{"id":97786,"date":"2026-09-01T12:57:29","date_gmt":"2026-09-01T10:57:29","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/?p=97786"},"modified":"2026-09-28T13:36:49","modified_gmt":"2026-09-28T11:36:49","slug":"lead-scoring-que-es-como-funciona-y-como-crear-un-modelo-efectivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/marketing\/lead-scoring-que-es-como-funciona-y-como-crear-un-modelo-efectivo\/","title":{"rendered":"Lead scoring: qu\u00e9 es, c\u00f3mo funciona y c\u00f3mo crear un modelo efectivo"},"content":{"rendered":"\n<p>En Marketing Digital y an\u00e1lisis de datos, en muchas ocasiones es necesario priorizar los contactos que tienen m\u00e1s posibilidades de realizar una acci\u00f3n como puede ser la compra. Te contamos c\u00f3mo puede ayudarte el Lead Scoring y c\u00f3mo aplicarlo paso a paso para que puedas lograr los objetivos planteados en tu negocio. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qu\u00e9 es el lead scoring y para qu\u00e9 sirve<\/h2>\n\n\n\n<p>El lead Scoring es una t\u00e9cnica en la que se asigna una puntuaci\u00f3n num\u00e9rica a cada contacto (lead) que recibe un sitio web. Esta puntuaci\u00f3n se determina atendiendo a c\u00f3mo encaja con el cliente ideal previamente definido y al <strong>inter\u00e9s que este muestra en tu producto o servicio<\/strong>. De esta forma, se obtiene una puntuaci\u00f3n o lead score que te permitir\u00e1 saber a qui\u00e9n debes priorizar. De esta forma el equipo de Marketing puede conocer cu\u00e1les son los contactos m\u00e1s preparados para poder pasarlos a ventas. <br>Gracias a esta metodolog\u00eda es posible <strong>priorizar el trabajo del equipo comercial<\/strong>, reducir el tiempo que se emplea en contactos poco cualificados, personalizar la comunicaci\u00f3n atendiendo al punto en el que se encuentra cada persona y mejorar la relaci\u00f3n entre los equipos de ventas y marketing para acordar de manera conjunta qu\u00e9 se considera un lead de calidad. Todo ello se traduce en mayor automatizaci\u00f3n de tareas y en trabajo con datos que ayudar\u00e1 a los equipos a ser m\u00e1s eficientes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo funciona el lead scoring<\/h2>\n\n\n\n<p>Para entender el funcionamiento de lead scoring es necesario partir de dos grandes bloques de informaci\u00f3n. Uno de ellos es <strong>determinar qui\u00e9n es el lead y qu\u00e9 es lo que hace<\/strong>. Una vez identificado se suman o se restan puntos atendiendo a diferentes criterios hasta que se obtiene un valor final. Si la cifra obtenida supera el umbral prefijado, el contacto pasa a considerarse listo para la siguiente fase del <a href=\"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/marketing\/que-es-un-embudo-de-conversion-y-como-crearlo\/\">embudo de conversi\u00f3n<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Perfil o adecuaci\u00f3n del lead<\/h3>\n\n\n\n<p>Es importante definir qui\u00e9n es el lead, es decir medir cu\u00e1nto se parecen los contactos a tu cliente ideal. Para ello ser\u00e1 necesario apoyarse de dos tipos de datos:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>&#8211; <strong>Datos demogr\u00e1ficos<\/strong>: informaci\u00f3n de la persona, como su cargo, su departamento o su ubicaci\u00f3n.<br>&#8211; <strong>Datos firmogr\u00e1ficos<\/strong>: informaci\u00f3n de la empresa, como el sector, el tama\u00f1o o los ingresos. Son especialmente importantes en entornos B2B.