Una publicación de r/n8n envió una rúbrica de puntuación ponderada de 12 líneas dentro de un mensaje GPT para un SaaS de 220 personas que realiza 120 clientes potenciales por semana. Esto sigue el mismo patrón con un paso de enriquecimiento de Scavio para lo que el formulario no captura.
Requisitos previos
- n8n (nube o autohospedaje)
- Clave API OpenAI/Anthropic
- Clave API de Scavio
- Un webhook o formulario de CRM que funcione
Guia paso a paso
Paso 1: Activar en formulario entrante/webhook CRM
Atrapa la carga útil del plomo.
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// n8n: Webhook node, POST receiver, returns 200 fastPaso 2: Enriquezca con Scavio: tamaño de la empresa, noticias recientes, contexto del rol
Nodo de solicitud HTTP antes de la puntuación.
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// HTTP node: POST https://api.scavio.dev/api/v1/search
// Body: { "query": "site:linkedin.com/company {{$json.company}}" }Paso 3: Redacte la rúbrica en el mensaje LLM
12 líneas, ponderadas, explícitas.
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// LLM node prompt:
// Score the lead 0-100 using ONLY this rubric.
// Title fit: 30 (VP/Dir/C-level = full, IC = 0)
// Industry match: 25 (logistics/transport/3PL = full)
// Company size: 20 (200-2000 employees = full)
// Intent signal in form: 15 (asked demo or pricing = full)
// Fit notes: 10 (anything in form indicating budget/timeline)
// Lead JSON: {{$json}}
// Enrichment: {{$node['Scavio'].json.organic_results.slice(0,3)}}Paso 4: Puntuación de análisis + motivo JSON
Forzar el modelo para generar JSON.
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// Add to prompt: Return ONLY { "score": <int>, "reason": "<one sentence>" }Paso 5: Ruta anotada: caliente a Slack, cálida para gotear, fría para nutrir
Cambie de nodo por banda de puntuación.
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// Switch: score>=70 -> Slack hot, 40-69 -> drip campaign, <40 -> nurturePaso 6: Responda a CRM con puntuación + motivo
Rastro auditable.
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// HubSpot/Salesforce/Pipedrive node: update lead with score, reason, and timestampEjemplo en Python
Python
# Per-lead cost: 1 Scavio call + 1 LLM call + 1 CRM write = ~$0.01-0.04. 120 leads/week = under $5/week.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// n8n is the deliverable. The Python/JS equivalent is just translating the HTTP+LLM+CRM call sequence.Salida esperada
JSON
Inbound lead → score within 60 seconds → routed to right team → reason logged in CRM. Replaces ~15 hours/week of manual triage. The rubric IS the product; treat it like code (PR review, version, audit).