O diretor comercial abre o CRM, olha a coluna “Score” e pergunta: “Esse 87 aí é quente?” O SDR responde: “Depende.” Depende de quê, ninguém sabe direito. A nota foi gerada por um modelo que alguém configurou há dois anos, ninguém revisou desde então, e a única coisa que todo mundo concorda é que acima de 80 o lead “deveria” ser priorizado. Mas se você perguntar a três vendedores o que significa 87 versus 72, vai ouvir três respostas diferentes.
Lead scoring B2B é o sistema de atribuir uma pontuação a cada lead para sinalizar prontidão de compra, mas o que quase ninguém admite é que a nota vira ~~decisão~~ decoração quando o time não confia nela o suficiente para mudar a ordem da fila de chamadas.
O modelo que ninguém revisa
Em auditoria de funil que rodamos com 12 empresas B2B, 9 delas tinham um modelo de lead scoring ativo no CRM. Dessas 9, 7 não tinham revisado os pesos dos critérios nos últimos 12 meses. Ou seja: o modelo continuava dando nota alta para “visitou a página de preços” mesmo depois que a empresa mudou a estratégia de pricing e a página passou a atrair curiosos em vez de compradores.
O problema não é o lead scoring em si. É que ele ~~é um sistema de inteligência~~ vira um sistema de conforto. A nota existe, ninguém questiona, todo mundo segue a ordem que ela gera. Mas quando você pergunta “quantos leads com score acima de 80 fecharam no último trimestre?”, o silêncio é a resposta.
Tradução de chão de fábrica: Score 85 não significa “pronto para comprar”. Significa “preencheu formulário com email corporativo, baixou dois materiais e trabalha numa empresa de 200+ funcionários”. Se ninguém na sua equipe consegue explicar o que a nota mede sem olhar a tela de configuração, a nota não mede nada útil.
Onde a nota engana
Lead scoring tradicional era comportamental: visitou página, baixou e-book, abriu email. Funciona bem para B2C, onde o ciclo é curto e o comprador é a mesma pessoa que navega no site. Em B2B, o ciclo dura meses e o cara que baixa o catálogo raramente é o mesmo que assina o contrato.
O que era antes: uma nota que media interesse individual. O que deveria ser agora: uma nota que mede fit da conta, não apenas engajamento do contato. Uma empresa que se encaixa no seu ICP mas cujo contato ainda não interagiu muito é um lead melhor do que um contato hiperativo numa empresa que nunca vai comprar de você.
Isso significa que o lead scoring precisa de duas dimensões: fit (tamanho da empresa, setor, cargo do contato, uso da tecnologia) e intenção (comportamento recente, frequência, recência). A maioria dos modelos que encontramos usa só a segunda. É como avaliar um candidato só pela carta de motivação sem olhar o currículo.
O número que ninguém quer admitir
Aqui vai o dado seco: das 9 empresas com lead scoring ativo na auditoria, apenas 2 conseguiam correlacionar a nota com taxa de conversão real. Ou seja, 7 em cada 9 não sabiam se um lead com score 90 convertia mais que um com score 50. Se você não consegue provar que a nota prediz resultado, a nota é ~~inteligência preditiva~~ um número bonito na tela.
Chamo isso de score decorativo: a nota existe no CRM, aparece no dashboard, é citada em reunião, mas não muda nenhuma decisão. Se o vendedor vai ligar para o lead independente da nota, ou se a nota alta e a nota baixa recebem o mesmo tratamento, você não tem lead scoring. Tem uma coluna a mais no relatório.
Como consertar sem jogar tudo fora
Não precisa refazer o modelo do zero. Precisa de três movimentos:
1. Validar a nota contra o resultado real. Pegue os últimos 50 negócios fechados e os últimos 50 perdidos. Compare a nota que cada um recebeu no momento da entrada. Se não houver diferença estatística entre ganhadores e perdedores, o modelo não está discriminando nada. Recalibre.
2. Separar fit de intenção. Crie dois scores: um que mede quão parecido com seu melhor cliente, outro que mede quão ativo o contato está sendo. Um lead com fit alto e intenção baixa é um nurture. Um lead com fit baixo e intenção alta é um curioso. Você quer ligar para quem tem os dois altos.
3. Revisar os pesos a cada trimestre. Se a empresa mudou o ICP, o produto evoluiu, ou o mercado reposicionou, os pesos do modelo estão desatualizados. Lead scoring não é configurar uma vez e esquecer. É um instrumento que precisa de calibração periódica, como qualquer ferramenta de medição.
A pergunta que fica
Se amanhã você apagasse a coluna de score do seu CRM, alguém sentiria falta? Se a resposta for não, você não tem um sistema de lead scoring. Tem uma decoração cara.
Se quiser ajuda para auditar o seu modelo e entender se a nota está predizendo resultado ou só preenchendo tela, é isso que fazemos na Agência Canna. Não prometemos nota perfeita. Prometemos que você vai saber o que o número significa.