Scoring predictivo: Multiplica la eficiencia de tus esfuerzos de marketing y ventas

Multiplica la eficiencia de tus esfuerzos de marketing y ventas con el lead scoring probabilístico

SCORING PREDICTIVO

El lead scoring probabilístico basado en inteligencia artificial  tiene un alcance mucho más amplio en la recolección de datos

Con el lead scoring las empresas categorizan a sus contactos o leads a través de unos parámetros que determinan la probabilidad que tiene cada contacto de convertirse en cliente, optimizando así sus esfuerzos de marketing y ventas.

El departamento de marketing sabe exactamente qué lleva a un lead a convertirse en un cliente y qué debe hacer para conseguirlo. Por su parte, el departamento de ventas recibe leads muy interesados en el producto o servicio, facilitando así la conversión final. Suena sencillo, ¿verdad?

Por qué el lead scoring tradicional ya no funciona

Según Marketo, “el 70% de las grandes empresas B2C ya tienen implementado un sistema de lead scoring, sin embargo, solo el 40% obtienen algún beneficio de el.”

 

Si el lead scoring ayuda a optimizar los esfuerzos de marketing y ventas. ¿Por qué no funciona?

 

  • Porque está basado en suposiciones: El lead scoring tradicional se basa en conjeturas sobre atributos genéricos como el departamento o el cargo del lead en la empresa en la que trabaja. Sin embargo, no hay evidencias objetivas que justifiquen que estos atributos contribuyen a una conversión del lead. Y es que cada compañía, producto y cliente es diferente, y este modelo “talla única” no tiene en cuenta los criterios que hacen que cada organización sea única.

 

  • Porque es un sistema estanco: Definir los parámetros para un lead scoring implica mucho tiempo y esfuerzo, y una vez que lo tenemos cabe preguntarse si esta fórmula que puede parecer perfecta ahora lo será dentro de tres meses…¿y en un año? No hay nada estanco en la forma en que los usuarios interactúan con las marcas. Cada día surgen nuevos canales y métricas que influyen en el buyer journey del usuario. El lead scoring debe adaptarse de forma dinámica al comportamiento de sus compradores, de lo contrario, produce inexactitudes, y fracasa.

 

  • Porque no tiene en cuenta las interacciones entre el producto y el lead: Según Tomasz Tunguz, cuando un equipo de ventas contacta con un cliente potencial que ya ha usado el producto en una versión demo, la tasa de conversión alcanza el 30%. Sin embargo, en los sistemas tradicionales de lead scoring el uso del productos se ignora por completo, pues estos modelos se basan en quién es la persona, en lugar de lo que están haciendo o cómo interactúan con el producto o servicio de la empresa.

La inteligencia artificial revoluciona el lead scoring

Sin embargo, no todo está perdido. El modelo tradicional de lead scoring ha evolucionado gracias a la aplicación de la inteligencia artificial, creando un nuevo modelo de lead scoring llamado lead scoring probabilístico.

De hecho, según el informe “The State of Marketing” de Salesforce la inteligencia artificial ya es la tecnología con un mayor crecimiento y aplicación en las herramientas de marketing.

Gracias a la inteligencia artificial el lead scoring probabilístico es capaz de identificar los atributos que definen un hot lead, crear modelos de puntuación basados en las necesidades particulares de cada empresa y ser lo suficientemente flexibles para adaptarse a un mercado dinámico, competitivo y cambiante.

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Cómo el lead scoring probabilístico ayuda a optimizar los esfuerzos de marketing y ventas

  1. Recolecta y analiza más datos

 

El lead scoring probabilístico basado en inteligencia artificial tiene un alcance mucho más amplio en la recolección de datos, analizando variables como la keyword por la que buscaron, información almacenada en las cookies, páginas que ha visitado, tiempo de estancia en el site…

 

  1. Permite establecer modelos de lead scoring personalizados

 

El lead scoring probabilístico se basa en algoritmos capaces de identificar rasgos comunes entre los leads de una empresa que se convirtieron en clientes y aquellos que no lo hicieron. Con este conocimiento sobre la empresa en particular, el lead scoring probabilístico es capaz incluso de testar diferentes modelos de lead scoring y seleccionar el mejor basado en los resultados del test. Esto permite que cada empresa tenga un lead scoring personalizado basado en las características y comportamientos de sus propios leads.

 

  1. Aumenta la precisión y adaptabilidad

 

El lead scoring probabilístico re-analiza los datos continuamente e incorpora esta nueva información y conocimiento al modelo de lead scoring para adaptarse al comportamiento del consumidor.

 

  1. Mejora la gestión de los leads

 

La integración del sistema de lead scoring probabilístico con el CRM permite aumentar la eficiencia en tareas clave de marketing y ventas como la administración de leads, permitiendo, por ejemplo, enviar la información adecuada a un lead o gestionar de forma automatizada qué leads deben ser atendidos en primer lugar por los agentes.

 

  1. Permite reducir el coste por cliente

 

Los modelos de lead scoring probabilíticos permiten establecer estrategias diferenciadas por leads, y dirigir cada lead al canal de venta asistida más adecuado en función a si es un hot lead o no. Eso hace que las empresas puedan aumentar su eficiencia y probabilidad de adquisición pues por ejemplo, aquellos leads con menor probabilidad de conversión se les canaliza a través de canales con un menor coste de transformación, liberando los canales de mayor coste para los leads más avanzados en el buyer journey y con mayor probabilidad de conversión.

Scoring Probabilístico

En definitiva, el lead scoring probabilístico recolecta y analiza los datos en real time siendo capaz de determinar de qué leads tienen mayor probabilidad de conversión para una empresa en concreto.

 

Esto es clave para los departamentos de ventas y marketing porque así aumentan sus probabilidades de convertir nuevos clientes ahorrando tiempo y costes, en definitiva, siendo mucho más eficientes.

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