Para puntuar leads con IA, empiece con un conjunto reducido de reglas que su equipo de ventas pueda explicar. Importe una lista de leads con el tamaño de la empresa, el puesto de trabajo y el texto del sitio web; después, use AI Editing de Datablist para generar una puntuación a partir de esos campos. Revise el script generado con varias filas de ejemplo antes de aplicarlo a toda la lista.
Así, cada lead obtiene una puntuación coherente que le permite establecer prioridades. El sistema no predice quién comprará, por lo que debe comparar el resultado con ejemplos de clientes reales y ajustar las reglas si el orden no parece acertado.
Este es el proceso paso a paso para puntuar leads con IA:
- Identifique a sus mejores clientes
- Importe sus leads en Datablist
- Indique a la IA cómo puntuar los leads
¿Qué es el lead scoring?
El lead scoring clasifica a los prospectos según los criterios que usted defina, como si la cuenta encaja con el tamaño de empresa objetivo o si el contacto ocupa un puesto relevante. La puntuación ayuda a decidir qué filas revisar primero, pero su utilidad depende por completo de las reglas y los datos de entrada.
Paso 1: Identifique a sus mejores clientes
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Revise en su CRM algunos clientes ganados y varios leads que no encajaban bien. Busque las características que los diferencian; diez ejemplos positivos por sí solos no permiten saber qué reglas sirven para excluir las cuentas inadecuadas.
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Analice qué tienen en común y anótelo. Estos son algunos factores que conviene tener en cuenta:
- Características de la empresa (tamaño, sector y ubicación)
- Datos del contacto (puesto y capacidad de decisión)
- Nivel de interacción con su empresa
- Datos demográficos y de comportamiento
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Defina cómo influye cada factor en la clasificación.
Para ello, asigne la puntuación más alta a los factores importantes y la más baja a los aspectos deseables, pero no imprescindibles.
En el siguiente ejemplo, un puesto que coincide con el perfil del decisor suma dos puntos, una empresa de entre 15 y 100 empleados suma uno y un sitio web que menciona un término relacionado con la IA suma otro. Cada lead puede obtener entre cero y cuatro puntos. Estas ponderaciones son solo ejemplos, no un modelo entrenado con datos de conversión.
Nota: Ajuste las puntuaciones a su modelo de negocio y mercado.
Paso 2: Importe sus leads en Datablist
Primero, importe un archivo CSV/Excel en Datablist con la lista de leads que desea puntuar.
Datablist le permite trabajar con las puntuaciones dentro de una colección antes de exportar una lista priorizada.
AI Editing genera código JavaScript a partir de un prompt y una pequeña muestra de elementos. Una vez que usted aprueba la vista previa, aplica las reglas generadas a las filas. Especifique los casos límite, ya que el generador no puede deducir todos los patrones de la colección completa a partir de unos pocos ejemplos.
Empiece por crear una colección e importe su lista como archivo CSV o Excel.
Este es mi archivo. Contiene:
- los textos de los sitios web de las empresas
- el tamaño de las empresas
- el puesto de los prospectos
Paso 3: Indique a la IA cómo puntuar los leads
Ahora convierta las reglas de puntuación en una edición. Indique las propiedades de entrada y defina los valores y las excepciones que debe gestionar el script generado.
Siga estas instrucciones para obtener resultados más precisos:
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Abra Edit en el encabezado de la colección.
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Seleccione AI Editing.
Abrir AI Editing desde Edit -> AI Editing -
Escriba el prompt de puntuación. Seleccione las propiedades de la colección desde el editor de prompts para que las referencias queden vinculadas a las columnas reales. Indique si un valor ausente debe recibir cero puntos y si se permiten coincidencias parciales.
Este es mi prompt para puntuar leads con IA.
Para Persona Match, lea la propiedad position. Asigne 2 puntos cuando contenga founder o co-founder y la persona también sea CEO. En caso contrario, asigne 1 punto cuando el puesto sea CEO o COO. Asigne 0 puntos a los demás puestos o cuando el valor esté vacío. Nunca asigne a la vez los 2 puntos y el punto adicional.
Para Account Match, lea company_size. Asigne 1 punto cuando sea un número entre 15 y 100, ambos incluidos; en caso contrario, asigne 0 puntos.
Para Product Match, lea Website Texts. Asigne 1 punto cuando contenga AI o KI como término completo, o la expresión Artificial Intelligence, sin distinguir entre mayúsculas y minúsculas. No detecte AI cuando forme parte de otra palabra. Asigne 0 puntos si el texto está vacío o no hay coincidencias.
Establezca Lead Score como la suma de las tres puntuaciones numéricas, con un valor de 0 a 4. Conserve las propiedades de entrada. Use las propiedades reales vinculadas position, company_size y Website Texts de esta colección.
❗ Importante
Seleccione cada propiedad desde el editor de prompts en lugar de dejar texto provisional sin vincular. Pruebe un tamaño de empresa vacío, un puesto que combine founder y CEO, y un sitio web con la palabra “said” para detectar coincidencias accidentales con “AI”.
- Haga clic en Generate.
La vista previa muestra el resultado del script generado en una muestra de elementos. Compruebe las tres puntuaciones parciales y su suma. Si alguna regla falla, ajuste el prompt y vuelva a revisar la vista previa antes de aplicarlo a la lista.
Paso 4: Obtenga los resultados
Haga clic en Run on items cuando la vista previa refleje correctamente sus reglas. Compare las filas con mayor y menor puntuación con los ejemplos de su CRM antes de utilizar el resultado en sus acciones de Outbound.
Exporte la lista revisada a su CRM o use una integración disponible en su plan. Guarde las definiciones de las reglas junto con la lista para que sus compañeros sepan por qué cada lead recibió esa puntuación.
La edición generada puede reutilizarse con nuevos leads. Revise sus reglas cuando cambien su perfil de cliente ideal o las columnas de entrada.