Mejora tus estrategias de ventas con Lead Scoring Predictivo

El entorno competitivo actual es exigente con las empresas de todos los sectores y segmentos. Esto implica que sean cada vez más ágiles e inteligentes en la inversión de sus recursos. Sin embargo, no todas las oportunidades de venta tienen el mismo valor. Es por eso que las empresas necesitan una herramienta que les ayude a identificar y clasificar los clientes potenciales más valiosos. 

Es aquí donde entra en juego el Lead Scoring o, en castellano, calificación de prospectos, una herramienta que usa la tecnología para identificar y priorizar los prospectos que están más propensos a la compra para focalizar esfuerzos que permitan incrementar los ratios de conversión y el retorno de la inversión. El Lead Scoring es una parte fundamental de la gestión de prospectos durante su ciclo de vida pues permite incrementar las tasas de cierre de ventas. 

En este artículo revisaremos qué es el Lead Scoring, los pasos para implementarlo, los tipos de implementación, beneficios y unos breves casos de uso por industria y por sector B2B y B2C.

¿Qué es Lead Scoring?

El Lead Scoring consiste en asignar valores numéricos a cada uno de tus prospectos. Para esto, se toman criterios como su interacción con tu marca, comportamiento, estadío en su recorrido de compra y en cuánto se asemeja un prospecto con tu perfil ideal de cliente. 

Dos formas de aplicar Lead Scoring:

1. Manual

   Se asigna manualmente un puntaje a los prospectos utilizando letras o números. Si bien puede ser preciso cuando una base de prospectos es pequeña, puede estar en riesgo de error humano y tomar demasiado tiempo. Cuando la base de datos es mayor, el Lead Scoring manual puede ser tedioso e ineficiente.

2. Predictivo (recomendado)

   Es la forma más efectiva de realizar Lead Scoring pues se utiliza tecnología de aprendizaje automático con inteligencia artificial para construir modelos predictivos que analizan la información de tus prospectos existentes en tu base de datos y los que vayas captando a futuro.  Esta tecnología es capaz de analizar grandes cantidades de datos históricos y en tiempo real, como el comportamiento en línea, las interacciones con el sitio web y el correo electrónico, las compras anteriores, entre otros, para predecir qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse en clientes de pago. 

   Esto ayuda a las empresas a centrarse en los clientes potenciales que tienen un mayor valor potencial, lo que a su vez les permite mejorar sus procesos de ventas y aumentar su tasa de conversión.

Beneficios de aplicar Lead Scoring en tu empresa

• Mayor retorno de inversión y eficiencia debido a que se pone foco en leads con mayor probabilidad de conversión

• Despriorización de leads descalificados

• Descubrimiento de los leads más valiosos

• Conocer insights sobre el tipo de leads más relevante para tu negocio

Cuatro pasos para implementar Lead Scoring

1. Define tu Perfil Ideal de Cliente o ICP (siglas en inglés): Permitirá definir cómo será la asignación de puntaje a los prospectos de cada negocio. Si has identificado que tienes clientes con características determinadas que tienden a comprarte más, identifica cuáles son esos patrones y construye con ellos tu ICP. Recuerda considerar factores demográficos, psicográficos y firmográficos.

2. Determina tu criterio de scoring o asignación de puntaje para tus prospectos: Identifica los comportamientos clave que indicarán quiénes son tus prospectos más valiosos que están listos para comprar. Asigna un puntaje a cada actividad realizada por tu prospecto dependiendo de su importancia en el proceso de ventas de tu compañía.

3. Implementa tu modelo de scoring: Puedes hacerlo de forma manual o con ayuda de una plataforma de marketing automation y/o CRM (ventas), de modo que puedas identificar los clientes que están cerca al cierre de ventas. Conforme tus prospectos vayan interactuando con tu marca, irán acumulando puntos que puedan perfilarlos o no como parte de tus clientes ideales (ICP).

4. Determina tus parámetros: Como paso final, establece los parámetros del puntaje que te indicarán cuando un prospecto está listo para ser enviado a ventas o para recibir tus tácticas de cierre. Puede que necesites establecer distintos parámetros dependiendo de los diferentes productos o segmentos que manejes.

