Una skill de Claude que toma cualquier fila de lead, la corre contra tu rúbrica de ICP y entrega un score numérico más el razonamiento. Diseñado para enchufar en tablas de Clay, workflows de HubSpot o un script de Python standalone. Reemplaza la matriz de scoring en spreadsheet que nadie ha actualizado desde el año pasado.
Lo que vas a necesitar
- Claude.ai o Claude Code con Skills habilitadas
- Una fuente de leads: tabla de Clay con enrichment, lista de leads de HubSpot o export CSV
- HubSpot o tu CRM como destino para el score
- Un doc de rúbrica de ICP con pesos explícitos, no vibes
Setup
- Instala la Skill.
icp-scoring.skillexpone una función primaria:score_lead. Inputs son un registro estructurado de lead y la rúbrica. Output es un score de uno a cien más razonamiento por criterio. - Carga la rúbrica. La rúbrica es la palanca. Formatéala como una tabla markdown con criterio, peso y los valores que pegan en cada tier de scoring. Rúbricas vagas producen scores vagos; rúbricas apretadas producen scores defendibles.
- Conecta la fuente de input. En Clay, apunta una columna AI a la Skill y pasa los campos enriquecidos. En HubSpot, usa una custom code action para llamar a la Skill vía API. En un script, lee de CSV y escribe el score de vuelta.
- Configura el destino. Score y razonamiento van ambos al registro de lead. Score en una propiedad numérica, razonamiento en una propiedad textarea. Las dos son útiles: el score para ruteo, el razonamiento para el SDR que recibe el lead.
- Calibra. Corre sobre veinte leads closed-won y veinte closed-lost. La distribución de score debería separar claramente los dos. Si no, la rúbrica es el problema.
Cómo funciona
La Skill toma la rúbrica y el lead, y le pide a Claude calificar cada criterio en turno, sacar un score por criterio, multiplicar por peso y sumar. La suma es el número titular. El razonamiento es la explicación por criterio, que es lo que hace defendible el score frente a un AE escéptico.
La Skill también puede sacar una etiqueta de tier (A, B, C, descalificado) basada en umbrales configurables. Los tiers son más fáciles para la lógica de ruteo downstream que los números crudos, pero el número crudo sigue siendo útil para ordenar y debuggear.
Cuídate de
- Rúbrica obsoleta. Tu ICP se mueve cada trimestre. La Skill no puede saber eso. Agenda una revisión trimestral de rúbrica o los scores se calcificarán alrededor de la realidad del año pasado.
- Calidad de enrichment. Enrichment basura produce scores basura. La primera acción de la Skill debería ser un check “¿tengo suficiente data?”; si no, sacar “datos insuficientes” en lugar de un score bajo.
- Inflación de score. Los reps empujan por “más leads calificados como A”. Resiste. Los tiers existen para enfocar atención, no para hacer que todos se sientan ocupados.
- Sesgo en la rúbrica. Rúbricas solo de industria se pierden cuentas de gran fit en industrias adyacentes. Empareja pesos de industria con señales de fit de caso de uso.
Stack
- Claude — motor de scoring y generador de razonamiento
- Clay o HubSpot — fuente de leads y capa de enrichment
- HubSpot — destino para score y razonamiento