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Lead Scoring: o que é e como calcular


Imagem de um alvo com dois dardos fincados, um marcando 6 pontos e o outro 9 pontos, simbolizando o conceito de lead scoring.

Lead Scoring não traz uma certeza definitiva de que o Lead vai de fato se tornar um cliente, mas serve como uma grande baliza estratégica para equipes de marketing e vendas se tornarem mais eficazes.

Nessa vastidão digital, para capturar a atenção de potenciais clientes, você precisa consistentemente entregar experiências memoráveis e relevantes.

Essas experiências não são tão superlativas para todos que são impactados por elas, mas se você focar tempo e recurso naqueles que possuem um grande fit com o que você oferece, as chances de sucesso aumentam significativamente.

Foi para tornar as equipes de Marketing e Vendas mais assertivas que surgiu o conceito de Lead Scoring, a nota pela qual você é capaz de metrificar quais Leads estão mais propensos para compra — ou não. 

Não é bola de cristal e não assegura que o lead vai de fato se tornar um cliente, mas serve como uma grande baliza estratégica para equipes de Marketing e Vendas. Dentro do escopo de marketing de conteúdo, é um dos indicadores mais importantes para aumentar a conversão dentro de uma empresa.

É o processo que transforma a análise da jornada de compra em um número que representa o quão valioso aquele potencial cliente é ou irá se tornar. O objetivo do Lead Scoring é diminuir o tempo do seu ciclo de vendas.

Com a máquina mais objetiva, você toma menos tempo para adquirir um novo cliente. Esse é um gráfico desenvolvido pela MarketingSherpa, mostrando ciclos de venda de empresas B2B, que contemplam desde a geração do lead, até a conversão.

Ciclo de vendas B2B, da geração do lead até a conversão. (Crédito: MarketingSherpa)
Da geração do lead até a conversão. (Crédito: MarketingSherpa)

Em primeiro lugar, com 26%, empresas B2B costumam demorar 3 meses para completar o ciclo de vendas, da geração até a conversão do Lead. Na sequência, vem 6 meses, com 22%; e 1 mês fecha o pódio, com 17%. O lanterna do gráfico é um ciclo de vendas de 1 ano, com apenas 10% das empresas correspondentes.

Segundo o “The Definitive Guide to Lead Scoring”, desenvolvido pela Adobe Experience Cloud e pela Marketo Engage, adotar o Lead Scoring para balizar a jornada de compra do cliente pode trazer impactos diretos em um negócio, tais quais:

  • Um aumento de 10% na qualidade do lead pode significar em um aumento de 40% na produtividade do time de Vendas;
  • Mitigação de risco, acionando tempo e recursos apenas em Leads quentes;
  • Conversão mais qualificada e assertiva — Amazon aumentou em 32% a conversão de leads qualificados depois de adotar o Lead Scoring.

Este é um potencial indicador de crescimento. Gestores que buscam por boas alavancas muito provavelmente irão passar pelo Lead Scoring. 

O que é Lead Scoring?

O Lead Scoring mede o nível de interesse do lead através de sua jornada de compra, contabilizando pontos para cada ação tomada, desde o preenchimento de um formulário em uma Landing Page até o quanto ele acessa seus conteúdos de newsletter ou a solicitação de um trial de sua solução.

Lidar com Lead é tratar de contrapartidas. Para descobrir mais sobre ele, você precisa mostrar mais sobre si. É nesse jogo de entregar e receber que a relação ao longo do funil vai se construindo.

Quanto melhor a pontuação do Lead Scoring, maior a probabilidade de conversão. Para equipes de Marketing e Vendas, este é um indicador essencial para provisionar novas entradas. 

As empresas pontuam o Lead Scoring através de uma nota para diferentes perfis de prioridade. A melhor nota para o perfil prioritário é o Lead que você deve buscar — aquele que mais está propenso a adquirir sua solução.

É tão importante quanto considerar as pontuações explícitas e implícitas no seu Lead Scoring. 

