan sebagai tahap lead: Masuk WA, MQL, Prospek, dan Closing, setelah Visit LP dan Click CTA yang belum berupa chat. Tahap itu terbaca di halaman Leads dan di Campaign Report, dan menjadi dasar event yang dikirim ke Meta. Tidak ada tahap bernama SQL. Tahap sesudah MQL adalah Prospek, yang bisa Anda pakai sebagai padanan SQL bila definisinya Anda tulis begitu. Berikut padanan contoh tadi.
| Tingkat di contoh | Tahap Dalekta | Yang menaikkan | Event pada Pakai rekomendasi |
|---|---|---|---|
| Dingin | Masuk WA | Otomatis dari kode tracking [D-...] atau data iklan Click to WhatsApp di pesan pertama. | Lead |
| Hangat | MQL | Rule jumlah pesan customer, sales di halaman Leads, atau AI Agent. | Kosong |
| Panas | Prospek | Rule kalimat dari pesan CS, sales, atau AI Agent. | Schedule |
| Closing | Closing | Rule kalimat disertai nominal, atau sales di halaman Leads dengan nominal. | Purchase dengan value |
- Rules. Di WhatsApp → Rules, MQL naik setelah customer mengirim sejumlah pesan, bawaannya 10 dan balasan CS tidak dihitung. Prospek naik saat pesan CS cocok dengan kalimat yang Anda tulis, misalnya "boleh dibantu proses booking". Rules hanya menaikkan tahap. Ini satu sinyal saja, jadi kasar: jumlah pesan mengukur panjang obrolan, bukan kecocokan. Aturannya ada di dokumentasi Rules.
- Sales. Owner, admin, dan sales mengubah tahap di halaman Leads setelah membaca chat. Di sinilah skor angka Anda dipakai: hitung di lembar kerja atau catatan, lalu naikkan tahap saat skor melewati ambang. Closing meminta nominal lebih dari nol.
- AI Agent. Bila Anda memakai AI Agent, yang tersedia pada Signal Pro, Signal Max, dan Enterprise Custom, ia bisa menaikkan lead ke MQL atau Prospek berdasarkan percakapan. Sejak rilis 9 Oktober 2026, Dalekta lalu mengirim event yang dipetakan untuk tahap itu, seperti dicatat di catatan rilisnya. Closing yang ditandai AI Agent baru mengirim event setelah nominal tercatat.
Halaman bantuan AI Agent tidak menyebut bobot atau ambang yang bisa Anda atur untuk kenaikan tahap. Perlakukan itu sebagai penilaian model dan cocokkan dengan chat aslinya. Karena penilaiannya otomatis, jumlah event MQL dan Prospek bisa bertambah, jadi pantau jumlahnya di Event Logs. Cara memeriksa kerja AI Agent pada chat iklan ada di AI CS WhatsApp.
Skor per lead tidak ditampilkan, tetapi hasil penilaian Anda terbaca per campaign di Campaign Report lewat kolom WhatsApp, MQL, Prospek, dan Closing. Bagi MQL dan Prospek dengan kolom WhatsApp untuk melihat iklan mana yang membawa lead hangat dan panas. Arti tiap kolom ada di dokumentasi Dashboard dan Report.
05Mengirim tahap ke Meta lewat Event Mapping
Penilaian yang hanya tinggal di Dalekta tidak mengubah apa pun di iklan. Di Tracking → Tracking Ads, tab Event Mapping memetakan tiap tahap ke event Meta. Saat tahap lead naik dan mapping-nya terisi, Dalekta mengirim satu event per lead dan tahap lewat Conversions API, baik tahap itu dinaikkan Rules, sales, maupun AI Agent. Syaratnya: Pixel ID dan Access Token tersimpan, lead terdeteksi berasal dari Meta, dan tahap itu punya mapping tersimpan.
Tombol Pakai rekomendasi mengisi lima tahap, yaitu Visit LP dengan ViewContent, Click CTA dengan Contact, dan tiga tahap di tabel di bawah, lalu membiarkan MQL kosong. MQL dikosongkan karena Masuk WA sudah memakai Lead, dan MQL yang juga Lead membuat satu orang terkirim sebagai dua event Lead. Akibatnya tingkat hangat Anda tidak sampai ke Meta, kecuali MQL dipetakan ke event lain. Kolom Event Meta hanya menerima standard event dari daftar. Workspace yang menyimpan mapping sebelum 10 Oktober 2026 bisa masih punya MQL yang diisi Lead, jadi periksa dulu.
| Tahap | Event rekomendasi | Arti event menurut Meta (dibaca 16 Oktober 2026) |
|---|---|---|
| Masuk WA | Lead | Dipakai saat pendaftaran selesai, contohnya orang mengeklik harga. |
| Prospek | Schedule | Dipakai saat seseorang memesan janji untuk mengunjungi lokasi bisnis. |
| Closing | Purchase | Dipakai saat pembelian terjadi. Meta mewajibkan currency dan value. |
Dalekta tidak memaksakan arti di tabel itu: tiap tahap bisa dipetakan ke standard event mana pun dari daftar. Bila bisnis Anda tidak memakai kunjungan, pilih event yang artinya paling dekat dengan tahap Anda, dan pastikan kalimat pemicu Prospek-nya ketat. Dokumentasi Event Mapping memberi InitiateCheckout sebagai contoh untuk Prospek.
