Descubre como el lead scoring predictivo potencia las campañas de...
Leer másPara los que todavía no lo sepan, el Lead Scoring es un sistema o una herramienta de marketing que mide la calidad de los leads para enviar al departamento de ventas.
Un término generalizado por Hubspot y del que ya habíamos hablado en un artículo anterior de cómo mejorar el lead scoring de Hubspot.
Este método se utiliza para determinar cuáles de los leads que tenemos en la base de datos van avanzando en el funnel hasta que están lo suficientemente calientes como para que sea contactado por un comercial. Se podría decir que determina cuando un lead ya está preparado para la compra.
Otro de los usos que se le da al scoring es el de asegurar que ese lead está dentro de los buyer persona que hemos definido previamente. Este caso sobretodo se da en entornos B2B en los que orientas tus comunicaciones comerciales a los posibles compradores de tu producto en función de su rol o de su departamento.
El avance de tecnologías como el machine learning ha permitido automatizar este método tradicional y mejorar considerablemente la cualificación de los leads para evitar que se pierdan ventas.
Veamos cómo se determinan los dos sistemas y qué diferencias existen entre un método y otro.
Este es el sistema conocido como lead scoring de puntuación. Básicamente se trata de asignar una puntuación a cada variable o punto de interacción que cada lead o usuario tiene con la empresa. Generalmente es de 0 a 100, así que cuanto más cerca del 100, más cualificado está el lead.
Un ejemplo de scoring de puntuación:
Como veis hay una cierta lógica en el sistema de puntuación, ya que se suele realizar en base a la experiencia del equipo de marketing y el análisis del negocio. Además es bastante efectivo cuando hablamos de empresas B2B y con volumen bajo de leads.
La mayoría de CRM o marketing automation incorporan esta funcionalidad, quizás el ejemplo más claro sea Hubspot, el primero en introducir este concepto en los equipos de marketing. Salesforce también ha avanzado mucho en este sentido.
Sin embargo tiene grandes limitaciones y además puede dar como unqualified leads que realmente tienen muchas probabilidades de conversión como veremos más adelante.
El principal componente de este método es la tecnología, ya que para hablar de lead scoring predictivo necesitamos de algoritmos predictivos de machine learning.
El uso de la inteligencia artificial permite extraer información de los datos y predecir cuáles son los leads más cualificados y cuáles no.
La labor del científico de datos es analizar un histórico de datos y encontrar patrones de éxito. ¿Por qué es necesario un científico de datos? Pues porque son los perfiles que tienen los conocimientos para utilizar herramientas que permiten manejar grandes volúmenes de datos e introducir en los algoritmos esa capa de inteligencia artificial.
El histórico de datos se compone de todas las variables que se generan en el momento de la creación del lead y también de las interacciones que el usuario va teniendo con la compañía. Todas estas acciones del usuario se van guardando y registrando en la base de datos y es la información que necesita el data scientist para analizar.
Por eso es importante disponer de una solución software que capte y registre toda esta información, ya que cuanto más limpios y estructurados se encuentran los datos, mejor aprovechamiento se puede hacer de ellos.
¿Cuánto volumen es necesario? Cuanto más mejor. Un cierto volumen es necesario para el proceso, ya que una parte del histórico se utiliza para entrenar al algoritmo y la otra parte para validar que los resultados son los esperados. No existe un mínimo para poder desarrollar un algoritmo y la ventaja del machine learning es que a medida que le vas aportando más información, el algoritmo va auto aprendiendo y siendo cada vez más preciso. Esta característica es la que le aporta la inteligencia artificial, la capacidad de autoaprendizaje (machine learning).
Visto cómo se desarrollan los dos métodos, vamos a hacer la comparativa para entender mejor qué ventajas tiene el lead scoring predictivo frente al tradicional.
Priorización Tradicional: todos los equipos comerciales aplican un sistema de priorización para el tratamiento de los leads. En el método tradicional viene definido generalmente por dos factores, el orden de entrada o por reglas definidas.
En el primero no hay mucho que comentar, se tratan los leads a medida que fueron rellenando los formularios (los más antiguos primero). En el segundo caso ya los equipos definen unas reglas o parámetros para la priorización del tratamiento. Por poner un ejemplo, se tratan primero los leads que se han generado en la web por canal orgánico o directo. Otro ejemplo, se tratan los leads que se interesan por un determinado producto (porque es más caro o porque tiene más margen)
Estas reglas son una primera aproximación para determinar cuáles de los leads están más cualificados, pero en un entorno tan complejo de generación de leads como el actual, se quedan muy limitadas estas reglas principalmente por dos motivos:
En un contexto digital que proporciona múltiples variables, utilizar un solo parámetro provoca la pérdida de muchas oportunidades de venta.
Lead Scoring Predictivo: Frente a este sistema, existe la priorización por interés o por probabilidad de conversión, es decir, que un algoritmo de lead scoring determina la probabilidad de conversión de los leads para que los equipos comerciales los prioricen.
Las ventajas de este sistema es que la IA nos permite extraer mucha más información de los datos, utiliza todos los parámetros que influyen en la decisión de compra de un lead y no únicamente uno de ellos.
La priorización de los leads se basa en datos y no en presunciones
Este método permite que las empresas data driven que lo implementan en su proceso comercial aumentan sus ratios de conversión, ya que no pierden oportunidades de venta y se enfocan en aquellos leads con más probabilidades de convertir.
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