El Lead Scoring es básicamente un sistema de puntos. Cada lead (persona que deja sus datos en tu web) recibe una puntuación en función de:
Quién es (su perfil, cargo, empresa, sector).
Qué hace (acciones que realiza: abrir emails, descargar guías, visitar páginas de precios).
Cuanto más alta es la puntuación, más cerca está de convertirse en cliente.
Por ejemplo:
Un lead que solo descargó un ebook → 10 puntos.
Un lead que además abrió 3 emails y visitó la página de precios → 50 puntos.
Un lead que pidió una demo → 90 puntos.
Prioriza esfuerzos → el equipo de ventas no pierde tiempo en leads fríos.
Mejora la conversión → atacas primero a los que están más listos para comprar.
Optimiza recursos → alineas marketing y ventas con datos reales.
Permite automatizar → según la puntuación, un lead entra en un flujo de nurturing u otro.
Dicho claro: no todos los leads valen lo mismo. El Lead Scoring evita que gastes energía en perseguir curiosos y te enfoques en clientes potenciales reales.
Definir criterios → perfil ideal (buyer persona) y señales de interés.
Asignar puntos → +10 si abre un email, +20 si visita la página de precios, -10 si usa un email genérico tipo @hotmail.
Establecer rangos →
0–30 puntos: lead frío.
31–70 puntos: lead cualificado para marketing (MQL).
71–100 puntos: lead cualificado para ventas (SQL).
Automatizar → según el rango, el CRM envía emails, asigna al comercial o espera más interacciones.
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Poner demasiados criterios → complicar el scoring hasta hacerlo inmanejable.
No actualizar los criterios → el mercado cambia y tu scoring también debe hacerlo.
Valorar solo el perfil y no el comportamiento (o al revés).
No alinear marketing y ventas → ambos deben acordar qué es un lead cualificado.
Porcentaje de leads cualificados (MQL/SQL).
Tasa de conversión por rango de scoring.
Tiempo medio hasta la conversión.
ROI del proceso de scoring.

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