ctwa_clid, dan apakah itu memengaruhi optimasi iklan CTWA belum terbukti.Pilih tahap yang cukup sering terjadi. Menurut halaman bantuan Meta tentang fase pembelajaran (dibaca 16 Oktober 2026), ad set biasanya keluar dari fase itu setelah sekitar 50 hasil dalam seminggu sejak perubahan signifikan terakhir, dan selama fase itu performanya kurang stabil dengan CPA yang biasanya lebih tinggi. Ambang panas yang terlalu tinggi membuat event Prospek jarang muncul. Bila Prospek hanya beberapa per minggu, MQL yang dipetakan ke event berbeda dari Masuk WA, misalnya CompleteRegistration seperti contoh di dokumentasi Event Mapping, bisa menjadi sinyal yang lebih sering, sementara Prospek dan Closing tetap dikirim agar terukur. Cara memilih tahap sebagai sasaran iklan dibahas lebih lengkap di bagian tentang mengoptimasi iklan ke tahap yang lebih dalam pada artikel itu.
06Langkah menerapkan lead scoring di Dalekta
- Tulis rubrik: lima sinyal, bobotnya, dan tiga tingkat. Simpan di tempat yang bisa dibuka semua sales.
- Tetapkan padanan tahap, misalnya hangat sebagai MQL dan panas sebagai Prospek. Tulis kalimat Prospek yang hanya dipakai CS saat lead sudah panas, lalu isi di WhatsApp → Rules bila ingin otomatis.
- Putuskan siapa yang menaikkan tahap: Rules untuk pola yang konsisten, sales untuk penilaian yang butuh konteks, AI Agent bila dipakai.
- Buka Tracking → Tracking Ads, tab Event Mapping. Pastikan MQL tidak memakai event yang sama dengan Masuk WA: kosongkan, atau pilih event lain, lalu simpan.
- Naikkan satu lead uji ke MQL lalu ke Prospek, dan baca barisnya di Tracking → Event Logs. Dalekta tidak menambahkan
test_event_code, jadi event uji bisa masuk ke data Pixel asli. Pakai lead uji dan catat tanggalnya. Cara membaca hasil di sisi Meta ada di cara test event Conversions API. - Setelah satu siklus closing, bandingkan Prospek dan Closing per 100 chat WhatsApp untuk tiap campaign di Campaign Report, lalu ubah bobot atau ambang. Catat tanggal perubahan, karena dokumentasi Rules mengingatkan bahwa Rules memengaruhi data iklan.
Bila Anda masih menyusun alur lead dari awal, kerangka dari klik sampai revenue ada di pilar tracking closing WhatsApp dari iklan. Susunan tahap dari chat pertama sampai closing sebagai CRM untuk lead iklan dibahas di CRM WhatsApp.
07Bacaan lanjutan
08Pertanyaan umum
Apa itu lead scoring WhatsApp?
Lead scoring WhatsApp adalah penilaian tiap chat dari iklan memakai sinyal kecocokan dan niat beli yang terbaca di percakapan, seperti produk, anggaran, lokasi, waktu, dan permintaan survei. Hasilnya berupa poin atau tingkat dingin, hangat, dan panas, supaya sales mengejar lead yang paling siap lebih dulu.
Apakah Dalekta punya skor lead berupa angka?
Tidak. Dalekta tidak menghitung skor angka. Penilaian dinyatakan sebagai tahap lead, yaitu Masuk WA, MQL, Prospek, dan Closing. Tahap itu bisa naik lewat Rules, diubah sales di halaman Leads, atau dinaikkan AI Agent. Bila Anda memakai skor angka, hitung di luar Dalekta lalu naikkan tahapnya saat melewati ambang.
Berapa skor lead yang dianggap MQL atau SQL?
Tidak ada angka yang berlaku untuk semua bisnis. Tetapkan dari lead yang akhirnya closing: lihat sinyal pada chat awal mereka, lalu letakkan ambang MQL sedikit di bawahnya. SQL adalah ambang yang lebih tinggi, saat sales menilai lead siap ditawari. Cocokkan lagi setelah satu siklus closing.
Bagaimana cara menilai kualitas lead WhatsApp dari iklan?
Baca lima sinyal di chat: produk, anggaran, lokasi, waktu, dan ajakan bertemu. Beri bobot tertulis, kelompokkan lead menjadi dingin, hangat, dan panas, lalu cocokkan dengan lead yang closing. Jangan menilai dari jumlah pesan saja, karena chat panjang belum tentu berarti lead yang cocok.
Apakah AI Agent Dalekta bisa menaikkan tahap lead dan mengirim event?
Bisa. AI Agent dapat menaikkan lead ke MQL atau Prospek berdasarkan percakapan, dan Dalekta lalu mengirim event yang dipetakan di Event Mapping untuk tahap itu. Syaratnya: lead terdeteksi berasal dari Meta, tahapnya punya mapping, dan Pixel ID serta Access Token sudah tersimpan. Closing baru mengirim event setelah nominal tercatat.
Apakah tahap MQL otomatis dikirim ke Meta?
Tidak otomatis. MQL dikirim bila sudah dipetakan ke event Meta di Event Mapping. Tombol Pakai rekomendasi membiarkan MQL kosong supaya Lead tidak terkirim dua kali. Isi MQL dengan event yang berbeda dari Masuk WA bila ingin tahap itu terkirim, lalu cek barisnya di Event Logs.
