O que é lead scoring (pontuação de leads)
Também chamado de: pontuação de leads, lead score, qualificação de leads por pontos
Lead scoring é o método de dar pontos a cada lead para ordenar quem merece atenção primeiro. A pontuação combina dados de perfil, como porte da empresa, segmento e cargo, com dados de comportamento, como visitas ao site, downloads e respostas a e-mails. Quando o lead passa de uma nota de corte, vai para o time comercial; abaixo dela, continua recebendo conteúdo.
Pontuação do lead = pontos de perfil + pontos de comportamento − pontos negativos
A nota de corte, a partir da qual o lead vai para vendas, deve sair dos leads que já viraram clientes, e não de palpite. Revise quando a taxa de fechamento dos leads acima do corte cair.
Uma empresa de software recebe 400 leads por mês e o time comercial só consegue ligar para 80. Antes da pontuação, a ordem era a de chegada, e os melhores contatos esperavam dias.
Com uma tabela simples de pontos e corte em 60, cerca de 70 leads por mês passam para vendas, justamente os que têm o perfil certo e mostraram interesse real. O time liga primeiro para eles, e os demais recebem uma sequência de e-mails até mostrarem mais sinais.
Perfil e comportamento
Os modelos de pontuação combinam dois tipos de dado. Os explícitos são informados pelo lead ou sobre ele: porte da empresa, segmento, cargo, localização. Os implícitos vêm do comportamento: visitas ao site, downloads, aberturas e cliques em e-mails.
Também vale tirar pontos: e-mail pessoal quando o produto é para empresas, estudante, concorrente, endereço de e-mail temporário. Pontos negativos evitam que o volume de cliques esconda um lead que nunca vai comprar.
Exemplo de tabela de pontos
| Pontos | |
|---|---|
| Empresa no segmento do perfil de cliente ideal | +20 |
| Entre 50 e 500 funcionários | +15 |
| Cargo com poder de decisão | +15 |
| Visitou a página de preços | +20 |
| Pediu demonstração | +40 |
| Abriu três ou mais e-mails no mês | +5 |
| E-mail pessoal em produto para empresas | −10 |
| Estudante ou concorrente | −50 |
Regras, previsão e IA
O modelo mais comum é o de regras: alguém define os critérios e os pontos, como na tabela acima. O modelo preditivo usa aprendizado de máquina sobre o histórico de clientes, às vezes somado a dados externos, para descobrir sozinho quais sinais antecedem uma venda.
O preditivo precisa de volume: com poucas dezenas de vendas por ano, as regras bem pensadas costumam funcionar melhor do que um modelo sem dados suficientes para aprender.
Como montar em cinco passos
- Comece pelos clientes que fecharam: o que eles tinham de perfil e o que fizeram antes de comprar.
- Liste os sinais que dá para medir, no site, no e-mail e no CRM.
- Atribua pesos, com mais peso para sinais de intenção, como pedir demonstração.
- Defina a nota de corte junto com o time comercial.
- Compare a cada trimestre a pontuação com o fechamento real e ajuste.
Erros comuns
- Dar muito peso ao que é fácil de medir, como abertura de e-mail, e pouco ao que importa.
- Nunca tirar pontos com o tempo; um lead que visitou preços há um ano não é o mesmo de ontem.
- Montar a tabela sem o comercial, que depois não confia na nota.
- Nunca revisar o modelo.
Perguntas frequentes
O que é lead scoring?
É o método de dar pontos a cada lead, combinando perfil e comportamento, para ordenar quem o time comercial deve atender primeiro.
Quais dados entram no lead scoring?
Dados de perfil, como porte, segmento e cargo, e dados de comportamento, como visitas ao site, downloads, e-mails abertos e pedidos de demonstração.
Qual a diferença entre lead scoring e MQL?
O lead scoring é a pontuação. O MQL, lead qualificado pelo marketing, é normalmente o lead que passou da nota de corte definida nessa pontuação.
O que é lead scoring preditivo?
É a pontuação feita por um modelo de aprendizado de máquina, que analisa o histórico de clientes para descobrir quais sinais antecedem uma venda.
De quanto em quanto tempo revisar a pontuação?
Uma revisão por trimestre é um bom ritmo: compare a nota dos leads com o que de fato fechou e ajuste pesos e corte.
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Rodrigo Fávaro
Fundador da ROO3, agência de marketing e tecnologia em São José do Rio Preto. Constrói produtos com IA em produção (Tobia, gerar.app, Pense Mercado) e mantém o AI Benchmark, ranking público de modelos de IA.
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