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Comportamiento e intenci\u00f3n de compra<\/h3>\n\n\n\n<p>Cuando hablamos de comportamiento nos referimos a <strong>c\u00f3mo act\u00faa ese lead en relaci\u00f3n al sitio web<\/strong>, por lo que entran en juego las visitas, las veces que abre los emails que le env\u00edas, los clics, los registros que realiza o las descargas de contenidos. Pero no todas las acciones que realiza tienen el mismo peso. Por ejemplo, leer una entrada de blog suele catalogarse como un inter\u00e9s bajo, pero visitar la p\u00e1gina en la que aparecen los precios o solicitar una demostraci\u00f3n denota una intenci\u00f3n de compra m\u00e1s clara. <br>Por otro lado, hay que fijarse tambi\u00e9n en los denominados <strong>datos de intenci\u00f3n o intent data<\/strong>, que son las se\u00f1ales de terceros que indican cu\u00e1ndo una empresa est\u00e1 investigando de manera activa para obtener soluciones que encajen con lo que puedes ofrecerles, por lo que aportan un gran valor a la hora de afinar el modelo. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Puntuaci\u00f3n positiva, negativa y p\u00e9rdida de puntos<\/h3>\n\n\n\n<p>Como ya hemos indicado, la puntuaci\u00f3n final depender\u00e1 de la suma o resta de distintas puntuaciones por lo que se puede obtener un <strong>scoring positivo o negativo<\/strong>. As\u00ed cuando las acciones o atributos indican una baja probabilidad de compra, se restar\u00e1n puntos del scoring. Por ejemplo, alguien que visita solo la p\u00e1gina de empleo probablemente busca trabajo, no un producto, y un email de un dominio personal puede restar en un contexto B2B. Por otro lado, tambi\u00e9n es conveniente que te fijes la p\u00e9rdida de puntos por inactividad, es decir, si el contacto lleva semanas sin volver a visitar la web o abrir los emails que recibe, es muy probable que su inter\u00e9s se haya enfriado, por lo que su puntuaci\u00f3n deber\u00e1 bajar de manera proporcional. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qu\u00e9 tipos de lead scoring existen<\/h2>\n\n\n\n<p>El lead scoring se puede aplicar de distintas formas ya que no todos los modelos tienen la misma complejidad, no obstante, existen algunos enfoques que pueden resultarte muy \u00fatiles a la hora de aplicarlos. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Lead scoring manual o basado en reglas<\/h3>\n\n\n\n<p>Es el m\u00e9todo m\u00e1s habitual, tambi\u00e9n llamado puntuaci\u00f3n basada en puntos (point-based scoring) en el que <strong>decides qu\u00e9 atributos y acciones punt\u00faan y cu\u00e1nto valen<\/strong>. Es f\u00e1cil de entender, r\u00e1pido de implementar y suficiente para la mayor\u00eda de pymes. A pesar de ello, tambi\u00e9n presenta limitaciones ya que depende de tu criterio y requiere que lo revises de manera peri\u00f3dica para que funcione como debe. <br>Los modelos manuales con criterios de metodolog\u00edas de calificaci\u00f3n de ventas como BANT (presupuesto, autoridad, necesidad y tiempo) o MEDDIC, m\u00e1s adecuada para procesos de venta en los que entran en juego muchos factores; sirven para <strong>definir qu\u00e9 se\u00f1ales cualitativas merece la pena puntuar<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Lead scoring predictivo<\/h3>\n\n\n\n<p>En lugar de asignar puntos a mano, la puntuaci\u00f3n predictiva utiliza <a href=\"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/algoritmos-de-machine-learning-e-ia-la-columna-vertebral-de-la-inteligencia-artificial-moderna\/\">algoritmos de machine learning<\/a> que analizan datos hist\u00f3ricos para estimar la probabilidad de que un lead se convierta en cliente. Es decir,<strong> se basan en el modelado predictivo<\/strong>\u00a0y en la regresi\u00f3n log\u00edstica (uno de los modelos estad\u00edsticos m\u00e1s empleados) para clasificar los contactos seg\u00fan la probabilidad de conversi\u00f3n. De esta forma es posible descubrir patrones que de otra forma ser\u00edan muy dif\u00edciles de detectar, aunque su principal inconveniente es que para que pueda funcionar bien es necesario que cuentes con un volumen de datos razonable.