- O que é lead scoring — e o erro de usar uma nota só
- Perfil e interesse: as duas notas que funcionam juntas
- Como montar a nota de perfil a partir dos seus clientes
- Como montar a nota de interesse sem inflar engajamento
- Onde cortar: o que vira MQL e o que vira SQL
- Como revisar o modelo sem recomeçar do zero
Lead scoring é a pontuação que classifica cada lead por dois critérios: quanto ele se parece com o seu cliente ideal e quanto demonstrou interesse real. Serve para uma coisa só — decidir quem o comercial atende primeiro quando não dá para atender todo mundo.
E raramente dá. A conta de capacidade de atendimento costuma mostrar que o time dá conta de bem menos do que entra. Lead scoring é o que decide quem fica de fora — e essa decisão, feita no critério errado, custa receita.
O erro de usar uma nota só
A implementação mais comum soma tudo numa pontuação única: baixou material (+10), abriu e-mail (+5), é diretor (+20), empresa grande (+15). Chegou a 70, é MQL.
O problema aparece rápido. Um estagiário curioso, que baixa todos os materiais e abre todos os e-mails, alcança 70 pontos em duas semanas. O sócio da empresa ideal, que leu uma página de preço e sumiu, fica em 35.
A nota única premia quem tem tempo livre.
Engajamento alto com perfil errado não é lead quente. É alguém estudando o seu mercado.
Perfil e interesse, separados
O modelo que funciona mantém duas notas independentes e cruza as duas no fim.
- Perfil (quem é): porte, setor, região, cargo, estrutura. Não muda com o comportamento — muda quando o lead informa mais sobre si.
- Interesse (o que fez): páginas visitadas, materiais baixados, e-mails abertos, resposta a contato. Muda toda semana.
| Interesse baixo | Interesse alto | |
|---|---|---|
| Perfil bom | Nutrir com conteúdo de topo — ele serve, só não está no momento | Prioridade máxima — vendedor liga hoje |
| Perfil ruim | Base fria, sem custo de atendimento | Nutrir, mas sem consumir hora de vendedor |
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Essa matriz resolve sozinha o problema do estagiário curioso: ele cai no quadrante de baixo à direita, continua recebendo conteúdo e não ocupa a agenda de ninguém.
Montando a nota de perfil
A nota de perfil não se inventa. Ela sai dos seus clientes fechados. O procedimento:
- Liste os 10 melhores clientes dos últimos 24 meses. Melhores = fecharam rápido, pagaram bem, ficaram e deram resultado.
- Procure o que eles têm em comum: faixa de faturamento, número de funcionários, setor, região, cargo de quem assinou.
- Transforme cada característica em pontos, com peso proporcional à correlação com fechamento.
- Crie pontuação negativa para o que desqualifica — e isso quase ninguém faz. Porte muito abaixo do mínimo, setor que você não atende, concorrente, estudante: pontos negativos impedem que engajamento alto compense perfil impossível.
Um exemplo de distribuição para B2B de ticket médio:
| Critério | Peso máximo | Por quê |
|---|---|---|
| Cargo / nível de decisão | 30 | Quem não decide não compra, por mais interessado que esteja |
| Porte da empresa | 25 | Define se o ticket cabe |
| Setor | 20 | Onde você tem repertório e prova |
| Região | 15 | Pesa mais em operação com componente presencial |
| Estrutura de marketing atual | 10 | Indica maturidade e tipo de projeto |
| Desqualificadores | −40 | Concorrente, estudante, porte inviável, setor fora |
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Quer o modelo montado com os seus dados?
A Mkteúdo desenha o lead scoring a partir dos seus clientes fechados e implanta na sua ferramenta.
Montando a nota de interesse
Aqui o princípio é outro: pontue intenção, não atividade. Nem toda interação vale o mesmo, e tratar como se valesse é o que infla a nota de quem não vai comprar.
| Ação | O que revela | Peso relativo |
|---|---|---|
| Visitou a página de preço | Está avaliando contratar | Muito alto |
| Pediu contato ou diagnóstico | Intenção declarada | Muito alto |
| Abriu a página de um serviço específico | Sabe o que precisa | Alto |
| Baixou material avançado do tema | Problema reconhecido | Médio |
| Baixou material introdutório | Está estudando o assunto | Baixo |
| Abriu e-mail | Quase nada | Muito baixo |
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Decaimento: o que quase ninguém configura
Interesse envelhece. Quem visitou a página de preço ontem não é a mesma oportunidade de quem visitou há cinco meses — e, sem decaimento, a pontuação dos dois é idêntica.
A regra prática: a nota de interesse perde valor depois de 30 a 60 dias sem nova interação, proporcional ao seu ciclo de vendas. Sem isso, o topo da sua lista vira um museu de leads antigos.
Onde cortar
Pontuação sem ponto de corte é número decorativo. Dois cortes resolvem:
- MQL — perfil acima do mínimo e interesse acima do mínimo. É o lead que o marketing entrega.
- SQL — MQL que o comercial contatou e confirmou: problema existe, porte serve, tem quem decida e há prazo.
Note que SQL não é uma pontuação mais alta — é uma confirmação humana. Nenhum modelo de scoring substitui a conversa que valida. A diferença entre os dois está em MQL e SQL: a diferença e como qualificar.
Como escolher os cortes na prática
Pegue 50 leads dos últimos seis meses, metade que fechou e metade que não. Rode o modelo retroativamente neles. O corte certo é o que coloca a maior parte dos que fecharam acima da linha e a maior parte dos que não fecharam abaixo. Se não existe linha que faça isso, o problema está nos critérios, não no corte.
Revisão
Modelo de scoring não é definitivo. Revise a cada trimestre com uma pergunta só: dos leads que fecharam neste período, quantos estavam acima do corte quando viraram oportunidade?
- Acima de 80% — o modelo funciona. Não mexa.
- Entre 50% e 80% — ajuste pesos, não a estrutura.
- Abaixo de 50% — os critérios de perfil estão errados. Volte aos clientes fechados e refaça.
E uma situação específica: se muitos leads passam do corte e o comercial reclama da qualidade, o problema costuma estar no peso do engajamento, não no perfil. É o estagiário curioso de novo.
Scoring é decisão, não configuração
Definir quem entra na fila do comercial é decidir que tipo de cliente a empresa quer — e quem fica de fora. É uma decisão de direção de marketing, tomada com o comercial, antes de qualquer tela de ferramenta.
Depois dela, a implementação é rápida. Se a sua ferramenta é o RD Station, o passo a passo está em como configurar lead scoring no RD Station.
Perguntas Frequentes
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