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title: "Lead Scoring"
description: "El Lead Scoring califica leads segun ajuste y engagement. Descubre como construir modelos de scoring que prioricen los prospectos correctos y aceleren el pipeline."
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## Construyendo un modelo de Lead Scoring efectivo

Un buen modelo combina dos ejes: **Ajuste (Quien son)** e **Interes (Que hacen)**. El Ajuste incluye sector, tamaño, rol del contacto. El Interes incluye visitas web, descargas, clics en correos. Un lead con alto Ajuste y alto Interes es un "Hot Lead" para contactar inmediatamente.

El scoring permite automatizar el paso de leads de Marketing (MQL) a Ventas (SQL) solo cuando alcanzan cierto umbral de madurez.

## Por que el Lead Scoring es esencial para la alineacion Ventas-Marketing

Define objetivamente que es un lead "calificado". Esto evita debates subjetivos y asegura que los vendedores no pierdan tiempo en leads inmaduros, garantizando a la vez que los leads listos para comprar sean tratados con prioridad.

## El aporte de SalesMind AI

SalesMind AI enriquece tu scoring tradicional con datos conductuales externos (Intent Data, actividad LinkedIn) via [Prospect Intelligence](/es/platform/prospect-intelligence). La IA ajusta dinamicamente los puntajes basandose en señales reales del mercado, no solo actividad en tu sitio web.

## Preguntas frecuentes

### ¿Cuales son los criterios de scoring mas importantes?

El cargo (decisor vs ejecutor), tamaño de empresa (presupuesto potencial) y acciones de alta intencion (solicitud de demo, visita pagina precios) pesan mas.

### ¿Se debe usar scoring negativo?

Si. Un lead que visita la pagina "Carreras" (probablemente candidato), que es estudiante, o se da de baja de tus correos debe ver su puntaje disminuir para no contaminar el pipeline comercial.

### ¿Cuando implementar Lead Scoring?

En cuanto el volumen de leads supere la capacidad de tratamiento manual del equipo comercial. Antes de eso, la clasificacion manual suele ser mas precisa.