Datos de interacción
Visitas, descargas, correos, chats y eventos de producto unidos al lead.
Servicio IA · P-003 · Análisis predictivo
Scoring de leads con ML
A quién llamar primero. Modelos de propensión a cerrar sobre variables demográficas, de comportamiento, firma e intencion, conectados a tu CRM.
No se trata de clasificar mejor al lead: se trata de que el comercial llame a quien va a comprar, en el orden correcto.
Qué es y para quién
Así trabajamos Scoring de leads con ML en una de las mejores agencias de Inteligencia Artificial.
Somos una agencia de Inteligencia Artificial con equipo senior propio, método propia en cinco fases y resultados medidos en revenue, no en métricas de vanidad. Este servicio es una pieza más del sistema y se entrega con entregables cerrados, responsables y fechas.
El mismo equipo, más cierres.
Ranking de leads por probabilidad de cierre, con las razones y el momento óptimo de contacto. Lee la guía completa de Inteligencia Artificial para el contexto teórico.
El lead scoring clásico asigna puntos a mano según criterios demográficos que casi nunca se mueven. El scoring con modelos usa el comportamiento real de miles de leads: qué hizo en la web, qué pidió por presupuesto, quién le sustituyó, en qué sector compró y con qué presupuesto. El resultado no es un número, sino un orden de trabajo con un motivo.
Va dirigido a equipos comerciales con volumen suficiente para tener datos, a empresas con un ciclo de venta largo y a operaciones de marketing que necesitan saber qué leads hay que completar. Es especialmente útil en B2B, donde la lista de leads es larga y el tiempo comercial es el cuello de botella.
- Equipos comerciales B2B que no llegan a todos los leads del trimestre.
- Equipos de marketing que deben justificar la inversión por lead cualificado.
- Agencias que gestionan varios clientes con el mismo equipo comercial.
- Equipos de revenue operations que necesitan una fuente única de verdad.
Qué incluye
Seis piezas de un scoring de leads.
Datos de interacción, features, modelo calibrado, motivos y lista de trabajo diaria.
Feature store
Variables calculadas y versionadas, con su origen y su fecha de actualización.
Modelo de propensión
Entrenado con leads cerrados, validado con corte temporal y calibrado por tramo.
Ventana óptima
Modelo de momento de contacto por lead, con la confianza de la predicción.
Motivos
Variables que explican el score, para que el comercial sepa qué decir.
Lista de trabajo
Lead, score, motivo y acción sugerida, ordenada por prioridad y sincronizada con el CRM.
Trazabilidad
Cada lead tiene su orden y su motivo.
Score,features que lo explican, momento óptimo y resultado de la acción comercial.
- Score y tramo de prioridad de cada lead
- Features principales y su contribución al score
- Momento óptimo de contacto y su nivel de confianza
- Resultado registrado de la acción comercial
Cómo funciona
El ciclo del scoring.
Cinco pasos cada semana.
-
01
Recopilar
Se unen los datos de interacción con la información del lead en un único registro.
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02
Calcular features
Las variables se recalculan con la foto del momento y se versionan.
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03
Puntuar
El modelo devuelve probabilidad de cierre y ventana óptima por lead.
-
04
Ordenar
La lista se ordena por prioridad, con el motivo visible para el comercial.
-
05
Aprender
El resultado de las llamadas y los cierres vuelve al modelo como nueva señal.
El modelo se revisa cada trimestre. Si el mix de productos o el ciclo de venta cambia, se reentrena antes de que el score deje de servir.
Cómo trabajamos
De listas de lead a listas de trabajo.
Unimos los datos, entrenamos y entregamos la lista cada lunes.
-
Diagnóstico de datos
Revisamos qué datos de lead existen, su calidad y su relación con el cierre real.
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Feature store
Definimos y versionamos las variables que predicen, con su origen y su caducidad.
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Modelo y calibración
Entrenamos, validamos con corte temporal y calibramos por tramo de score.
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Integración con el CRM
El score llega al CRM con su motivo y genera la tarea del comercial.
-
Medición
Medimos conversión por tramo de score y reentrenamos con el resultado.
Dónde rinde
Tres embudos que se ordenaron.
El mismo modelo sirve para una agencia, un software o una empresa de servicios.
Los comerciales trabajaban una lista de 2.000 leads sin criterio y llamaban al principio.
La lista semanal llega ordenada con el motivo y las llamadas se duplicaron sin sumar gente.
El equipo culpaba al marketing de los leads malos sin saber de dónde venían.
El modelo mostró qué sector, canal y página convierten y el CRM se ajustó a esa realidad.
El ciclo de venta se había alargado y había leads que compraban en el segundo contacto.
La ventana óptima cambió la agenda y el equipo llamó en el momento que el modelo marcaba.
Sectores
Dónde ya lo hemos montado.
Marketing
Ventas
Operaciones
Atención al cliente
Finanzas
Legal
RR.HH.
Ecommerce
Seguros
Logística
Sanidad
Legaltech
El cambio fue sutil: los comerciales dejaron de leer la lista entera y empezaron por los 120 primeros. El resultado se vio en un trimestre.
Pablo G.
RevOps Lead · Software
Reseña verificada en Google
4,9/5 · 240+ opiniones.
¿Qué datos necesita?
Histórico de leads con su resultado (cerrado o no) y, para entrenar, al menos varios cientos de casos. El comportamiento en la web y las interacciones con el comercial son los que más peso tienen.
¿Qué pasa si no tengo comportamiento digital?
Se trabaja con lo que haya: datos de CRM, interacciones, sector, presupuesto y señales. Con menos datos el modelo tiene menos potencia, y eso te lo decimos antes de empezar.
¿Es legal usar datos de terceros?
Trabajamos con datos propios y con fuentes con licencia clara. Los enrichment de terceros se usan solo si su uso está autorizado, y eso se revisa caso por caso.
¿El score no es solo una correlación?
Un score es una estimación, no una verdad. Se valida con corte temporal y se calibra con la realidad, y se usa para ordenar el trabajo, no para decidir automáticamente a quién se le cierra.
¿Cómo se integra con mi CRM?
Por API o con las integraciones nativas de HubSpot, Salesforce o Pipedrive. El score, el motivo y la tarea se escriben en el lead para que el comercial no tenga que abrir otra herramienta.
¿Cuánto tarda?
De seis a ocho semanas hasta la primera lista automatizada, y después se entrega semanalmente con mantenimiento mínimo.
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