Lead scoring.

El lead scoring es puntuar cada lead con dos bloques de criterios —el ajuste, que es quién es, y el interés, que es lo que hace— para saber a quién se llama primero. No hay más misterio en el método. El misterio está en para qué lo quieres, y ahí casi todo el mundo se equivoca de pregunta.

La creencia habitual es que el scoring separa leads buenos de leads malos. No es eso. Un lead no es bueno o malo en abstracto: es antes o después. Lo que decide el scoring es el orden de las llamadas de mañana, y el orden importa porque el tiempo de tu equipo es finito y el de tus leads también. El que te pregunta el precio hoy y no recibe respuesta en dos días no se queda esperando: se va con otro. El que se descargó una guía y no ha vuelto no ha hecho nada mal, solo no toca todavía.

De ahí sale el error de casa, y es el gordo: un modelo que nadie usa es una columna más en el CRM. Es lo que pasa en casi todas las implantaciones. Se monta el modelo, se pinta la columna, se enseña en una reunión, y al día siguiente el comercial vuelve a llamar por orden de llegada porque nadie le ha dicho qué cambia en su mañana. La misma regla que se aplica al pipeline —un deal sin próxima acción es un deal muerto— vale aquí: una puntuación sin una acción detrás no es información, es decoración.

Los dos ejes miden cosas que no se sustituyen entre sí. El ajuste es estructural y cambia poco: en qué se parece esta empresa a las que te compran de verdad. Eso es lo que describe tu buyer persona, y por eso el ajuste se puede puntuar antes de que el lead haga nada. El interés es temporal y cambia cada semana: qué ha hecho, cuándo y cuántas veces. Sumarlos en un número está bien para ordenar; borrarlos está mal, porque el número no te dice si tienes delante a alguien que no puede comprar o a alguien que todavía no quiere.

Los criterios de ajuste no se inventan en una pizarra: se rellenan preguntando. Cuatro preguntas en el minuto dos de la primera conversación, antes de contar nada de lo tuyo, dan el bloque entero: cuánto invierte al mes en captación, qué retorno está viendo y si lo sabe medir, por qué canales capta hoy y quién ejecuta dentro. Ahí tienes presupuesto, madurez de medición, dependencia de canal y capacidad interna. Un modelo que puntúa el tamaño de la empresa y no pregunta ninguna de las cuatro está puntuando el envase.

Los pesos tampoco se votan. Un criterio entra en el modelo si separa a los que te compraron de los que no, y ese dato lo tienes: mira tus últimos cincuenta deals cerrados, ganados y perdidos, y comprueba en cuáles se cumplía cada criterio. Si se cumplía por igual en los dos grupos, el criterio no informa de nada y sobra, por muy razonable que suene. Los motivos de pérdida son la mitad de esa comparación y suelen ser la mitad que nadie mira.

La parte del interés depende de algo que no está en el modelo: que las señales lleguen. Si la web no distingue una visita a una página de servicio de una visita al blog, o si el formulario no pregunta nada que sirva para puntuar, el bloque de comportamiento se queda en aperturas de correo, que es la señal más débil que existe. Antes de montar el scoring hay que tener el tracking en pie y los formularios pensados como parte del CRO, no como un trámite al final de la página. Y el mismo criterio de multiplicar en vez de sumar que se usa para priorizar ideas con ICE vale aquí para los descalificadores: hay notas que no se compensan con otras notas.

El umbral no es una nota de corte moral, del tipo “a partir de 70 es un lead bueno”. Es una cuenta de aforo. Si entran doscientos leads al mes y tu equipo atiende bien cuarenta conversaciones, el umbral es el que deja pasar cuarenta. Meter más leads que capacidad comercial no es tener un pipeline lleno: es pagar por reuniones mal atendidas. Y funciona en los dos sentidos, que es lo que sorprende en la reunión: si contratas a alguien más, el umbral baja y de golpe hay leads que ayer no se llamaban y hoy sí, sin haber tocado el modelo.

Lo que pasa al cruzar el umbral es el resto del trabajo. Un lead que pasa se convierte en un MQL, y la definición de MQL es un pacto entre marketing y ventas, no una fila de una hoja de cálculo: quién lo llama, en cuántas horas, y qué hace ventas si no le cuadra —lo devuelve con motivo, y ese motivo recalibra el modelo—. Cuando ventas lo acepta y confirma que hay problema, presupuesto y momento, deja de ser MQL y pasa a ser un SQL. Sin ese tramo escrito en el proceso comercial, el umbral es una raya en un informe.

Y los que se quedan debajo no se tiran. Se quedan en nurturing con su nota, que se mueve cuando vuelven. Un lead con ajuste alto e interés bajo es la mejor materia prima que tienes para dentro de tres meses: ya sabes que encaja. Cuando su comportamiento cambie —vuelve a la web, entra por una página de precio, abre la propuesta cuatro veces sin responder— la nota sube sola y aparece por encima del umbral sin que nadie haya hecho nada. Eso es lo que sube la tasa de cierre sin subir la inversión: no llamar a más gente, llamar en el momento correcto.