Lead scoring: cómo montarlo sin sobreingeniería

Por qué la mayoría de sistemas de puntuación de leads no se usan, y una versión simple de dos ejes que sí sobrevive al primer trimestre.

Philippe Saint-Hubert
Philippe Saint-Hubert

Casi todos los sistemas de puntuación de leads que nos encontramos están abandonados. Se montaron con veinte reglas, nadie entiende de dónde sale el número, ventas no se lo cree y acaba ignorándolo.

El problema no es la idea. Es que se monta demasiado complejo para lo que hace falta.

Los dos ejes

La simplificación que funciona: puntuar por separado dos cosas que casi todo el mundo mezcla en un solo número.

Encaje. ¿Es el tipo de empresa a la que vendemos? Sector, tamaño, modelo. Es estable y cambia poco.

Intención. ¿Da señales de estar buscando ahora? Ha pedido precio, ha vuelto tres veces a la web, ha abierto varios correos, ha visto la página de pricing.

Mezclarlos produce números sin sentido: un lead con encaje perfecto y cero intención suma lo mismo que uno con intención alta y encaje malo, y son casos completamente distintos que piden acciones distintas.

Con dos ejes tienes cuatro cuadrantes y cada uno tiene una acción obvia:

  • Encaje alto, intención alta: contacto inmediato. Es todo lo que hay.
  • Encaje alto, intención baja: nutrir. Volverán, y hay que existir cuando lo hagan.
  • Encaje bajo, intención alta: mirar por si acaso. Puede ser un caso que no habías previsto.
  • Encaje bajo, intención baja: fuera.

Cuántas reglas

Entre tres y cinco por eje. Si necesitas más, es que no sabes cuáles predicen y estás cubriéndote.

Y las reglas tienen que salir de tus datos, no de una plantilla. El método: coge las oportunidades del último año, mira qué tenían en común las que cerraron y qué tenían las que no. Ahí están tus reglas. Es el mismo ejercicio que define el perfil de cliente ideal.

El error de puntuar con datos que no tienes

Si tu formulario pide tres campos, no puedes puntuar presupuesto ni urgencia. Y sin embargo se define la regla igualmente, se queda siempre en cero y nadie lo revisa.

Antes de definir cada regla, comprueba que el dato existe y está relleno en la mayoría de registros. Un campo vacío en el 40 % de los casos no sirve para puntuar nada.

Cómo validar que funciona

La prueba es simple y casi nadie la hace: ¿los leads con puntuación alta cierran más que la media?

Aplica la puntuación hacia atrás sobre las oportunidades del último año y compara tasas de cierre por tramo. Si el tramo alto no cierra claramente mejor que el bajo, tu puntuación no está midiendo nada y es peor que no tenerla, porque genera confianza falsa.

Repite esta comprobación cada seis meses. Los modelos envejecen.

Que ventas se lo crea

Un sistema que ventas ignora no existe, por muy bien montado que esté. Tres cosas ayudan:

Que se entienda. Si un comercial no puede explicar por qué un lead tiene 80 puntos, no va a confiar. Prefiere reglas simples y transparentes a un modelo opaco que acierta algo más.

Que ventas participe en definirlo. Media hora con quien cualifica a diario vale más que un análisis en solitario.

Que haya vuelta. Que ventas pueda marcar “esto estaba mal puntuado” y que alguien lo mire. Sin ese circuito, el sistema no mejora nunca.

Cuándo no montarlo

Si recibes pocos leads al mes, no lo montes. Que los mire una persona. La puntuación resuelve un problema de volumen, y sin volumen solo añade una cosa más que mantener.

Y si tu problema real es que tardas un día en responder, arregla eso primero. Suele valer más que cualquier puntuación.

Preguntas rápidas

¿Puntuación numérica o categorías? Categorías, del tipo A, B y C por eje. Los números invitan a una precisión que no tienes.

¿Y el scoring con IA? Puede afinar si tienes muchos datos históricos limpios. Con pocos, ajusta al ruido. Y pierdes transparencia, que es justo lo que hace que ventas confíe. Sobre agentes que califican.

¿Cada cuánto se revisa? Semestral, o cuando cambie el producto o el precio.

¿Sirve para outbound? El eje de encaje sí, es prácticamente el perfil de cliente. El de intención se sustituye por señales.

Cómo lo hacemos

Dos ejes, pocas reglas sacadas de tus datos reales, y la validación hacia atrás antes de ponerlo en producción. Y una conversación con quien cualifica a diario, que suele cambiar la mitad de las reglas que salían del análisis.

Es parte de RevOps y CRM. Media hora y lo montamos con tus números.

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