Lead scoring resolve um problema simples: vendedor tem 8 horas e 200 leads. Por qual ligar primeiro?
Score se monta em 2 dimensões. Fit: o lead se parece com o ICP? (setor, porte, cargo, geografia). Engajamento: o lead demonstrou interesse? (abriu email, voltou no site, baixou material, agendou demo).
Modelo simples que funciona em PME BR: 0-40 pontos de fit + 0-40 de engajamento + 0-20 de timing (sinal de urgência tipo 'pediu proposta', 'comparou preço'). Acima de 70 = SDR ataca hoje. 40-70 = nutrição automatizada. Abaixo de 40 = arquiva ou descarta.
Pode fazer manual (planilha + regras) ou via CRM com motor próprio. RD Station, HubSpot, Mix fazem nativo. Ploomes, Pipedrive precisam de add-on ou automação externa.
Lead scoring com IA (2026) lê comportamento implícito que regra explícita não captura — tom de resposta, padrão de uso da página, similaridade com clientes que já fecharam. Aumenta precisão 30-50% em testes BR.
Erro comum: criar 30 critérios e nunca recalibrar. Score envelhece — o que separava cliente bom de ruim em 2024 pode estar invertido em 2026. Revise trimestralmente comparando scores antigos com fechamentos reais.