Qué es el scoring de leads y cómo funciona con IA

¿Qué es el scoring de leads?

Scoring de leads es asignar a cada conversación una temperatura (frío, tibio, caliente) según qué tan cerca está de comprar, para priorizar el trabajo del equipo. Es una definición de manual de ventas, pero en una agencia de viajes con cientos de chats entrando por WhatsApp, Instagram y TikTok, hacerlo a mano se vuelve imposible. Alguien tiene que revisar cada hilo, decidir si vale la pena insistir y anotarlo en algún lado antes de que se pierda entre los demás mensajes.

Ahí es donde entra Draco, el CRM con IA de Skyline. Draco reúne los canales de una agencia en una sola bandeja y organiza el trabajo con un equipo de cinco agentes de IA con roles distintos: Vega, Kai, Axel, Leo e Iris. Cada uno hace una tarea puntual dentro del embudo. El scoring de leads, específicamente, es el trabajo de Kai.

¿Quién asigna la temperatura en Draco?

Kai es el agente encargado del scoring: pone temperatura a cada lead, le asigna etiquetas automáticas y lo mueve entre etapas del embudo. No conversa con el cliente —esa parte es de Vega—, pero observa cada intercambio y decide en qué punto del proceso de compra está esa persona.

Para hacer ese trabajo con criterio y no con reglas rígidas, Kai se apoya en el contexto que ya tiene Draco: cada negocio puede tener varios embudos, y cada uno tiene su propio conocimiento, su misión y el avatar del comprador. La IA responde y clasifica según el embudo en el que está el lead, no con una fórmula genérica igual para todos.

Un ejemplo con tres conversaciones

Imagina una agencia en Cartagena que vende paquetes de playa y tours de buceo. En un mismo día llegan tres chats:

1. Lead A, por Instagram: escribe "¿cuánto cuesta el tour de buceo?", recibe el precio y no responde más. Kai lo marca frío: hay interés inicial pero ninguna señal de avance.
2. Lead B, por WhatsApp: pregunta por fechas disponibles, cuenta cuántas personas van y pide que le manden el itinerario. Kai lo sube a tibio: hay intención concreta y datos de viaje reales.
3. Lead C, también por WhatsApp: ya recibió una cotización de Vega, pregunta por el link de pago y confirma que quiere reservar esta semana. Kai lo marca caliente y lo mueve a la etapa de cierre.

Ninguna de estas decisiones depende de que alguien del equipo humano las revise una por una. Kai las toma en el momento, con base en lo que dice el lead y en qué etapa del embudo estaba antes.

¿Cómo se conecta el scoring con el resto del equipo de Draco?

El scoring no vive aislado. Cada agente de Draco alimenta o consume la temperatura que asigna Kai:

• Vega atiende, precalifica y cierra en tiempo real; recomienda del catálogo, cotiza, arma paquetes y lleva la venta hasta el pago. Es quien genera las señales que Kai interpreta.
• Leo hace seguimientos proactivos: reactiva leads fríos, manda recordatorios y pide reseñas. Leo actúa distinto según si Kai marcó el lead como frío o tibio.
• Iris revisa las conversaciones quietas y decide si el lead sigue vivo, si está en el embudo equivocado o si necesita a un humano; todo lo que hace es auditable y reversible, y no le escribe directamente al cliente.
• Axel analiza cada noche cómo atendió el equipo —humanos y Vega— y lo convierte en métricas y coaching; tampoco habla con clientes.

En la práctica, el scoring de Kai es el dato que ordena todo lo demás: sin saber qué tan caliente está un lead, Leo no sabría a quién insistirle y con qué intensidad, e Iris no tendría criterio para decidir si vale la pena revivir una conversación quieta.

¿Se puede ajustar cómo actúa la IA según la temperatura?

Sí. La intensidad de Vega (baja, media, alta) y la de Leo (suave, medio, duro) se configuran por embudo, con un tope de mensajes por respuesta y una postura fija de no perseguir al cliente. Esto significa que una agencia puede decidir que, para leads calientes, Vega responda con intensidad alta y cierre rápido, mientras que para leads fríos, Leo reactive con un tono suave y sin saturar de mensajes.

Además, Draco no arranca a ciegas: empieza en modo copiloto, donde la IA propone y una persona aprueba o corrige, y pasa a autónomo solo cuando el equipo ya confía en las decisiones; se puede volver atrás en cualquier momento. Esto aplica también al scoring: al principio el equipo humano puede revisar cómo está clasificando Kai a los leads antes de dejar que el sistema opere solo.

¿Por qué le sirve esto a una agencia y no solo a un operador con guías?

Una agencia suele tener volumen de leads mucho más alto que un operador pequeño, y por lo mismo, más ruido: preguntas curiosas, cotizaciones que nunca avanzan, clientes que preguntan por dos destinos distintos en el mismo chat. Sin un criterio automático de temperatura, el equipo comercial termina respondiendo por orden de llegada en vez de por probabilidad de cierre, y los leads calientes se enfrían mientras alguien contesta un mensaje viejo.

Con el scoring de Kai, una agencia puede filtrar su bandeja por temperatura y decidir dónde poner primero a un vendedor humano, y dejar que Leo se encargue de reactivar lo frío sin que nadie tenga que acordarse manualmente. La agencia de Cartagena del ejemplo, con tres conversaciones abiertas al mismo tiempo, no necesita que alguien decida a mano cuál atender primero: la temperatura ya lo dice.

Qué hacer ahora

Si tu agencia ya recibe leads por varios canales y quieres ver cómo Kai les asigna temperatura sin que nadie tenga que hacerlo a mano, revisa cómo funciona Draco en draco.skyln.co.