Predictive Lead Scoring
Modelo de IA que pontua leads aprendendo com o padrão real dos clientes que fecharam — não com a régua que o gerente acha que faz sentido.
O que é Predictive Lead Scoring
Predictive lead scoring usa machine learning para encontrar padrões em todos os clientes fechados (perfil, comportamento, fonte, contexto) e aplica essa fórmula em leads novos. Diferente do scoring manual (regras que humanos escrevem), o preditivo descobre relações não óbvias — por exemplo, que leads que abrem 2 e-mails em sequência têm 5x mais chance de fechar do que os que abrem 10 espalhados. Faz sentido a partir de 500-1000 clientes fechados historicamente para o modelo ter base.
Quando faz sentido usar
Adote predictive scoring quando o volume de leads ultrapassar o que o time consegue tratar bem e você já tiver pelo menos 500 conversões para treinar o modelo.
Erros que mais aparecem
Aplicar predictive sem volume — modelo encontra padrões em ruído. Confiar 100% sem revisão humana — IA reforça vieses do passado.
Termos e leituras relacionados
Outros verbetes
- Lead Scoring Pontuação atribuída ao lead a partir de perfil de ICP e comportamento de engajamento — quanto mais pontos, mais perto da reunião comercial.
- Intent Data Sinais comportamentais que mostram quais empresas estão pesquisando uma solução como a sua — agora, não em algum momento.
- AI-Powered Prospecting Prospecção ativa em que IA assume pesquisa, enriquecimento e personalização de mensagens em escala — vendedor só fecha.