Registrar y calibrar
El score queda registrado con fecha, razonamiento y acción. Cada trimestre, calibra el modelo contra resultados reales.
Paso 6 de 6
Puntuaste, validaste y definiste la acción. Ahora registra. Un score que vive en tu cabeza o en un chat desaparece en una semana. Un score registrado se convierte en datos que puedes usar para mejorar el modelo.
Qué registrar
Por cada cuenta evaluada, deja constancia de estos campos:
| Campo | Qué incluir |
|---|---|
| Fecha de evaluación | Día exacto. Los scores envejecen. |
| Score por dimensión | Fit, Timing, Acceso, Intent. Los cuatro. |
| Score total | La suma. |
| Banda asignada | Prioridad, Activo, Nurture, Despriorizar o Descalificada. |
| Fuentes de datos usadas | Dónde encontraste la información: CRM, LinkedIn, herramienta de enriquecimiento, web pública. |
| Razonamiento clave | 1-2 oraciones sobre por qué este score. "Fit alto por coincidencia exacta en vertical y tamaño. Timing medio porque la ronda fue hace 5 meses." |
| Acción recomendada | La acción del paso anterior. |
| Nivel de confianza | Alto, medio o bajo, según la validación. |
El razonamiento es más valioso que el número
El score de hoy puede quedar obsoleto en un mes. El razonamiento te dice por qué se asignó, y eso es lo que necesitas para re-evaluar rápido cuando algo cambia. "Timing = 2" sin contexto te obliga a investigar de nuevo. "Timing = 2 porque el hiring de SDR fue hace 4 meses" te permite decidir en segundos si actualizarlo.
Dónde registrar
Depende de tu setup. Lo que importa es que el registro sea consultable y actualizable:
- CRM. Lo ideal. Campos personalizados para score total, banda, fecha, y un campo de texto para razonamiento. Si tu CRM lo permite, un campo por dimensión.
- Spreadsheet compartida. Funciona para equipos chicos. Una fila por cuenta, una columna por campo.
- Base de datos de IA. Si usas un agente para el scoring, que guarde el resultado en un formato estructurado que puedas consultar después.
Lo que no funciona: notas sueltas, chats, documentos sin estructura. Si no puedes buscarlo y filtrarlo, no te sirve.
Cuándo re-puntuar
Un score no es permanente. Tres situaciones disparan una re-evaluación:
1. Señal nueva relevante
La cuenta publicó una vacante de tu área, levantó ronda, apareció en tu herramienta de intent, o el contacto respondió un email. Cualquier cambio material en una de las cuatro dimensiones amerita re-puntuar.
No re-puntúes toda la cuenta: actualiza solo la dimensión que cambió y recalcula el total.
2. Revisión periódica programada
Las cuentas en Nurture y Despriorizar tienen fechas de revisión (60-90 días). En la revisión, busca datos nuevos y re-evalúa. Si nada cambió, mantén el score y extiende la revisión. Si la cuenta acumuló tres revisiones sin cambio, considera retirarla.
3. Resultado conocido
La cuenta cerró, se perdió, o se descartó por otra razón. Esto es el dato más valioso de todos porque te permite calibrar.
Calibración trimestral
Cada trimestre, revisa cómo te fue con el modelo.
El ejercicio
- Toma todas las cuentas que puntuaste en los últimos 90 días.
- Agrúpalas por banda al momento del scoring.
- Compara contra el resultado real: ¿cerró? ¿avanzó? ¿se cayó? ¿nunca respondió?
Qué buscar
| Patrón | Lo que indica | Ajuste |
|---|---|---|
| Cuentas de banda Prioridad que no cerraron | Estás puntuando demasiado alto en alguna dimensión. | Revisa qué dimensión fue inflada. Probablemente Fit o Intent. |
| Cuentas de banda Nurture que cerraron | Tu modelo subestima algo. | Revisa qué señal no capturaste. Puede que necesites agregar un criterio. |
| Tasa de cierre similar entre Prioridad y Activo | La distinción no está funcionando. | Ajusta los umbrales o revisa si una dimensión no aporta diferenciación. |
| Cuentas Descalificadas que reaparecen | El proceso de descalificación no está siendo respetado. | Refuerza el etiquetado y el proceso de re-entrada. |
Calibración en acción
En Q1 puntuaste 40 cuentas. 8 fueron Prioridad. De esas 8, cerraste 3 y 2 avanzaron a negociación. Las otras 3 nunca respondieron.
Revisas las 3 que no respondieron: todas tenían Acceso = 3, pero el "champion identificado" era en realidad un contacto de marketing sin poder de decisión. El criterio de Acceso estaba mal calibrado. Ajustas: "champion" requiere que sea alguien en la línea de decisión, no solo alguien senior que respondió una vez.
En Q2, con el ajuste, la tasa de respuesta de Prioridad sube de 62% a 80%.
Si no tienes 40 cuentas, calibra con lo que tengas
La calibración funciona con cualquier volumen. Incluso con 10 cuentas, puedes detectar patrones: "todos mis Prioridad tenían Fit alto pero la mitad tenía Acceso inflado". No esperes a tener datos perfectos para mejorar el modelo. Mejora con cada ciclo.
Resultado de este paso
Un registro consultable de cada cuenta evaluada, con score, razonamiento y acción. Un proceso de calibración que mejora el modelo cada trimestre. Y la certeza de que la próxima vez que puntúes, lo haces con un modelo más preciso que el anterior.