Guía paso a paso sobre cómo implementar el Lead Scoring Predictivo:

Paso 1: Definir los objetivos de la implementación

Antes de comenzar a implementar el Lead Scoring Predictivo, es importante definir los objetivos de la implementación y qué desea lograr. ¿Estás buscando mejorar tutasa de conversión, identificar clientes potenciales más valiosos o aumentar la eficacia de tus esfuerzos de marketing? Definir los objetivos es el primer paso para una implementación exitosa.

Paso 2: Seleccionar la plataforma adecuada

Existen varias plataformas de Lead Scoring Predictivo disponibles en el mercado. Es importante investigar y seleccionar la plataforma adecuada que satisfaga las necesidades de tuempresa. Al seleccionar una plataforma, asegúrese de considerar factores como la facilidad de uso, la capacidad de personalización, el costo y la calidad de los resultados de predicción. Existen varias plataformas populares y ampliamente utilizadas para el Lead Scoring Predictivo disponibles en el mercado, como Salesforce Einstein, Marketo, HubSpot, Leadspace, Lattice Engines y Mintigo. Cada una de estas plataformas tiene su propio conjunto de características, fortalezas y debilidades. Recomendamos hacer una investigación y evaluar cada plataforma según las necesidades específicas de tu empresa antes de tomar una decisión.

Paso 3: Recopilar y limpiar los datos

Para que el Lead Scoring Predictivo sea efectivo, es necesario recopilar y limpiar los datos. Los datos relevantes pueden incluir el historial de compras, el comportamiento del usuario en el sitio web, los datos demográficos y cualquier otro dato relevante para la industria en la que opera tu empresa. Es importante asegurarse de que los datos estén limpios y estructurados de manera adecuada para que puedan ser procesados por la plataforma.

Paso 4: Entrenar el modelo de aprendizaje automático

Una vez que los datos están recopilados y limpios, es hora de entrenar el modelo de aprendizaje automático. El modelo utiliza los datos históricos para identificar patrones y tendencias que ayuden a predecir qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse en clientes de pago. El modelo debe ser entrenado y ajustado para mejorar su precisión a medida que se recopilan más datos.

Paso 5: Implementar y probar el modelo

Una vez que el modelo esté entrenado y ajustado, es hora de implementarlo y probarlo en un entorno de prueba. Esto permitirá que tu equipo de ventas evalúe el modelo y proporcione comentarios sobre su precisión y facilidad de uso. Es importante asegurarse de que el modelo sea fácil de usar y que proporcione resultados precisos antes de implementarlo en toda la empresa.

Paso 6: Integrar el modelo en los procesos de ventas

Una vez que el modelo haya sido probado y ajustado, es hora de integrarlo en los procesos de ventas. Asegúrese de que el modelo se integre adecuadamente en los sistemas de ventas existentes y que sea fácil de usar para los miembros del equipo de ventas. También es importante capacitar a los miembros del equipo de ventas sobre cómo utilizar el modelo y cómo interpretar los resultados de predicción.

Requisitos para implementar Lead Scoring Predictivo

Corresponden a la disponibilidad y calidad de tus datos, los cuales deben estar homologados y correctamente etiquetados. Esos campos son:

• Perfil demográfico del cliente: nombre, edad, cargo, industria, ubicación. Si estamos en un sector B2B, también será requerimiento contar con el perfil de la empresa.
• Datos de interacción: información sobre sus interacciones obtenidas de sus recorridos de venta y voluntad a recibir comunicaciones de tu empresa.
• Datos de engagement: Interacción con tu web y campañas de marketing, por ejemplo emails.
• Datos de compra: Datos sobre compras y transacciones. Incluye montos de cada compra, fecha y frecuencia.
• Datos de marketing y ventas: Datos sobre la efectividad de las campañas de marketing y ventas. Incluye información sobre la fuente de captación; es decir, si corresponde a un prospecto capturado orgánicamente, de forma pagada, mediante redes sociales, etc.

Fuente: Graphite

Estos modelos predictivos se construyen en base a un alineamiento entre las necesidades de adquisición de prospectos y las del equipo de ventas.

¿Por qué elegir Lead Scoring Predictivo?

