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.

Por qué es importante el Lead Scoring

  • 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.

Cómo funciona el Lead Scoring

  1. Definir criterios → perfil ideal (buyer persona) y señales de interés.

  2. Asignar puntos → +10 si abre un email, +20 si visita la página de precios, -10 si usa un email genérico tipo @hotmail.

  3. Establecer rangos

    • 0–30 puntos: lead frío.

    • 31–70 puntos: lead cualificado para marketing (MQL).

    • 71–100 puntos: lead cualificado para ventas (SQL).

  4. Automatizar → según el rango, el CRM envía emails, asigna al comercial o espera más interacciones.

Lead Scoring: Errores comunes

  • 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.

KPIs clave para medir el Lead Scoring

  • 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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