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Lead scoring con inteligencia artificial<\/h3>\n\n\n\n<p>Es la evoluci\u00f3n natural del modelo predictivo y muchas de las plataformas actuales ya incorporan <a href=\"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/big-data\/inteligencia-artificial-guia-para-entender-que-es-y-como-funciona\/\">inteligencia artificial<\/a> que <strong>se reentrena de forma continua con nuevos datos<\/strong>, ajusta los pesos autom\u00e1ticamente e incluso enriquece los perfiles con informaci\u00f3n externa. Herramientas como Leadspace, una plataforma de datos de cliente que utiliza IA para identificar perfiles ideales, ilustra hacia d\u00f3nde va el sector.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo crear un modelo de lead scoring paso a paso<\/h2>\n\n\n\n<p>La mejor opci\u00f3n siempre es que crees tu propio modelo ya que obtendr\u00e1s mejores resultados, a continuaci\u00f3n te contamos c\u00f3mo puedes hacerlo siguiendo una serie de pasos. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Definir el perfil de cliente ideal<\/h3>\n\n\n\n<p>El punto de partida es la <strong>definici\u00f3n del ICP (Ideal Customer Profile)<\/strong>, es decir, describe qu\u00e9 tipo de empresa y de persona obtiene m\u00e1s valor de tu producto o servicio: sector, tama\u00f1o, cargo, necesidades\u2026 Es importante que te detengas en este punto, por los atributos que definas en esta fase ser\u00e1n los que m\u00e1s puntos aporten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Analizar los datos de clientes anteriores<\/h3>\n\n\n\n<p>Es importante que <strong>cuentes con los datos que ya tienes<\/strong> y que acudas a las bases de datos de estos, tanto actuales como pasados para encontrar puntos en com\u00fan entre ellos. Por ejemplo para saber qu\u00e9 tipo de contenidos consumieron, cu\u00e1nto tardaron en decidirse o qu\u00e9 ten\u00edan en com\u00fan antes de realizar dicha compra. De esta forma podr\u00e1s encontrar nexos a la hora de construir un modelo basado en certezas. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Seleccionar las se\u00f1ales que se van a puntuar<\/h3>\n\n\n\n<p>Elige un n\u00famero acotado de se\u00f1ales relevantes, tanto de perfil como de comportamiento. Es preferible empezar con pocas y <strong>bien justificadas<\/strong> que con una lista interminable imposible de mantener.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Asignar puntos a cada acci\u00f3n y atributo<\/h3>\n\n\n\n<p>Da m\u00e1s<strong> peso a lo que m\u00e1s se correlaciona con la compra<\/strong>. Una visita a la p\u00e1gina de precios suele valer bastante m\u00e1s que la apertura de un email, y una descarga de un eBook o un whitepaper indican inter\u00e9s en un tema concreto, por lo que tambi\u00e9n punt\u00faa y sirve para segmentar. No olvides incluir puntuaciones negativas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Establecer los umbrales de MQL y SQL<\/h3>\n\n\n\n<p>Define a partir de qu\u00e9 puntuaci\u00f3n un contacto se considera <strong>Marketing Qualified Lead (MQL)<\/strong>, es decir, listo para ser evaluado por ventas. Cuando el equipo comercial lo revisa y lo acepta, pasa a ser <strong>Sales Qualified Lead (SQL)<\/strong>. Fijar bien este umbral evita saturar a ventas con leads inmaduros o dejar escapar oportunidades.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Validar el modelo con el equipo comercial<\/h3>\n\n\n\n<p>Ning\u00fan modelo est\u00e1 terminado sin la opini\u00f3n de quienes lo van a usar. Re\u00fanete con ventas, contrasta los leads mejor puntuados con su percepci\u00f3n real y ajusta lo necesario. Este acuerdo, formalizado en un SLA entre ambos equipos, es la base del smarketing.