• Ahorro de tiempo: Comparado con la obtención y análisis manual de data. La data de clientes prioritarios estará siempre disponible para ser utilizada por el equipo de ventas de modo que puedan personalizar y organizar sus propuestas. 
• Menos probabilidad de errores: Este modelo con inteligencia artificial se construye en base a data perteneciente al comportamiento de clientes y su historial de transacciones alojada en los sistemas de tu empresa.  Al utilizar este modelo data-driven, el análisis predictivo es más preciso, con muy poco o cero errores. 
• Mejora continua: Con el tiempo irás obteniendo más prospectos y clientes, lo que significa también mayor cantidad de datos. A mayor cantidad de datos, mejor funcionamiento de tu modelo predictivo.

Usos del Lead Scoring Predictivo por industria 

El Lead Scoring Predictivo tiene una amplia gama de aplicaciones en diferentes industrias. Aquí presentamos algunos ejemplos de cómo esta tecnología puede ayudar a las empresas a identificar y calificar a los clientes potenciales más valiosos.

Finanzas

En la industria financiera, el Lead Scoring Predictivo se utiliza para identificar a los clientes potenciales que tienen más probabilidades de solicitar un préstamo o una tarjeta de crédito. La tecnología analiza datos como el historial de crédito, los ingresos, los gastos, entre otros, para predecir qué clientes potenciales son más propensos a solicitar un producto financiero. Esto permite a las empresas centrarse en los clientes potenciales que tienen más probabilidades de convertirse en clientes de pago y aumentar su tasa de conversión.

Salud

En la industria de la salud, el Lead Scoring Predictivo se utiliza para identificar a los pacientes que tienen más probabilidades de requerir servicios de salud en el futuro. La tecnología analiza datos como el historial de enfermedades, las visitas al médico, los resultados de pruebas médicas, entre otros, para predecir qué pacientes son más propensos a requerir servicios de salud en el futuro. Esto ayuda a las empresas de atención médica a centrarse en los pacientes que tienen más probabilidades de requerir sus servicios y aumentar la eficacia de sus campañas de marketing.

Retail

En la industria minorista, el Lead Scoring Predictivo se utiliza para identificar a los clientes potenciales que tienen más probabilidades de realizar una compra. La tecnología analiza datos como el comportamiento de compra anterior, los productos comprados, el valor de las compras anteriores, entre otros, para predecir qué clientes potenciales son más propensos a realizar una compra. Esto ayuda a las empresas minoristas a centrarse en los clientes potenciales que tienen más probabilidades de comprar y aumentar su tasa de conversión.

Diferencias para empresas B2B y B2C

Es importante considerar la diferencia que existe en el proceso de Lead Scoring para empresas B2B (Business to Business) y B2C (Business to Consumer). Las diferencias giran en torno a cuatro aspectos: público objetivo, recorrido de compra, canales y volumen de prospectos. 

• Con respecto al público objetivo, mientras una se dirige a organizaciones, la segunda se dirige a personas con necesidades individuales. Los criterios para la asignación de puntajes serán distintos. 
• En segundo lugar, el recorrido de compra de una empresa B2B es mucho más largo y complejo. Para estas compañías, es necesario tomar en cuenta los múltiples roles involucrados en la decisión de una organización prospectada, presupuesto y nivel de confianza. 
• En relación con los canales, cada tipo de compañía tiene sus particularidades ya que una empresa B2C puede utilizar más redes sociales o marketing de buscadores mientras que para una empresa B2B podrían ser más efectivos los eventos de aforo pequeño, marketing de contenidos, entre otros. 
• Finalmente, las empresas B2C generan una cantidad de prospectos mucho mayor para lo que será de mucha utilidad contar con herramientas de automatización y análisis de datos que asignen puntajes de forma efectiva.

Conclusión

El Lead Scoring es una herramienta poderosa que ayuda a que los negocios prioricen la inversión de sus recursos mediante la identificación de sus leads más valiosos. Además del ahorro de tiempo y dinero, el Lead Scoring es una herramienta poderosa para fidelizar y retener clientes. Puedes seguir los cuatro pasos que te dejamos líneas arriba para implementarlo en tu organización. 

La forma de hacerlo, manual o con ayuda de Inteligencia Artificial, dependerá de tus necesidades y recursos. Recomendamos optar por un modelo de Lead Scoring Predictivo que te permita ahorrar tiempo, ser más preciso, en tiempo real, y que vaya mejorando conforme obtengas mayor datos de tus clientes y prospectos. Al ser aplicable en una amplia variedad de industrias, el Lead Scoring Predictivo se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas que buscan maximizar su potencial de ventas.