El scoring clásico de leads usa reglas: "Empresa de más de 50 empleados = +10 puntos, email abierto = +5 puntos." El problema: estas reglas son estáticas, requieren mantenimiento manual y no capturan señales de compra reales.
¿Qué es el lead scoring predictivo?
El scoring predictivo usa machine learning o LLMs para evaluar leads basándose en patrones — no en reglas predefinidas. El sistema aprende qué hace que un lead sea bueno a partir de tus datos históricos y aplica ese aprendizaje a nuevos leads.
Diferencia clave: Reglas vs. Contexto
| Scoring clásico | Scoring predictivo IA |
|---|---|
| Reglas estáticas | Aprende de patrones |
| Ignora el contexto | Entiende la situación de la empresa |
| Mantenimiento manual | Mejora continuamente |
| Solo puntuación | Puntuación + razonamiento |
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