En el mundo empresarial actual, la conversión efectiva de leads se ha convertido en un factor crítico para el éxito de cualquier empresa. Sin embargo, enfrentar el desafío de identificar y priorizar leads de alta calidad puede ser abrumador y consumir una cantidad considerable de recursos y tiempo, resultando en un problema de eficiencia y logros para el área comercial.
Es por eso la necesidad de contar con una metodología que permita un enfoque más efectivo para identificar y priorizar los leads más prometedores.
Es en este contexto que Lead Scoring se ha vuelto fundamental para las estrategias de ventas y marketing. En este artículo, exploraremos el poder del Lead Scoring, los beneficios que aporta a las empresas y cómo en Data Insights lo implementamos con una web app que incluye el uso de una interfaz de chat para que toda persona no técnica del área de ventas pueda utilizarla y obtenga el máximo beneficio de esta herramienta.
¿Qué es Lead Scoring?
Es una metodología que utiliza datos, algoritmos y modelos estadísticos para analizar, evaluar y clasificar leads según mayor probabilidad de convertirse en clientes reales y rentables.
Con machine learning, creamos una fórmula que entrega a cada lead un score y además determinamos cuáles son considerados “hot” y “cold” leads. Todo esto basado en una variedad de factores relevantes como el comportamiento en el sitio web, interacción con las campañas de marketing e historial de compras anteriores.
De esta forma cuando tenemos un nuevo prospecto, somos capaces de anticiparnos indicando si es “hot” o “cold”, lo que nos permite un approach más eficiente en la estrategia comercial y optimización de los recursos.
Datos necesarios para implementar un proyecto de Lead Scoring:
Se requiere una base de datos que contenga información relevante sobre los leads y sus interacciones con la empresa.
- Datos demográficos: Nombre, edad, género, ubicación geográfica, ocupación, industria, tamaño de la empresa (si es un lead B2B), etc. Estos datos demográficos proporcionan una comprensión inicial de quiénes son los leads y pueden ser útiles para segmentarlos y personalizar las estrategias de comunicación.
- Datos de contacto: Correo electrónico, números de teléfono, perfiles en redes sociales, etc. Estos datos permiten establecer una comunicación efectiva y realizar seguimiento con los leads.
- Historial de interacciones: Registrar las interacciones previas de los leads con la empresa es crucial para evaluar su nivel de compromiso y determinar su interés. Esto puede incluir datos como visitas al sitio web, descargas de contenido, aperturas de correos electrónicos, clics en enlaces, participación en eventos o webinars, respuestas a campañas de marketing, etc.
- Comportamiento en el sitio web: Páginas visitadas, tiempo en cada página, acciones realizadas (como completar formularios o realizar compras), frecuencia de visitas, etc. Estos datos ayudan a comprender mejor los intereses y las intenciones de los leads.
- Datos de marketing: Origen del lead (cómo llegó a la empresa), respuestas a campañas específicas, eventos a los que asistieron, descargas de contenido, etc. Estos datos son útiles para evaluar la efectividad de las estrategias de marketing y su impacto en la generación de leads.
- Datos de ventas: Llamadas telefónicas, reuniones, propuestas enviadas, negociaciones en curso, etc. Estos datos ayudan a evaluar la madurez de los leads y su progreso en el ciclo de ventas.
Beneficios del Lead Scoring:
Implementar un sistema de Lead Scoring ofrece una serie de beneficios tangibles para las empresas:
- Identificación precisa de leads de alta calidad: Lead Scoring utiliza algoritmos y modelos estadísticos para evaluar el potencial de conversión de cada lead. Esto permite que los equipos de ventas y marketing identifiquen rápidamente los leads más prometedores y los prioricen en sus esfuerzos. Como resultado, se optimizan los recursos y se maximiza la eficiencia al enfocar los esfuerzos en leads que tienen más posibilidades de convertirse en clientes reales.
- Personalización de las estrategias de seguimiento: Con Lead Scoring no sólo se clasifica a los leads según su probabilidad de conversión, sino que también proporciona información valiosa sobre sus intereses, preferencias y necesidades. Con esta información, las empresas personalizan sus estrategias de seguimiento y comunicación, brindando contenido oportuno, ofertas más relevantes y adaptadas a sus intereses. Esto establece una conexión más fuerte con los leads y aumenta la probabilidad de conversión.
- Mejora del ciclo de ventas y la eficiencia operativa: Al enfocar los recursos en leads de alta calidad, el Lead Scoring acelera el ciclo de ventas al identificar leads más avanzados en su proceso de compra. Los equipos de ventas pueden optimizar su enfoque, brindando el soporte adecuado en el momento adecuado. Esto a su vez reduce el tiempo de cierre de ventas y genera ingresos de manera más ágil, además de aumentar la eficiencia operativa de la empresa. Se evita desperdiciar tiempo y esfuerzos en leads con menos probabilidades de convertirse en clientes, maximizando el ROI y rendimiento de los recursos disponibles.
- Mejor alineamiento entre áreas de ventas y marketing: El proyecto de Lead Scoring permite establecer criterios claros y objetivos para evaluar y priorizar los leads, se promueve una comunicación más fluida y eficiente entre los equipos de marketing y ventas.
