O Que é Lead Scoring e Por Que Sua Empresa Precisa
Lead scoring é um sistema de pontuação que classifica leads com base em dois eixos: fit (o quanto o lead se encaixa no seu ICP) e interesse (o quanto o lead está engajado com sua empresa).
Sem lead scoring, seu time de vendas trata todos os leads da mesma forma - perdendo tempo com leads frios enquanto leads quentes esfriam esperando contato. Com scoring, você sabe exatamente quem priorizar.
+35% Conversão
Leads com score alto convertem significativamente mais que a média
-40% Tempo
SDRs focam apenas em leads qualificados, sem perder tempo com frios
Previsibilidade
Pipeline mais previsível com leads de qualidade consistente
Scoring Explícito (FIT)
Baseado em dados demográficos e firmográficos que indicam se o lead se encaixa no seu ICP.
- Cargo/Função
- Setor da empresa
- Porte (funcionários)
- Faturamento
- Região
Scoring Implícito (INTERESSE)
Baseado em comportamentos que indicam interesse e engajamento com sua empresa.
- Abriu emails
- Clicou em links
- Visitou site
- Baixou material
- Respondeu mensagem
Modelo de Pontuação: Exemplo Prático
Abaixo está um modelo de lead scoring que você pode adaptar para sua empresa. Os pontos são sugestões - ajuste com base nos seus dados de conversão.
Scoring Explícito (FIT) - Máximo 50 pontos
| Critério | Valor | Pontos |
|---|---|---|
| Cargo | C-Level (CEO, CMO, CRO) | +15 |
| Diretor/VP | +12 | |
| Gerente/Head | +8 | |
| Coordenador/Analista | +3 | |
| Porte (funcionários) | 50-500 (sweet spot) | +15 |
| 500-2000 | +10 | |
| <50 ou >2000 | +5 | |
| Setor | Setor prioritário (Tech, Fintech) | +10 |
| Setor secundário | +5 | |
| Região | SP, RJ (foco principal) | +10 |
| Outras regiões Brasil | +5 |
Scoring Implícito (INTERESSE) - Máximo 50 pontos
| Comportamento | Pontos | Observação |
|---|---|---|
| Respondeu email/LinkedIn | +20 | Sinal forte de interesse |
| Solicitou contato/demo | +25 | Intenção clara de compra |
| Abriu 3+ emails | +10 | Engajamento consistente |
| Clicou em link do email | +8 | Por clique |
| Visitou página de preços | +15 | Sinal de consideração |
| Baixou material rico | +10 | eBook, whitepaper |
| Aceitou conexão LinkedIn | +5 | Abertura para contato |
| Pediu para não ser contatado | -50 | Desqualifica imediatamente |
Classificação Final (FIT + INTERESSE)
| Score Total | Classificação | Ação Recomendada |
|---|---|---|
| 80-100 | HOT (SQL) | Contato imediato (até 24h). Prioridade máxima. |
| 60-79 | WARM (MQL) | Contato em 48h. Continuar nurturing. |
| 40-59 | COOL | Nurturing automatizado. Reavaliar em 30 dias. |
| <40 | COLD | Manter em base para campanhas futuras ou descartar. |
Como Implementar Lead Scoring na Prática
Analise Seus Dados Históricos
Antes de criar o modelo, entenda quais características seus clientes fechados tinham em comum.
- Exporte dados de oportunidades ganhas dos últimos 12 meses
- Identifique padrões: cargo, setor, porte, comportamentos
- Compare com oportunidades perdidas - o que diferencia?
Defina Critérios e Pesos
Com base na análise, defina quais critérios usar e quanto cada um vale.
- Comece com 5-7 critérios principais (não complique)
- Atribua mais pontos para critérios que correlacionam com conversão
- Inclua critérios de desqualificação (pontos negativos)
Configure no CRM/Ferramenta
Implemente o modelo na ferramenta que você usa para gestão de leads.
- HubSpot, Salesforce, Pipedrive têm scoring nativo
- Para ferramentas sem scoring, use planilha ou automação
- Garanta que o score seja atualizado automaticamente
Defina Thresholds e Processos
Estabeleça quando um lead passa de MQL para SQL e qual a ação esperada.
- Score X = MQL → entra em cadência de nurturing
- Score Y = SQL → SDR deve contatar em 24h
- Documente e treine o time
Monitore e Ajuste
Lead scoring não é 'configure e esqueça'. Revise regularmente.
- Compare taxa de conversão por faixa de score
- Colete feedback do time de vendas
- Ajuste pesos trimestralmente com base em dados
Quando Faz Sentido Ter Leads Já Pontuados?
Implementar lead scoring exige tempo, dados históricos e expertise. Se você está começando ou não tem volume para validar o modelo, pode fazer sentido receber leads já qualificados.
Sinais de que Precisa de Ajuda
- Não tem dados históricos suficientes para criar modelo
- Time de vendas reclama da qualidade dos leads
- Não sabe diferenciar MQL de SQL
- Taxa de conversão de leads muito baixa
- Não tem ferramenta com scoring nativo
O Que Entregamos
- Leads já qualificados e pontuados
- Fit com seu ICP validado
- Sinais de interesse mapeados
- Priorização clara (quem contatar primeiro)
- Dados enriquecidos e atualizados