Informações explícitas são aquelas baseadas em informações que Leads te dão diretamente, como idade, gênero, demografia ou cargo de trabalho. Implícitas são aquelas que você observa sobre o seu Lead, como comportamento digital.

À medida que você unifica esses dois sistemas de pontuação, você constrói uma bela imagem do valor do seu potencial cliente e o que você entrega de valor para ele.

As pontuações são usadas para determinar quando, como e por quem os Leads serão abordados. Por isso, é tão importante ter três conceitos em mente: ICP (Ideal Customer Profile), MQL (Marketing Qualified Lead) e SQL (Sales Qualified Lead).

A relação de ICP com Lead Scoring

Traçar o ICP (Ideal Customer Profile, ou, em tradução livre, Perfil do Cliente Ideal) é mapear o cliente que mais possui chances de utilizar seu produto ou serviço.

Em outras palavras, o ICP é o perfil daquele consumidor que está mais propenso a converter, tal qual o indicado pelo Lead Scoring, mas aqui em um mapa mental mais aprofundado e detalhado.

Se ao Lead Scoring é atribuída uma nota para diferentes perfis, o ICP é a nota máxima, para o perfil com máxima prioridade. Olhar para o ICP vai mostrar o melhor caminho para configurar os critérios de pontuação.

A ideia é estruturar o Lead Scoring para que as pontuações mais altas sejam dos Leads que se encaixam no ICP.

A relação de MQL e SQL com Lead Scoring

Se o Lead Scoring é um termômetro forte de crescimento associado às áreas de Marketing e Vendas, é preciso que os dois times de reunam para definir o que constitui um MQL (Marketing Qualified Lead) e um SQL (Sales Qualified Lead).

É apenas com essa distinção do momento do Lead que os processos operacionais ficarão mais claros. MQL são os leads que ainda precisam ser preparados pelo marketing, enquanto os SQL são aqueles que estão quentes e que devem ser repassados ao pessoal de vendas.

A definição desses dois critérios para um Lead sempre tende a tornar mais claro o papel de cada área, além de facilitar a criação de um sistema de pontuação que condiz com a realidade do negócio.

Quão importante é fazer a pontuação de leads?

O Lead Scoring torna as equipes de Marketing e Vendas mais ágeis e efetivas. Como áreas responsáveis por canalizar as entradas e conversões, esse é um indicador utilizado para balizar o crescimento de uma empresa.

Em linhas gerais, é por isso que fazer a pontuação dos Leads é tão importante. Afinal, ela irá ajudar a metrificar e ser mais assertivo na hora de converter uma compra, pois a análise dos potenciais clientes fica muito mais precisa e objetiva. Os melhores Leads são entregues para os vendedores e a segmentação fica muito mais rica.

Mais importante ainda: sua empresa entra em contato com as pessoas preparadas para receber uma abordagem de vendas, ao contrário de abordagens frias. Logo, dialoga com Leads que demonstraram alto interesse nas suas soluções.

A equipe de Vendas organiza melhor suas etapas comerciais e utiliza as demandas geradas pelo Marketing para manter um funil de vendas aquecido, com abordagens mais efetivas graças ao histórico da jornada de cada contato. 

Trabalhando com premissas como ICP, MQL e SQL, o time de Marketing consegue operar de forma muito mais assertiva, enquanto o time de Vendas recebe oportunidades muito mais quentes para converter.

Quando áreas, processos e ferramentas estão no mesmo timbre, a empresa começa a trabalhar com previsibilidade – um dos principais objetivos do crescimento sustentável. 

As alavancas para crescer com previsibilidade passam por tomar decisões data-driven, em uma visão 360º e unificada da gestão dessas duas áreas.

Leia também: Como unir marketing e vendas?

Como funciona o Lead Scoring?

O funcionamento do Lead Scoring possui algumas variáveis, mas sua base estrutural é razoavelmente simples de compreender: 

  1. É feita a análise de todos os Leads, a partir de critérios predefinidos;
  2. Esses Leads são separados em diferentes perfis, também a partir de critérios predefinidos;
  3. É aplicada uma nota para identificar o quão propenso cada cliente está em comprar sua solução.

