Lead scoring no WhatsApp é dar uma nota para cada lead com base no que ele diz na conversa, para saber quem está pronto para comprar e quem ainda precisa de tempo. A nota soma critérios definidos pela empresa, como necessidade, prazo e orçamento, cada um com um peso. Com ela, o vendedor atende primeiro quem tem mais chance de fechar.
- No WhatsApp o lead não preenche formulário: a informação está espalhada na conversa, e é dali que a nota precisa sair.
- Cada empresa define de quatro a seis critérios com pesos próprios; o modelo de uma clínica não serve para uma distribuidora.
- Lead quente vai direto para o vendedor, morno recebe nutrição e follow-up, frio entra em campanha de longo prazo.
O que é lead scoring?
É um sistema de pontuação. Cada característica ou comportamento do lead vale pontos. Somando, você tem uma nota, geralmente de 0 a 100, que indica o quanto aquele contato está perto da compra. A ideia é antiga no marketing digital, mas por muito tempo dependeu de formulários e de cliques em e-mail.
O objetivo é simples: tempo de vendedor é caro. Se ele gasta a manhã respondendo curioso e deixa o cliente decidido esperando, a venda vai para o concorrente.
Por que formulário não funciona no WhatsApp?
Porque ninguém abre o WhatsApp para preencher campo. O lead manda "oi, quanto custa?" e espera resposta. Se a empresa devolve um questionário de dez perguntas, boa parte desiste no meio. E quem responde tende a responder com pressa.
A informação que importa aparece de forma natural ao longo do papo: "preciso para o mês que vem", "já fiz orçamento em outro lugar", "vou ver com meu marido". Um bom lead scoring no WhatsApp lê essas frases e transforma em pontos, sem obrigar o cliente a nada.
Como definir critérios e pesos?
Comece pelas vendas que você já fechou. Leia as conversas e anote o que os clientes que compraram tinham em comum. Depois faça o mesmo com os que sumiram. As diferenças viram critérios.
Regras práticas que eu uso:
- Use de quatro a seis critérios. Mais que isso confunde e não melhora a nota.
- A soma dos pesos fecha em 100, para a nota ser fácil de ler.
- O critério mais forte costuma ser prazo ou urgência. Quem tem data para resolver compra antes.
- Inclua pelo menos um critério de encaixe (o lead é o cliente que você quer?) e um de intenção (ele quer comprar agora?).
Veja exemplos para três tipos de negócio:
| Critério | Clínica | Distribuidora B2B | Escritório de advocacia |
|---|---|---|---|
| Necessidade clara | Sabe qual tratamento quer: 25 | Informou produtos e volume: 25 | Descreveu o caso com fatos: 25 |
| Prazo ou urgência | Quer agendar nas próximas semanas: 25 | Precisa repor estoque no mês: 20 | Tem prazo processual ou audiência: 30 |
| Encaixe | Mora na região da clínica: 15 | CNPJ ativo no segmento atendido: 20 | Área de atuação do escritório: 20 |
| Capacidade de pagamento | Aceitou faixa de valor ou perguntou parcelamento: 20 | Pedido acima do mínimo: 20 | Aceitou falar de honorários: 15 |
| Decisor | Decide sozinho: 15 | Fala com o comprador ou dono: 15 | É a parte interessada: 10 |
Os números são ilustrativos. O seu modelo sai do seu histórico de vendas, não desta tabela.
O que fazer com lead quente, morno e frio?
A nota só tem valor se mudar o que o time faz. Divida em três faixas e defina uma ação para cada uma:
- Quente (70 a 100): vai direto para o vendedor, com prioridade na fila e aviso imediato. O objetivo é responder em minutos. Quanto mais rápido o primeiro retorno, maior a chance de fechar.
- Morno (40 a 69): continua sendo atendido pelo agente de IA ou pelo pré-vendedor, que tira dúvidas e completa a qualificação. Entra no follow-up automático.
- Frio (0 a 39): recebe uma resposta educada e entra em campanhas de longo prazo, como novidades e datas sazonais. Não ocupa o vendedor.
Os cortes também são ajustáveis. Se o vendedor está recebendo lead quente demais para dar conta, suba o corte. Se está ocioso, desça.
Como a IA calcula a nota pela conversa?
Com os critérios e pesos definidos pela empresa, um modelo de inteligência artificial lê a conversa inteira e verifica, critério por critério, se há evidência. "Preciso fazer o implante antes de viajar em dezembro" marca necessidade clara e prazo. "Só estou pesquisando" pesa contra urgência.
Três pontos fazem diferença na prática:
- A nota é recalculada a cada nova mensagem. Um lead frio pode esquentar dias depois, quando responde ao follow-up.
- A IA explica a nota. O vendedor vê quais critérios pontuaram e o que falta perguntar.
- Quem define o critério é a empresa. A IA não inventa o que é lead bom, ela aplica a régua que você escreveu no seu playbook comercial.
Na Irin, o lead scoring funciona assim: a empresa cadastra os critérios e os pesos, a IA dá a nota lendo a conversa do WhatsApp, sem formulário, e o lead quente vai direto para o vendedor pelo rodízio. Em uma clínica médica, por exemplo, isso significa que o paciente que já quer agendar não fica na mesma fila de quem só perguntou o preço.
Como revisar o modelo todo mês?
Lead scoring não é configurar e esquecer. Uma vez por mês, faça esta revisão:
- Separe as vendas fechadas no mês e veja a nota que esses leads tinham. Se muitas vendas vieram de lead morno ou frio, algum critério está mal calibrado.
- Separe os leads quentes que não compraram. Leia algumas conversas e veja o que a nota não captou.
- Ajuste um ou dois pesos por vez. Mudar tudo de uma vez impede de saber o que funcionou.
- Ouça o vendedor. Ele sabe quando a nota está "mentindo" e quase sempre tem um critério novo para sugerir.
Com o tempo, o modelo fica cada vez mais parecido com o olho do seu melhor vendedor, só que aplicado a todos os leads, 24 horas por dia. Esse é o ganho real: o time para de adivinhar quem atender primeiro. Se você quer ver como isso fica configurado para o seu funil, a Irin parte justamente dos critérios que a sua empresa já usa.