Cómo construir un sistema de scoring de empresas con Make y datos alternativos
El artículo de Robert Fon, de PredictLeads, publicado por Make el 3 de marzo de 2026, propone priorizar empresas a partir de señales recientes de contratación, noticias y tecnologías. «Grado de inversión» es la denominación del artículo, no una certificación ni una garantía de rentabilidad.
Esta adaptación explica el diseño del ejemplo. No hemos ejecutado el escenario ni validado que sus puntuaciones predigan resultados financieros.
Prepara la entrada y la salida
Crea una hoja de Google Sheets con una fila por empresa y una columna domain. El ejemplo utiliza jobs_90d, jobs_30d, senior_roles_90d y score; añade también last_scored_at para saber cuándo se actualizaron las señales.
Necesitas acceso a la hoja y a los datos de PredictLeads. Confirma las credenciales y los campos disponibles en la documentación de las aplicaciones antes de configurar el flujo.
Recorre las empresas sin mezclar sus datos
El diseño del artículo empieza leyendo las filas de Google Sheets y procesando cada dominio por separado. El original denomina al paso de lectura Get rows y propone un Iterator.
Aclaración editorial: comprueba la salida real del módulo elegido. Un Iterator descompone un array; si el módulo ya devuelve un paquete por fila, no añadas un Iterator sobre un valor que no es un array. Conserva la identificación de la fila durante todo el recorrido.
Construye las señales
- En la consulta List Job Openings de PredictLeads, usa el dominio actual y una fecha inicial correspondiente a la ventana de análisis. El ejemplo emplea los últimos 90 días.
- Agrupa las ofertas devueltas con un Array Aggregator. La longitud del array alimenta
jobs_90d. - Para
senior_roles_90d, aplica el mismo intervalo y filtra los valores de seniority del ejemplo: manager, director, head, VP y executive. Agrupa y cuenta los resultados de esa selección. - Opcionalmente, repite el patrón con una ventana de 30 días para obtener
jobs_30d.
Estos intervalos son parámetros analíticos del ejemplo, no cuotas de Make. Mantén cada agregación dentro de la empresa que se está procesando.
Escribe el resultado al final
Actualiza la fila correspondiente al dominio con las métricas calculadas y la fecha. El ejemplo propone concentrar la escritura al final; eso no demuestra por sí mismo que se eviten todas las actualizaciones parciales o las ejecuciones simultáneas.
El artículo no proporciona una fórmula universal para score. Propuesta editorial: define y documenta tus pesos antes de usar esa columna, y conserva las señales originales para poder explicar la clasificación. No confundas ausencia de datos con ausencia de actividad.
Amplía después de comprobar el flujo
El mismo patrón —consultar, filtrar, agrupar y guardar— puede servir como diseño para señales de noticias y adopción tecnológica. En el ejemplo, las noticias incluyen eventos favorables y señales negativas como despidos.
Antes de usarlo para priorizar decisiones, revisa una empresa con datos, otra sin resultados y una consulta fallida. Comprueba la cobertura del proveedor y somete cualquier decisión de inversión a una evaluación independiente.
Fuente
Adaptación editorial de la documentación oficial de Make.