Várias ferramentas disponíveis no mercado calculam essa estrutura de diferentes maneiras. Essencialmente, a ideia de como funciona o Lead Scoring está nesses três passos: análise de todos leads; segmentação; nota termômetro.

Você usa dados extraídos sobre a sua base de leads, os segmenta e define a pontuação de ativação que cada um deve receber.

A pontuação de ativação, analogamente, seria como uma nota de corte entre um MQL e um SQL. O momento em que o Lead deve passar do time de Marketing para o time de Vendas. Você tem a compreensão de onde vai a jurisdição de cada área, potencializando a valência de cada profissional e cada etapa.

E além: quando um MQL passa a ser um SQL, a equipe de vendas precisa decidir se aquela é realmente uma oportunidade ou se ela precisa voltar para o hub do marketing. A pergunta é simples, mas crucial: o Lead está pronto para uma abordagem comercial?

Se a resposta for não, recicle-o, mantenha-o por perto. Ele pode não estar pronto para comprar naquele momento, mas nutrindo o relacionamento, é bem provável que existirá uma outra chance oportuna.

Reciclar um Lead não significa que ele chegou ao fim da linha. É outra etapa de manter uma base ativa. O Lead Scoring desse potencial cliente pode ser um naquele contexto, mas a partir do momento que ele é reciclado, a pontuação também muda, pois ele entra novamente dentro da jornada de compra e todas as suas variáveis.

Ele pode mudar o comportamento e se encaixar dentro de um diferente perfil. Com isso, seu Lead Scoring pode diminuir ou aumentar. Se aumentar, o Lead que voltou a ser MQL terá mais uma chance como SQL.

Essas são algumas etapas tangíveis que mostram a aplicação de fato do Lead Scoring dentro de um ciclo de vendas.

Quais ações podem ser contabilizadas no lead scoring?

Diminuir ou aumentar a nota de um Lead Scoring é uma matemática que irá variar conforme o contexto. O Lead Scoring é um processo iterativo — você nunca monta e o deixa rodando. É preciso definir critérios e pesos, dentro de diferentes perfis, para aplicar recorrentemente ações preditivas.

E para essa definição, é só o momento que vive o negócio que dirá como estruturar aqueles três passos base. 

O caminho mais comum pelo qual as pessoas começam a desbravar o Lead Scoring é tentando achar as características em comum entre seus melhores e piores clientes. Ajuda a desenhar um mapa de diferentes perfis e os seus critérios de avaliação.

Um critério de avaliação, por exemplo, pode ser o comportamento desse consumidor, refletido nas ações mensuráveis que um Lead toma enquanto está sob seus domínios, como as seguintes:

  • Leitura de um post no blog;
  • Preenchimento de um formulário em uma Landing Page para acessar um material rico;
  • Subscrição na newsletter;
  • Visita à página do seu produto;
  • Solicitação de trial de uma ferramenta oferecida por sua empresa.

Cada ação dá uma visão do que eles querem, de quais são seus interesses e uma ideia do que é mais relevante naquele momento da jornada de compra. Te ajuda a entender se ele é um MQL, um SQL, se ele se encaixa no seu ICP.

Qual pontuação dar para cada ação no lead scoring?

Não existe um padrão neste sentido. Porém, via de regra, quanto mais significativa for sua ação em comparação a uma possível conversão, maior tende a ser a pontuação atribuída a ela.

Por exemplo, ler um post no blog com CTA garantiria ao Lead cinco pontos, enquanto visitar uma página de vendas no site através de tráfego direto poderia render quinze pontos. Dois momentos da jornada, dois critérios e dois pesos utilizados para mensurar o Lead.

Outro exemplo: acompanhe as inscrições em sua newsletter, as taxas de abertura e de clique. Esses são alguns dos principais indicadores que mostram o quanto cada Lead está engajado nas ações de comunicação e relacionamento.

