← Volver al blogMarketing Automation14 de enero de 20269 min de lectura

Lead scoring con datos de producto: prioriza lo que sí compra

Combina comportamiento web y señales in-app para un scoring que entrega leads listos a ventas.

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Lead scoring con datos de producto: prioriza lo que sí compra

Marketing Automation

Product Data CREAMOSTECH

Resumen ejecutivo

El scoring clásico se queda corto. Integra uso de producto y señales de intent para priorizar leads y no quemar al equipo.

Problemas que resuelve

  • Scoring basado solo en firmographics.
  • Sales recibe leads fríos y pierde tiempo.
  • Sin feedback loop para ajustar pesos.

Definir señales de fit e intent

Equilibra quién es (fit) y qué hace (intent).

  • Fit: industria, tamaño, rol decisor.
  • Intent: vistas de pricing, uso de features core, sesiones activas.
  • Pesos distintos por canal de origen.

Integrar datos de producto

Conecta el producto al CRM/marketing automation.

  • Eventos in-app a HubSpot/Salesforce.
  • Umbrales: activación, uso recurrente, adopción de feature clave.
  • Alertas automáticas al SDR si supera umbral.

SLAs y rutas automáticas

Define qué pasa cuando un lead cruza el umbral.

  • SQL automático cuando score >80.
  • Rutas: ventas, nurture o producto-led onboarding.
  • Notificaciones y tareas con contexto.

Feedback loop y optimización

Ajusta pesos con datos reales.

  • Revisión mensual con ventas: precisión del score.
  • Análisis de cierres y pérdidas para recalibrar.
  • Documenta cambios y mide impacto en win rate.

Puntos clave

  • Scoring híbrido fit + intent con datos de producto.
  • Rutas automáticas y alertas para leads calientes.
  • Feedback mensual para recalibrar y mejorar win rate.

Checklist accionable

  • Eventos in-app conectados al CRM
  • Pesos por fit e intent documentados
  • Umbrales claros y rutas automáticas
  • Alertas al SDR para leads calientes
  • Review mensual de precisión del score
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