Lead scoring

Lead scoring es una práctica de priorización en ventas y marketing. La idea básica: no todos los contactos en un CRM merecen el mismo tiempo de un comercial. El scoring asigna puntos según criterios definidos —cargo, sector, tamaño de empresa, número de visitas a la web, apertura de emails, solicitud de demo— para distinguir los prospectos activos y afines de los que todavía no están listos o no encajan con el perfil objetivo.

Existen dos enfoques principales. El scoring basado en reglas asigna puntos manualmente según criterios que el equipo de ventas define; es transparente y fácil de auditar, pero depende de que las reglas sean correctas y se actualicen cuando el mercado cambia. El scoring predictivo usa modelos estadísticos o de machine learning entrenados sobre el historial de conversiones del propio CRM para calcular la probabilidad real de cierre; es más preciso a medida que hay más datos, pero requiere datos históricos suficientes para entrenar el modelo.

El error más frecuente es implementar un modelo de scoring sin alineación entre marketing y ventas sobre qué define un "lead cualificado". Si los criterios del modelo no reflejan lo que realmente convierte, el scoring genera ruido en lugar de prioridad.

Con IA, el scoring puede incorporar señales de comportamiento más ricas —patrones de navegación, sentimiento en interacciones, similitud con clientes existentes— pero los mismos principios aplican: basura dentro, basura fuera.

LichiroLabs implementa lead scoring predictivo como parte del sistema de captación y ventas con IA, integrado con el CRM y alineado con los criterios reales del equipo comercial.