A probabilidade de se tornarem um cliente são maiores do que aqueles que não possuem o mesmo nível de envolvimento.

Quais são as melhores ferramentas de lead scoring?

1 – RD Station Marketing

O Lead Scoring é uma das funções disponibilizadas pelo RD Station Marketing, totalmente integrada com os fluxos de Automação de Marketing disponibilizados pela empresa. 

O RD Station Marketing facilita a execução das suas estratégias através da automação, para tornar sua operação mais produtiva. 

Além disso, possui integração nativa para enviar oportunidades para o RD Station CRM, outra solução da casa, essa voltada para seu time de vendas.

Com essas duas funções, as oportunidades recorrentes são utilizadas para manter um funil aquecido, com abordagens mais efetivas, graças ao histórico da jornada de cada contato.

2 – HubSpot Marketing Hub

A ferramenta oferece um Lead Scoring preditivo. Além da configuração manual de regras de pontuação, você é capaz de operar seu score através de recursos de machine learning.

O HubSpot Marketing Hub também usa dos dados da Salesforce para alimentar o modelo de Lead Scoring. 

Isso permite que a ferramenta qualifique leads rastreando métricas como abertura de e-mails, cliques de CTA e envio de formulários.

3 – ActiveCampaign

A ActiveCampaign possui uma configuração de regras de pontuação para diferentes ações. Sempre que um contato executa qualquer uma dessas ações, sua pontuação é atualizada automaticamente.

Por consequência, são iniciadas campanhas de incentivo sempre que um contato atingir uma determinada pontuação. Isso tira a necessidade de rastrear cada contato manualmente e, então, aplicar a campanha.

Por fim, a ActiveCampaign permite disparo de e-mails para membros da equipe sempre que houver mudança na pontuação de um lead. Isso mantém os responsáveis em alerta sobre o status de todos os leads e ajuda no direcionamento de atribuições.

4 – Pipeliner CRM

O Pipeliner CRM é uma ferramenta que classifica seus leads com base em características como tamanho da empresa, setor, metas de negócios ou orçamento de projeto.

A customização do Lead Scoring acontece por meio da definição de pontuações para diferentes características e comportamentos dos Leads, tais quais as citadas acima. 

Depois de pontuados, a ferramenta faz a classificação, permitindo que você se concentre naqueles que reúnam as características desejadas e possuam maior probabilidade de fechar negócios.

5 – Platformly

O Platformly é uma plataforma integrada que permite definir pontuações diferentes para características e comportamentos distintos.

Ela faz isso através da extração de dados automatizada de dezenas de fontes de terceiros, como Twitter, Facebook, Google e Foursquare.

O Platformly também possui um recurso que aciona automaticamente campanhas sempre que um contato atingir uma pontuação definida.

Como desenvolver um modelo de Lead Scoring?

Uma das possibilidades de implementação do modelo de Lead Scoring é por meio do uso do framework CRISP-DM, uma metodologia que fornece um conjunto de diretrizes claras para conduzir o processo de descoberta de conhecimento data-driven.

Framework CRISP-DM. (Crédito: G4 Educação)
Framework CRISP-DM. (Crédito: G4 Educação)

A metodologia é dividida em 6 etapas: 

1 – Business understanding

O primeiro passo consiste em definir as metas. É importante compreender o problema enfrentado, bem como descobrir fatores que possam influenciar o resultado esperado. 

Além disso, a meta de negócios deve ser traduzida em um problema de mineração de dados. 

Existem quatro tarefas principais nesta etapa

  1. Determinar objetivos de negócios;
  2. Avaliar a situação;
  3. Determinar metas de mineração de dados;
  4. Produzir um plano de projeto.

2 – Data understanding 

O objetivo é extrair insights relevantes, identificar problemas de qualidade de dados e detectar tendências relevantes. Nesta fase, deve ser realizada uma visão geral das instâncias e variáveis do conjunto de dados. 

