Lead scoring com ML para prospecção B2B

Contexto

Editor SaaS B2B (200 funcionários, 30 milhões de euros de ARR). Equipe comercial de 25 SDR/AE processando 10.000 leads/mês. Lead scoring baseado em regras manuais (setor, porte, fonte). Taxa de conversão MQL→SQL de 8% — os vendedores perdem tempo com leads não qualificados.

Problema & Desafio

10 mil leads/mês pontuados por regras manuais: nenhuma inteligência preditiva. Taxa de conversão MQL→SQL de 8%. 92% do tempo comercial desperdiçado em leads frios. Ciclo de venda médio de 45 dias → aumento de 15% em 2 anos. Nenhuma integração CRM ↔ marketing automation ↔ produto para o scoring. Top performers convertem a 18%: diferença de 10 pontos em relação à média, não replicável. Pipeline insuficiente: meta ARR +40% vs capacidade atual de +22%.

Solução & Entregas

Modelo ML de lead scoring ativado integrando dados de CRM, marketing automation e uso do produto (150 features) Taxa de conversão MQL→SQL dobrada de 8% para 16%: comerciais focados nos leads com alta probabilidade Scoring em tempo real integrado no CRM, cada lead pontuado em <1s à chegada Ciclo de venda reduzido em 15% graças ao direcionamento dos leads mais maduros Práticas comprovadas dos top performers codificadas no modelo → gap de performance reduzido de 10 para 3 pontos Pipeline +35% com esforço comercial constante - trajetória ARR +40% tornada alcançável

Tecnologias