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ejemplo pr\u00e1ctico de lead scoring con tabla de puntuaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>Veamos un modelo sencillo para una empresa B2B que vende software de gesti\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td>Tipo<\/td><td>Se\u00f1al<\/td><td>Puntos<\/td><\/tr><tr><td>Perfil (demogr\u00e1fico)<\/td><td>Cargo de decisi\u00f3n (direcci\u00f3n o gerencia)<\/td><td>+15<\/td><\/tr><tr><td>Perfil (firmogr\u00e1fico)<\/td><td>Empresa de 50 a 250 empleados<\/td><td>+10<\/td><\/tr><tr><td>Perfil (firmogr\u00e1fico)<\/td><td>Sector objetivo<\/td><td>+10<\/td><\/tr><tr><td>Comportamiento<\/td><td>Descarga de un whitepaper<\/td><td>+10<\/td><\/tr><tr><td>Comportamiento<\/td><td>Visita a la p\u00e1gina de precios<\/td><td>+20<\/td><\/tr><tr><td>Comportamiento<\/td><td>Solicitud de demo<\/td><td>+30<\/td><\/tr><tr><td>Comportamiento<\/td><td>Apertura de un email<\/td><td>+2<\/td><\/tr><tr><td>Negativo<\/td><td>Email de dominio personal<\/td><td>-10<\/td><\/tr><tr><td>Negativo<\/td><td>Visita a la p\u00e1gina de empleo<\/td><td>-15<\/td><\/tr><tr><td>Negativo<\/td><td>30 d\u00edas sin actividad<\/td><td>-10<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Una vez establecida la puntuaci\u00f3n, se decide fijar el umbral MQL en 60 puntos. Pero, \u00bfc\u00f3mo ser\u00eda el cliente ideal? Imagina por ejemplo un contacto de un director de marketing (+15) de una empresa tecnol\u00f3gica (+10) de 120 empleados (+10) que descarga un whitepaper (+10) y despu\u00e9s visita la p\u00e1gina de precios (+20). La suma total de sus puntuaciones ser\u00eda 65, por lo que superar\u00eda el umbral para ser MQL. De esta forma ventas podr\u00eda ponerse en contacto con \u00e9l mientras su inter\u00e9s se encuentra en el punto m\u00e1s alto. <br>Por otro lado, podemos tener un contacto que solo ha abierto tres emails y ha visitado la secci\u00f3n de empleo. En este caso, la suma ser\u00eda menor o incluso puede quedar por debajo de cero. Al no alcanzarse el umbral, no llega a ventas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo aplicar el lead scoring en un CRM<\/h2>\n\n\n\n<p>El <a href=\"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/marketing\/que-es-y-como-funciona-un-crm\/\">CRM (Customer Relationship Management)<\/a> es el lugar donde se almacenan los datos de los leads, se ejecuta la puntuaci\u00f3n y se gestiona el traspaso entre marketing y ventas y son compatibles con el lead scoring, pero debes tener en cuenta que independientemente de las herramientas que utilices es necesario que sepas configurar las reglas y los flujos de trabajo (marketing automation) y garantizar la gesti\u00f3n del CRM, es decir, la calidad de los datos y la sincronizaci\u00f3n correcta entre el CRM y la plataforma de marketing. En la actualidad muchas plataformas ya integran estas funciones:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>&#8211; <strong>HubSpot <\/strong>incorpora el lead scoring como una funci\u00f3n central de su plataforma de marketing y ventas.<\/li>\n\n\n\n<li>&#8211; <strong>Salesforce Pardot<\/strong> es la soluci\u00f3n B2B de Salesforce, con un enfoque interesante en cuanto a la calificaci\u00f3n de leads.<\/li>\n\n\n\n<li>&#8211; <strong>Adobe Marketo Engage<\/strong> ofrece capacidades avanzadas de puntuaci\u00f3n y nurturing.<\/li>\n\n\n\n<li>&#8211; <strong>ActiveCampaign <\/strong>es una opci\u00f3n muy popular entre pymes.