El llamado lead scoring es la forma en la que las compañías clasifican a los prospects de acuerdo con una serie de factores demográficos y conductuales para determinar cuáles son los que presentan una mayor probabilidad de venta. Cuando se realiza correctamente, esta puntuación predictiva permite ahorrar tiempo y dinero ayudando a los equipos de ventas y marketing a centrarse únicamente en los leads más valiosos. 

Sin embargo, puede tratarse de una tarea árida si no se emplean las herramientas adecuadas. Se deben tener en cuenta numerosos factores a la hora de determinar cuáles son los criterios más relevantes; además de analizar y clasificar grandes cantidades de información de los clientes. Con frecuencia, los comerciales tienen la sensación de estar apuntando a un objetivo cambiante, ya que las variaciones en el mercado, así como las necesidades de los clientes, requieren que los modelos de plead scoring ofrezcan mucha adaptabilidad 

El software de lead scoring con herramientas predictivas de IA puede utilizarse para solventar estos desafíos y ofrecer una información más detallada.

 

Evolución de las herramientas de lead scoring 

 

  • El principio: lead scoring manual

    Antes de contar con los desarrollos más recientes en software, hubo una época en la que los profesionales actuaban manualmente. Esto implicaba investigar cuidadosamente a los leads y, posteriormente, registrar tu información y calcular las puntuaciones en una hoja de cálculo.

    A pesar de que la tarea era agotadora, demostró que valía la pena el esfuerzo: en 2012, las organizaciones que utilizaban lead scoring experimentaron un aumento superior al 77 % en el retorno de la inversión en la generación de prospects en comparación con compañías que no lo hacían (una tendencia que se prevé que continúe).

  • Optimización del proceso: lead scoring asistido por CRM

    A partir de ese momento, los sistemas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) fueron capaces de comenzar a automatizar y simplificar el proceso. Gracias a los sistemas de CRM, las empresas pueden grabar datos sobre cada prospect, a los que se les asignará posteriormente una puntuación basada en los criterios seleccionados.

    Estos datos comprenden, en gran parte, a información acerca de los leads, lo que significa que una gran cantidad de datos no te tienen en cuenta si solo se emplea un sistema de CRM.

    El personal de ventas y marketing todavía necesitaría invertir un tiempo considerable en estudiar los prospects antes de poder puntuar y filtrar los que no presenten probabilidades de realizar una compra. 

    Si tenemos en cuenta el hecho de que el 84 % de las empresas que utilizan un sistema de CRM lo emplean para puntuar la calidad de los prospects, no cabe duda de su utilidad. En lugar de desarrollar un sistema totalmente nuevo para la lead scoring, se añadió automatización a esta combinación.

  • El siguiente nivel: automatización de marketing

    La automatización del marketing hizo posible el seguimiento de los comportamientos de los prospects y reunir más información implícita. La vinculación de la automatización del marketing al sistema de CRM permitió el análisis y la comparación de grandes cantidades de datos.

    Por ejemplo, las empresas podían utilizar la automatización del marketing para hacer un seguimiento de las veces que un lead visitaba un sitio web, usar esa información para añadir puntos a su lead scoring y, a continuación, incluir los datos en el perfil del prospect en el sistema de CRM.

    Aun así, no era lo suficientemente inteligente para distinguir detalles, tales como si esas visitas eran resultado del interés real del cliente o si eran simplemente usuarios que observaban sin intención de comprar.

    Según un informe de Demand Gen, el 61 % de los encuestados declaró que "las señales de compra engañosas" estaban entre sus mayores retos a la hora de puntuar prospects.  Esto sugiere que había llegado el momento de experimentar otra actualización en el software de lead scoring: la puntuación predictiva de prospects asistida por inteligencia artificial (IA).

     

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Software que hace el trabajo por ti: clasificación predictiva de prospects

 

El informe Estado de marketing de Salesforce muestra que la IA está experimentando el mayor crecimiento entre las herramientas outilizadas por los comerciales. Esto probablemente se deba a que el software de IA se ha desarrollado para ayudar a gestionar muchos de los desafíos específicos a los que se enfrentan los equipos de ventas y marketing. 

Lo mismo ocurre con el lead scoring: ha sido creada para determinar qué criterios definen un prospect sólido, crear modelos de lead scoring basados específicamente en las necesidades particulares de la empresa y ofrecer la capacidad de adaptación suficiente para ajustarse a un mercado en continua evolución. 

Algunos ejemplos de cómo la IA puede mejorar el lead scoring:

  • Recopila y analiza más datos:

    Una plataforma de CRM habilitada para IA ofrece un alcance particularmente amplio cuando se trata de: analiza automáticamente los datos de los clientes almacenados en el CRM, datos basados en actividades (correo electrónico, calendario, etc.), flujos de datos sociales e incluso cualquier posible dato procedente del "Internet de las Cosas".

    De esta manera, las herramientas de lead scoring pueden hacerse cargo de la tarea de buscar a través de enormes cantidades de datos históricos de ventas para identificar los prospects más sólidos.

  • Crea modelos de lead scoring muy perfeccionados:

    La puntuación predictiva de prospects utiliza algoritmos para determinar rasgos compartidos entre los diferentes prospects que se han convertido en ventas. Al disponer de esa información, tu software de lead scoring puede crear y probar diferentes modelos de puntuación predictiva y seleccionando automáticamente el mejor prospect basado en un conjunto de datos de muestra.

    De este modo, contará con un modelo de puntuación perfeccionado que ha sido diseñado específicamente para tu empresa.

  • Aumenta la precisión y la adaptabilidad:

    Con ayuda del aprendizaje automático, tu software de lead scoring aumentará la precisión mediante el reanálisis continuo de los datos y la incorporación de nuevas informaciones para determinar las puntuaciones de los prospects.

    También puede utilizar esta información para actualizar periódicamente los modelos de puntuación con el objeto de garantizar unas predicciones más exactas, lo que la convierte en una solución totalmente adaptable a los cambios del mercado y a los comportamientos de los clientes.

  • Emplea herramientas de apoyo adicionales:

    El uso de un sistema de CRM que incorpora tecnología de IA también te proporcionará asistencia adicional para todo un abanico de tareas relacionadas con la puntuación y gestión de prospects. Estas soluciones de ayuda abarcan desde el análisis de la información y la elaboración de predicciones, hasta recordatorios de seguimiento de clientes después de un determinado evento o una vez transcurrido un periodo de tiempo.

    Su software habilitado para IA puede optimizar el número de tareas para ti, lo que te permite centrar tus esfuerzos en los mejores prospects en un menor tiempo de respuesta y aumentando la interacción con los clientes.  

 

Cierra acuerdos y cree relaciones con ayuda de la IA

 

La puntuación predictiva de prospects ha realizado gran parte del trabajo en términos de análisis de datos y determinación de los prospects con mayor probabilidad de conversión. 

Ser capaz de centrarse en los prospects con mayor eficacia significa que el personal de ventas y marketing será capaz de cerrar más acuerdos en menos tiempo, a la vez que puede forjar vínculos más sólidos con los clientes.

Este post es parte de nuestra serie Exploración del proceso de venta: