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Marketing

Automações Inteligentes: Lead Scoring no RD Station

12 de agosto de 20259 min de leituraPor Equipe GenStack
RD StationAutomaçãoMarketing

Lead scoring é a arte de identificar quais leads estão mais prontos para comprar. Vamos configurar no RD Station.

O Que é Lead Scoring?

Lead scoring atribui pontos aos leads baseado em:

- **Perfil (fit):** Empresa, cargo, segmento

- **Interesse:** Downloads, páginas visitadas, emails abertos

- **Timing:** Quando interagiu, frequência

**Objetivo:** Focar vendas nos leads mais quentes.

Por Que Lead Scoring?

Sem Lead Scoring:

- Vendedor perde tempo com leads frios

- Leads quentes esfriam esperando

- Taxa de conversão baixa

Com Lead Scoring:

- Vendas focam em leads qualificados

- Nutrição automática para leads frios

- ROI de marketing mensurável

Configurando Lead Scoring no RD

1. Defina Seu Cliente Ideal (ICP)

Antes de pontuar, saiba quem é seu cliente ideal:

Exemplo B2B SaaS:

- Empresa: 10-500 funcionários

- Segmento: Tech, E-commerce, Agências

- Cargo: Gerente, Diretor, C-level

- Orçamento: > R$ 5.000/mês

2. Critérios de Pontuação

#### A. Pontos por Perfil (Fit)

```

Cargopontos

+30 | CEO, Diretor, VP

+20 | Gerente, Coordenador

+10 | Analista, Especialista

+0 | Estagiário, Assistente

Tamanho da Empresa

+25 | 50-500 funcionários

+15 | 10-50 funcionários

+5 | < 10 funcionários

Segmento

+20 | Tech, SaaS

+15 | E-commerce

+10 | Serviços

+5 | Outros

```

#### B. Pontos por Interesse

```

Ação | Pontos

------------------------------|--------

Visitou página de preços | +15

Baixou e-book | +10

Assistiu webinar | +20

Abriu email | +2

Clicou em email | +5

Visitou blog | +3

Viu página de produto | +10

Preencheu formulário contato | +25

```

#### C. Decaimento de Pontos

**Importante:** Leads esfriam com o tempo.

```

Inatividade | Desconto

---------------|----------

30 dias | -10 pontos

60 dias | -20 pontos

90 dias | -30 pontos

```

3. Implementação no RD Station

#### Passo 1: Criar Campos Personalizados

1. RD Station > Configurações > Campos personalizados

2. Crie:

- `cargo` (Lista de opções)

- `tamanho_empresa` (Lista de opções)

- `segmento` (Lista de opções)

#### Passo 2: Configurar Regras de Pontuação

1. RD Station > Lead Scoring > Nova regra

2. Configure:

Regra 1: Cargo

- Se `cargo` = "CEO" → +30 pontos

- Se `cargo` = "Diretor" → +30 pontos

- Se `cargo` = "Gerente" → +20 pontos

Regra 2: Ações

- Visitou `/precos` → +15 pontos

- Converteu em "E-book Marketing" → +10 pontos

- Abriu email "Proposta" → +5 pontos

Regra 3: Decaimento

- Última conversão > 30 dias → -10 pontos

- Última conversão > 60 dias → -20 pontos

#### Passo 3: Definir Estágios

```

Pontuação | Estágio | Ação

---------------|-------------------|------------------

0-20 | Lead Frio | Nutrição

21-50 | Lead Morno | Nutrição + Alertas

51-80 | Lead Quente | Alerta Vendas

81+ | Lead Muito Quente | Contato Imediato

```

Automações Baseadas em Score

Automação 1: Nutrição de Leads Frios

**Gatilho:** Lead com score 0-20

Fluxo:

1. Email 1 (Dia 0): "Bem-vindo! Conheça nossos conteúdos"

2. Email 2 (Dia 3): "5 dicas para [resolver problema]"

3. Email 3 (Dia 7): "Case de sucesso: Como [cliente] conseguiu [resultado]"

4. Email 4 (Dia 14): "Webinar gratuito: [tema relevante]"

5. Email 5 (Dia 21): "Está pronto para dar o próximo passo?"

Automação 2: Aceleração de Leads Mornos

**Gatilho:** Lead com score 21-50

Fluxo:

1. Email 1: "Veja como funciona nossa solução"

2. Email 2 (Dia 2): "Calculadora: Quanto você economizaria?"

3. Email 3 (Dia 5): "5 motivos para escolher [empresa]"

4. Email 4 (Dia 10): "Agende uma demo personalizada"

Automação 3: Alerta para Vendas

**Gatilho:** Lead atinge score 51+

Ação:

1. Notificar vendedor via email

2. Criar tarefa no CRM

3. Adicionar tag "Prioridade Alta"

4. Enviar SMS ao vendedor (opcional)

Automação 4: Reengajamento

**Gatilho:** Lead perdeu 20+ pontos (inativo)

Fluxo:

1. Email: "Sentimos sua falta! Veja as novidades"

2. Oferecer conteúdo exclusivo

3. Pesquisa: "Por que parou de interagir?"

Exemplo de Fluxo Completo

```

Lead Entra (Score: 0)

|

├─ Perfil: Gerente (+20)

├─ Segmento: Tech (+20)

└─ Score: 40 → LEAD MORNO

|

├─ Automação: Nutrição Morno

├─ Ação: Visitou /precos (+15)

└─ Score: 55 → LEAD QUENTE

|

├─ Notifica Vendedor

├─ Email: "Agende demo"

├─ Ação: Agendou demo (+25)

└─ Score: 80 → MUITO QUENTE

|

└─ Vendedor faz contato imediato

```

Métricas para Acompanhar

1. Distribuição de Leads por Score

```

Frios (0-20): 45%

Mornos (21-50): 30%

Quentes (51-80): 20%

Muito Quentes (81+): 5%

```

**Meta:** Aumentar % de leads quentes.

2. Taxa de Conversão por Estágio

```

Frios → MQL: 10%

Mornos → MQL: 25%

Quentes → SQL: 50%

SQL → Cliente: 30%

```

3. Tempo Médio por Estágio

```

Frio → Morno: 14 dias

Morno → Quente: 7 dias

Quente → SQL: 2 dias

SQL → Cliente: 15 dias

```

**Meta:** Reduzir tempo de cada estágio.

4. ROI por Canal

Qual canal gera leads com maior score inicial?

```

Canal | Score Médio Inicial

-------------------|--------------------

Webinar | 45

E-book | 25

Blog | 15

Redes Sociais | 10

```

Otimizações Avançadas

1. Score Negativo

Subtraia pontos por sinais negativos:

```

Ação | Pontos

----------------------------|--------

Email com bounced | -50

Descadastrou newsletter | -30

Email marcado como spam | -100

Cargo "Estudante" | -20

```

2. Score por Produto

Se você vende múltiplos produtos:

```

Produto A:

- Visitou página Produto A: +15

- Baixou spec Produto A: +20

Produto B:

- Visitou página Produto B: +15

- Baixou spec Produto B: +20

```

Crie scores separados para cada produto.

3. Frequência de Interação

Não apenas "o que", mas "quão frequente":

```

Visitou site:

- 1x na semana: +5

- 3x na semana: +15

- Diariamente: +25

```

Erros Comuns

❌ Erro 1: Pontos Demais para Ações Fáceis

**Ruim:** Abrir email = +20 pontos

**Bom:** Abrir email = +2 pontos

**Por quê:** Ações fáceis devem valer menos.

❌ Erro 2: Não Decrementar Pontos

**Ruim:** Leads acumulam pontos infinitamente

**Bom:** Decaimento por inatividade

❌ Erro 3: Ignorar Perfil (Fit)

**Ruim:** Foco apenas em interesse

**Bom:** Balancear perfil + interesse

Exemplo:

- CEO interessado (perfil + interesse) = compra provável

- Estagiário interessado (interesse sem perfil) = improvável

❌ Erro 4: Threshold Muito Alto

**Ruim:** Só passa para vendas com 100+ pontos

**Bom:** Teste diferentes thresholds

Ferramentas Complementares

1. Integração com CRM

Sincronize score RD → CRM:

- Salesforce

- Pipedrive

- HubSpot

2. Webhooks para Ações Custom

Dispare webhooks quando lead atingir score:

```javascript

// Exemplo: Enviar para Slack

if (leadScore >= 80) {

fetch('https://hooks.slack.com/...', {

method: 'POST',

body: JSON.stringify({

text: `🔥 Lead quente: ${leadName} - Score: ${leadScore}`

})

});

}

```

3. Dashboards

Visualize dados:

- Google Data Studio

- Metabase

- Power BI

Conclusão

Lead scoring bem configurado:

- **Aumenta conversão:** Vendas focam em leads qualificados

- **Reduz CAC:** Menos tempo desperdiçado

- **Melhora experiência:** Lead recebe conteúdo relevante no timing certo

- **Escalabilidade:** Automação permite crescer sem contratar proporcionalmente

Próximos passos:

1. Defina seu ICP

2. Mapeie ações e pontos

3. Configure no RD Station

4. Teste e ajuste thresholds

5. Monitore e otimize continuamente

Precisa de ajuda para implementar? [Fale conosco](/contato).

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