El lead scoring permite asignar una puntuación a cada contacto según su encaje con tu cliente ideal y su comportamiento. El objetivo es simple: que ventas hable antes con quienes tienen mayor probabilidad de convertirse en clientes. En Roimaiori diseñamos modelos a medida que combinan variables demográficas (sector, tamaño, cargo), de interés (producto, caso de uso) y de comportamiento (aperturas, clics, visitas clave, descargas, repetición).

Partimos de tu histórico: analizamos qué señales se repiten en los leads que acaban siendo clientes y qué patrones aparecen en contactos de baja calidad. Con esa base definimos un modelo inicial con ponderaciones por señal y umbrales para distinguir MQL y SQL. El sistema no es rígido: se revisa periódicamente para corregir sesgos y adaptarse a cambios en la estrategia.

El scoring se operacionaliza en tu CRM: cuando un contacto supera el umbral, creamos una tarea o alerta para el equipo comercial; si baja por inactividad, lo devolvemos a nurturing con contenidos adecuados. También asignamos decays en el tiempo para que las señales pierdan peso si no hay nuevas interacciones. La meta es equilibrar reactividad con calidad.

Para organizaciones con varios productos o países, preparamos modelos paralelos por línea de negocio o región. Así evitamos comparaciones injustas y priorizamos dentro del contexto correcto. Cuando el volumen lo permite, añadimos capas predictivas con machine learning para detectar combinaciones de señales menos obvias.

Medimos impacto con KPIs de eficiencia comercial: tiempo a contacto, tasa de reunión, conversión a oportunidad e ingresos por lead priorizado frente a control. Con este feedback afinamos umbrales y pesos. Un buen scoring mejora foco y moral del equipo: trabajan con leads más preparados y cierran más.