El objetivo es que el área comercial defina una estrategia diferenciada entre “hot” y “cold” leads, de manera de concretar el mayor ROI posible, optimizando los esfuerzos del equipo de ventas.
Probablemente la estrategia para el “hot lead” sea más directa, en cambio para el “cold lead” tendremos que nutrir al prospecto con mayor información o etapas para transformarlo en un cliente actual.
El proceso de contacto y de “engaging” con los clientes potenciales que cotizan, es un proceso intenso y el hecho de enfocarse prioritariamente en los más relevantes (hot leads) vs contactar a todos, y muchas veces con los misma estrategia, se traduce en un aumento sustancial de productividad y aumento de ROI.
El costo del equipo de ventas es significativo, por lo que el uso optimizado de cada hora de trabajo de ellos es muy relevante.
Caso Práctico:
El objetivo es crear un modelo predictivo de lead scoring basado en los clientes que están en la base de datos de e-mails en mailchimp. Algunos de estos clientes han comprado ciertos productos, otros no y además contamos con información de los productos con que han interactuado de alguna forma. Es importante contar con información relevante respecto a cómo los clientes interactúan con los productos o servicios de la empresa.
El proceso de recopilación, análisis y exploración de datos es una etapa donde se obtiene una gran cantidad de insights del negocio.
En el gráfico de más arriba podemos observar que mailchimp le ha dado dos estrellas a la mayor cantidad de usuarios, sin embargo los que han sido asignado cinco estrellas, son los que más han comprado.
Con data mining y técnicas de machine learning, determinaremos los que son considerados “hot” y “cold” leads y para eso utilizamos una gran cantidad de algoritmos que nos permitan optimizar y predecir de mejor forma la clasificación entre ambos leads.
De esta forma cuando tenemos un nuevo prospecto, somos capaces de anticiparnos indicando si es “hot” o “cold”.
Logramos además, descubrir cuáles son las variables más relevantes en la determinación de los “hot” leads.
Una vez que hemos creado todo el modelo de machine learning, lo implementamos en una web app que en su backend corre el modelo creado y permite a la empresa hacer uso de forma sencilla de este modelo y pueda ir actualizando la base de datos cuando estime.
Lead Scoring Web-App:
En el uso de esta web app, se ingresan dos datos que permitirán al modelo realizar una proyección de ventas y en base a ese objetivo definir cuáles son los “hot” y “cold” leads.
Con la utilización de los inputs ingresados en este caso, las ventas debieran crecer desde 227.138 a 294.866, generando un incremento de 67.735, logrando concretar 45 clientes cada mes, nutriéndolos con estrategias comerciales diferenciadas entre los “hot” y “cold” leads.
Y con ese objetivo de crecimiento de las ventas proyectado por el modelo, se obtiene la clasificación de leads con su respectivo score, que corresponde a la probabilidad de compra.
Esta información valiosa para el equipo comercial, puede descargarla para que la utilice e implemente en una estrategia diferenciada entre “hot” y “cold” leads, con el fin de optimizar recursos.
Al identificar con éxito este conjunto de leads de alta calidad, la tasa de conversión de clientes potenciales aumenta, ya que el equipo de ventas ahora prioriza la comunicación con ellos, en lugar de hacer llamadas a todos, además de definir una estrategia diferenciada entre ambos tipos de leads.
Lead Scoring + IA
Con el objetivo de hacer la web app más útil aún y que pueda ser utilizada por cualquier persona no técnica del equipo de ventas, incluimos una interfaz de chat, al cual se le pueden hacer preguntas relacionadas al lead scoring, por lo tanto, esta web app incluye un componente de machine learning (lead scoring) y un componente de IA conversacional.
En este caso se le pregunta: ¿Cuáles son los clientes que tienen el score (probabilidad de compra) más alto y que no han comprado?.
De esta forma la app, entrega el listado de los 10 clientes:
Es decir, con esta integración al lead scoring, ni siquiera tendremos que exportar los datos para comenzar a realizar búsquedas, sino que simplemente debemos preguntar y entrega las respuestas.
El uso de IA integrado a desarrollo de modelos con machine learning, es una tremenda oportunidad para las empresas y en especial en este caso para las áreas de marketing y ventas de obtener profundos insights de manera rápida y sencilla.
Conclusión:
El Lead Scoring se ha convertido en una herramienta imprescindible en la generación de ventas efectiva. Al implementar un sistema de Lead Scoring, las empresas maximizan su eficiencia y recursos al identificar leads de alta calidad, personalizar sus estrategias de seguimiento y mejorar el ciclo de ventas. Estos resultados contribuyen a mejorar el desempeño general de la empresa y a impulsar su crecimiento y rentabilidad.
Aprovecha el potencial de tus leads hoy mismo con Lead Scoring y sus beneficios, para obtener una ventaja competitiva en el mercado actual.
Si necesitas desarrollar e implementar soluciones de analítica avanzada como ésta, escríbenos a contacto@datainsights.cl. Siempre estamos dispuestos a aclarar tus dudas y ayudarte a comprender cómo otras empresas han logrado superar desafíos similares.