<\/li>\n\n\n\n<li>&#8211; <strong>Zoho CRM<\/strong> incluye herramientas para priorizar prospectos dentro de su ecosistema de ventas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo combinar lead scoring y lead nurturing<\/h2>\n\n\n\n<p>A pesar de que hayas realizado el proceso de manera adecuada, debes tener en cuenta que no todos los leads alcanzar\u00e1n el umbral desde el primer momento, y eso es normal. Para solventarlo, deber\u00e1s aplicar el <strong>lead nurturing<\/strong>, que consiste en un proceso automatizado de comunicaci\u00f3n con los contactos que a\u00fan no tienen una puntuaci\u00f3n suficiente, con el objetivo de aumentar su inter\u00e9s y, con ello, su score.<br>Se trata de una combinaci\u00f3n en la que <strong>el lead score indica en qu\u00e9 momento se encuentra cada contacto<\/strong> y la segmentaci\u00f3n de audiencia permite agruparlos por puntuaci\u00f3n o atributos para enviarles contenidos adecuados. Alguien con baja puntuaci\u00f3n recibir\u00e1 contenidos educativos, mientras que quien se acerca al umbral recibir\u00e1 casos de \u00e9xito o comparativas. Cada interacci\u00f3n suma puntos hasta que el lead est\u00e1 listo para hablar con ventas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo saber si el modelo de lead scoring funciona<\/h2>\n\n\n\n<p>La m\u00e9trica en la que deber\u00e1s fijarte es la tasa de conversi\u00f3n de MQL a SQL, es decir, el porcentaje de leads que marketing entrega y que ventas acepta como v\u00e1lidos. Si es muy baja, el umbral es demasiado bajo o los criterios no reflejan la realidad. Si es alt\u00edsima pero llegan pocos leads, quiz\u00e1 el modelo sea demasiado exigente.<br>Pero, para que el modelo funcione, deber\u00e1s hacer una revisi\u00f3n del mismo de manera trimestral, ya que los clientes pueden cambiar, al igual que el mercado y fijarte en otros indicadores que tambi\u00e9n son muy \u00fatiles:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>&#8211; Porcentaje de SQL que acaban cerrando una venta.<\/li>\n\n\n\n<li>&#8211; Tiempo medio que tarda un lead en convertirse en cliente.<\/li>\n\n\n\n<li>&#8211; Opini\u00f3n cualitativa del equipo comercial sobre la calidad de los leads.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Errores habituales al implementar lead scoring<\/h2>\n\n\n\n<p>Si quieres implementar el lead scoring deber\u00e1s evitar <strong>dise\u00f1ar un modelo sin ventas<\/strong>, es decir, habla con tus compa\u00f1eros, porque sin su participaci\u00f3n el modelo no reflejar\u00e1 la realidad y perder\u00e1 credibilidad. Por otro lado, no punt\u00faes demasiadas se\u00f1ales, ya que si el modelo es muy complejo ser\u00e1 m\u00e1s dif\u00edcil de mantener y de interpretar.<br><strong>No te centres solo en los puntos positivos<\/strong> ya que si no restas puntos, los contactos irrelevantes acabaran tambi\u00e9n en la lista prioritaria. En este punto tambi\u00e9n es fundamental definir bien el ICP, es decir si no sabes a qui\u00e9n quieres atraer no sabr\u00e1s qu\u00e9 es lo que quieres puntuar.<br>Como ya hemos ido adelantando es importante que <strong>los datos sean de calidad<\/strong> porque si est\u00e1n duplicados o existen campos vac\u00edos en el CRM se distorsiona la puntuaci\u00f3n obtenida. Por \u00faltimo, aunque est\u00e9 bien configurado y definido, no debes olvidarte de \u00e9l, ya que el modelo debe revisarse y ajustarse de manera peri\u00f3dica para evitar que pierda eficacia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En Marketing Digital y an\u00e1lisis de datos, en muchas ocasiones es necesario priorizar los contactos que tienen m\u00e1s posibilidades de realizar una acci\u00f3n como puede ser la compra. Te contamos c\u00f3mo puede ayudarte el Lead Scoring y c\u00f3mo aplicarlo paso a paso para que puedas lograr los objetivos planteados en tu negocio. 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