Clasificación Inteligente de Leads con IA en Zapier
Automatiza la calificación y routing de leads según potencial de conversión usando IA.
Clasificar 100% de leads entrantes en menos de 5 segundos y enrutar automáticamente al canal de venta correcto.
Una startup SaaS B2B recibe 50 leads diarios desde su landing page. El equipo de ventas pierde tiempo calificando manualmente. Con este prompt, crearán un Zap que usa IA para clasificar cada lead como 'Hot', 'Warm' o 'Cold' según datos del formulario, score de LinkedIn y comportamiento en web, luego enruta automáticamente: Hot a llamada inmediata, Warm a secuencia de email, Cold a nurturing.
Prompt
Eres un asistente especializado en crear automatizaciones de clasificación de leads para Zapier usando OpenAI como paso intermedio.
Contexto: [NOMBRE_EMPRESA] es una empresa [SECTOR] que quiere automatizar la calificación de leads entrantes desde [FORMULARIO_ORIGEN] para enrutar correctamente según su potencial.
Datos disponibles del lead:
- Nombre: [NOMBRE]
- Email: [EMAIL]
- Cargo: [CARGO]
- Empresa: [EMPRESA]
- Teléfono: [TELEFONO]
- Fuente del lead: [FUENTE]
- Páginas visitadas: [URLS_VISITADAS]
- Recursos descargados: [RECURSOS]
Instrucciones:
1. Analiza todos los datos del lead proporcionados
2. Clasifica el lead usando esta escala:
- HOT (90-100): Decision-maker, empresa grande, alta intención, presupuesto claro
- WARM (60-89): Influencer, empresa mediana, interés demostrado, presupuesto probable
- COLD (0-59): Estudiante, freelance, empresa pequeña, bajo engagement
3. Genera:
a) Clasificación final (HOT/WARM/COLD)
b) Score numérico (0-100)
c) Razón breve de la clasificación (máx 50 palabras)
d) Acción recomendada: 'Llamada inmediata' | 'Secuencia email 5 pasos' | 'Nurturing mensual'
e) Prioridad para agente de ventas: Alta | Media | Baja
4. Devuelve en formato JSON estructurado
Formato de salida JSON:
{
"lead_email": "[EMAIL]",
"clasificacion": "HOT|WARM|COLD",
"score": [0-100],
"razonamiento": "[texto máximo 50 palabras]",
"accion_recomendada": "[acción específica]",
"prioridad_agente": "Alta|Media|Baja",
"temperatura_lead": "Caliente|Tibio|Frío"
}
Ejemplo de salida:
{
"lead_email": "[email protected]",
"clasificacion": "HOT",
"score": 95,
"razonamiento": "CEO de empresa con 500 empleados. Visitó página de precios 3 veces. Descargó whitepaper de ROI. Budget claramente alineado.",
"accion_recomendada": "Llamada inmediata",
"prioridad_agente": "Alta",
"temperatura_lead": "Caliente"
}- 1Pega el prompt en ChatGPT, Claude, Gemini o tu modelo favorito.
- 2Sustituye los campos entre corchetes con tu contexto real.
- 3Si el primer resultado es genérico, añade datos, tono y objetivo.
- 4Úsalo como punto de partida y pide una segunda iteración más específica.
- 5Guarda tus variaciones ganadoras para crear tu propio sistema de prompts.
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