A exploração de dados é útil para apoiar as hipóteses do analista e fornecer mais insights. Esta etapa pode ser resumida em quatro tarefas:

  1. Coleta dos dados;
  2. Descrição dos dados;
  3. Exploração dos dados;
  4. Verificação da qualidade dos dados.

3 – Data preparation

Nesta etapa deve-se selecionar e preparar os dados para o conjunto final. 

Isso inclui as tarefas usuais, como amostragem de dados (seleção das instâncias), seleção de recursos (seleção das variáveis), limpeza de dados, construção de atributos, entre outras. 

Se algum problema de qualidade foi detectado na etapa anterior, então eles devem ser tratados para garantir a integridade dos dados para a aplicação das técnicas de modelagem na próxima fase. 

É aqui que, a depender do algoritmo a ser utilizado, os dados são divididos em dois conjuntos: o conjunto de dados de treinamento, que é usado para treinar o modelo, e o conjunto de dados de teste, que é usado para avaliar o desempenho do modelo. 

Esta etapa pode ser retomada em cinco tarefas:

  1. Selecionar dados;
  2. Limpar dados;
  3. Construir dados;
  4. Integrar dados;
  5. Formatar dados.

4 – Modeling

Nesta fase, uma ou mais técnicas de modelagem são selecionadas e aplicadas aos dados. Uma vez que nenhum método é objetivamente superior a outro, esta fase é muitas vezes repetida para diferentes algoritmos, e os resultados são comparados no final. 

Em seguida, para construir o(s) modelo(s), o algoritmo escolhido é executado através do conjunto de dados de treinamento, usando um software, e os parâmetros do modelo são ajustados para garantir resultados ideais. 

Esta etapa inclui quatro tarefas:

  1. Selecionar a técnica de modelagem;
  2. Gerar um projeto de teste;
  3. Construir o modelo;
  4. Avaliar o modelo.

5 – Evaluation

A fase de evaluation avalia o grau em que o modelo foi capaz de atingir as metas de negócio. Além disso, analisa se há metas que o modelo não foi capaz de cumprir e qual pode ser a razão por trás disso. 

Após essa avaliação, há a chance de revisar o processo, identificar se há fatores relevantes que foram negligenciados e determinar outras ações que possam ser necessárias. 

Esta etapa contempla três tarefas:

  1. Avaliar os resultados;
  2. Revisar o processo;
  3. Determinar os próximos passos.

6 – Deployment

A sexta e última etapa do CRISP-DM é a implantação. Permite entender o que precisa ser feito para que o modelo eventualmente seja usado na prática. 

Esta etapa tem quatro tarefas: um plano de implantação, um plano de monitoramento e manutenção, produção do relatório final e revisão do projeto. 

O planejamento da implantação consiste em determinar uma estratégia de implantação e as etapas que ela inclui. Definir uma estratégia de manutenção ajuda a evitar o uso incorreto dos resultados de mineração de dados. 

Um relatório final deve ser escrito no final do projeto, com um resumo dos resultados. Por fim, o projeto pode ser revisto, para determinar áreas com potencial para melhorias futuras.

Lead scoring: uma metodologia que pode otimizar suas vendas

O Lead Scoring é um indicador essencial para a gestão de Leads. À medida que você é capaz de mensurar o comportamento digital de um potencial cliente, você consegue também determinar o seu nível de interesse.

Com esses insumos, os Leads qualificados chegam ao time de Vendas. Potenciais clientes, querendo comprar, com ações propositivas para vender, tende a significar mais dinheiro no caixa. Mais dinheiro no caixa é o que toda empresa almeja.

Quando você investe no Lead Scoring, você faz com que o Lead seja aproveitado ao máximo dentro da sua base. Que ele tenha perfil e critério de avaliação, para ações propositivas em todas etapas do ciclo.

Se você deseja tornar sua área comercial uma verdadeira máquina de conversão, conheça o curso Aceleração de Vendas, do G4 Educação, e obtenha o mapa completo para desenvolver uma operação previsível, escalável e lucrativa.

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