Lead Scoring vs Predictive Lead Scoring vs Dynamic Predictive Lead Scoring

¿Quieres saber las diferencias entre los diferentes métodos para priorizar tus esfuerzo comerciales? Sigue leyendo porque puede que encuentres la solución a los retos de tu equipo de ventas.

El lead scoring, el predictive lead scoring y el dynamic predictive lead scoring son métodos que utilizan las empresas para priorizar y calificar los leads. Mientras que el lead scoring es un enfoque más tradicional, el predictive lead scoring utiliza análisis avanzados y algoritmos de machine learning para predecir cuáles son los leads más propensos a convertir. El dynamic predictive lead scoring lleva este enfoque un paso más allá al actualizar continuamente sus predicciones en función de los datos en tiempo real.

A continuación podrás ver las diferencias entre ellos y cuál es el que mejor se adapta a tu negocio.

Lead Scoring de puntuación

El lead scoring es un método utilizado para clasificar los leads en función de su valor percibido para una empresa. Esto se hace a menudo asignando una puntuación a ciertas acciones o características de un lead, como información demográfica (por ejemplo, cargo, tamaño de la empresa, industria) datos de comportamiento (por ejemplo, visitas al sitio web, aperturas de correo electrónico, envío de formularios) o compromiso con materiales de marketing (por ejemplo, asistencia a seminarios web, descarga de whitepapers)

Estas puntuaciones se utilizan luego para priorizar los leads para la venta o para esfuerzos de marketing adicionales.

Predictive Lead Scoring

El predictive lead scoring lleva el concepto de lead scoring un paso más allá al utilizar algoritmos de machine learning para analizar grandes cantidades de datos y predecir cuáles son los leads más propensos a convertir.

Este método tiene en cuenta una gama más amplia de puntos de datos, ya que incluye datos históricos sobre leads y clientes (perfil de cliente, canal de origen, campaña..) datos firmográficos, datos de comportamiento y fuentes de datos externas.

Al analizar estos datos, el predictive lead scoring puede proporcionar una imagen más precisa y matizada de la probabilidad de conversión de un lead, permitiendo a las empresas centrar sus esfuerzos en las oportunidades más prometedoras.

Dynamic Predictive Lead Scoring

El dynamic predictive lead scoring lleva el enfoque de predictive lead scoring un paso más allá al actualizar continuamente sus predicciones en función de los datos en tiempo real.

Este método utiliza algoritmos de machine learning y de deep learning para analizar tanto los datos históricos como los de tiempo real, incluyendo datos de comportamiento (por ejemplo, visitas al sitio web, aperturas de correo electrónico, envío de formularios) compromiso con acciones de marketing (por ejemplo, asistencia a seminarios web, descarga de whitepapers) y también fuentes de datos externas.

Al actualizar continuamente sus predicciones en función de los datos en tiempo real, el dynamic predictive lead scoring puede proporcionar a las empresas una comprensión más precisa y actualizada de sus leads, ayudándoles a centrar sus esfuerzos y a realizar un seguimiento mucho más efectivo de los leads a través del funnel de conversión.

La IA a través del machine learning y del deep learning permite analizar tanto histórico de datos como datos en tiempo real para ofrecer estimaciones más precisas y un mejor rendimiento.

Comparativa entre los tres métodos

Existen algunas diferencias clave entre el lead scoring, el predictive lead scoring y el dynamic predictive lead scoring. Mientras que la primera no requiere de tecnología avanzada, los otros dos métodos sí que resultan ser muchos más avanzados e innovadores tecnológicamente.

La siguiente diferenciación ya se encontraría en el momento de hacer la predicción, ya que el dinámico permite actualizar las puntuaciones en tiempo real, mientras que los otros dos métodos son estáticos.

Te dejamos esta tabla con las principales diferencias entre los tres métodos.

Cuál es el más efectivo

Lo importante de utilizar la metodología de priorización a través del lead scoring es que te permite crear diferentes funnels de ventas en función de las probabilidades de conversión. Si bien los tres métodos pueden ser efectivos para priorizar y calificar los leads, automatizar el lead scoring con el uso de la IA, te proporcionará una precisión y una ventaja que el lead scoring de puntuación nunca tendrá.

El dynamic predictive lead scoring ofrece el enfoque más avanzado y completo. Al actualizar continuamente sus predicciones en función de los datos en tiempo real, el dynamic predictive lead scoring es el método que proporciona a las empresas la comprensión más precisa y actualizada de sus leads, permite al equipo de ventas centrar sus esfuerzos en las oportunidades más prometedoras y hacer un seguimiento más eficaz.