Lead scoring: Cómo encontrar los mejores clientes potenciales en 4 pasos

Key Takeaways

• El lead scoring clasifica leads según su probabilidad de conversión, permitiendo centrar los esfuerzos comerciales en las oportunidades más prometedoras.
• Usar puntuación manual o predictiva basada en datos actualizados mejora la eficiencia del equipo, la planificación de ventas y la previsión de ingresos.
• Mantener el modelo relevante con actualizaciones periódicas, segmentación adecuada y reducción de errores garantiza la precisión del lead scoring.

Con la acumulación rápida de clientes potenciales, priorizarlos puede resultar abrumador. El lead scoring indica dónde centrar los esfuerzos al evaluar la probabilidad de conversión de cada lead, permitiendo cerrar más tratos y aumentar los ingresos.

Lo que aprenderá:

• ¿Qué es el lead scoring?
• Importancia del lead scoring en ventas
• Componentes clave de un sistema eficaz de lead scoring
• Cómo puntuar leads en 4 pasos
• Ejemplos de lead scoring exitoso

¿Qué es el lead scoring?

El lead scoring es una metodología que clasifica a los clientes potenciales según su comportamiento, datos demográficos y nivel de interacción con la empresa. Permite medir la calidad de los leads en el embudo de ventas y determinar su probabilidad de conversión, ayudando a los equipos comerciales a priorizar los más prometedores.

Importancia del lead scoring en ventas

Según el informe «State of Sales» de Salesforce, los comerciales dedican semanalmente el 9% de su tiempo a analizar los prospects, el 8% a buscar y clasificar leads, tareas esenciales pero demandantes dentro del proceso de ventas.

El lead scoring optimiza este tiempo al identificar los leads con mayor probabilidad de conversión, incrementando la productividad y mejorando las previsiones de ventas. Por ejemplo, un comercial de software médico con 100 leads puede priorizar los 10 más prometedores, enfocando sus esfuerzos en quienes tienen mayor probabilidad de convertirse en clientes y evitando oportunidades poco viables.

Componentes clave de un sistema eficaz de lead scoring

El lead scoring ofrece un método objetivo para evaluar la calidad de los leads mediante datos. A continuación, detallamos los sistemas más comunes y cómo funciona cada uno.

Categorías de los modelos

• Demográficos: describen al lead (puesto de trabajo, ubicación, presupuesto o rol en la decisión de compra).
• De empresa: información sobre la organización del lead (sector, tamaño o tipo de empresa).
• De comportamiento. acciones que el lead realiza al interactuar con la empresa del vendedor, como abrir correos electrónicos, asistir a eventos o participar en redes sociales (clics, comentarios y compartidos).
• Spam: datos falsos, irrelevantes o maliciosas que deben eliminarse o recibir puntuación negativa dentro del lead scoring.

Implícito vs. explícito

Los modelos de lead scoring pueden basarse en dos tipos principales de datos:

• Lead scoring explícito: utiliza información proporcionada directamente por el lead, como el tamaño de la empresa, el cargo o la ubicación.
• Lead scoring implícito: se apoya en comportamientos observados o información inferida, como visitas al sitio web o datos deducidos del correo electrónico.

Para garantizar la precisión del lead scoring, es esencial mantener actualizada la información de los leads en el CRM y asegurar la calidad de los datos utilizados.

Defina sus reglas

Utilice los datos disponibles para definir los criterios de puntuación en su modelo de lead scoring. Analice a los clientes actuales para identificar patrones de conversión, considerando datos demográficos y comportamientos a lo largo del recorrido de compra, y cree segmentos de clientes ideales. Asimismo, examine los leads que no se convirtieron para ajustar las reglas del lead scoring y mejorar la precisión del modelo.

Humanos vs. máquinas

El lead scoring puede aplicarse de forma manual o predictiva:

• Lead scoring manual: se asignan puntos a los leads según distintos datos (rango de 1 a 100), sumando las puntuaciones para determinar su probabilidad de conversión. Es laborioso y susceptible a errores humanos.
  
• Lead scoring predictivo: utiliza algoritmos de IA y aprendizaje automático para analizar datos históricos y actuales, prediciendo la probabilidad de conversión. Automatiza el proceso, mejora la precisión, gestiona grandes volúmenes de datos y asigna los leads más prometedores a los comerciales adecuados, siendo escalable con el crecimiento del equipo y la base de leads.

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Cómo puntuar leads en 4 pasos

El lead scoring permite priorizar los mejores leads según los perfiles que generan mayores ingresos, especialmente al usar un CRM con gestión de leads basada en IA.

1. Calcule la tasa de conversión de todos los leads

Su CRM puede calcularla automáticamente, o bien puede hacerlo manualmente con esta fórmula:

(Número de leads convertidos en clientes) / (Número total de leads generados) × 100

Por ejemplo, si tiene 100 clientes obtenidos de 200 leads, equivalen a una tasa de conversión del 50%.

2. Defina su cliente ideal

Seleccione atributos basados en los datos demográficos y de comportamiento de los clientes actuales —como sector, cargo o participación en webinars— para incluirlos en su modelo de lead scoring. Consulte al equipo comercial y de marketing, y ajuste los atributos según su efectividad.

3. Calcule la tasa de cierre para cada atributo

Determine qué proporción de leads cualificados se convierte en clientes. Cuanto mayor sea la probabilidad de conversión, más puntos recibe el atributo. Los CRM con puntuación predictiva automatizan este proceso, generando modelos de puntuación por segmento de leads a partir de los datos seleccionados.

4. Compare las tasas de cierre de cada atributo con la tasa de conversión de referencia

Compare la tasa de cierre de cada atributo o acción con la tasa de conversión general y asigne mayor puntuación a los que superen la media. Por ejemplo, si la tasa promedio es 50%, un lead que asistió a un webinar (75%) recibiría más puntos que uno con cargo de CTO (65%), reflejando así su mayor probabilidad de conversión.

Errores comunes que se deben evitar

1. Descuidar la puntuación negativa de leads: reste puntos a leads poco relevantes, como aquellos con dirección de correos genéricos o ubicaciones fuera del mercado, para obtener un modelo más realista.
2. Usar un solo segmento de clientes: amplíe los segmentos a medida que crece el equipo o la oferta de productos, incluyendo oportunidades de ventas adicionales (upselling) y cruzadas (cross-selling).
3. No actualizar ni perfeccionar el modelo de lead scoring: tanto la puntuación manual como la predictiva deben revisarse regularmente con datos nuevos para mantener precisión y relevancia.
4. Basarse en datos desactualizados: utilice información reciente y fiable de leads exitosos y no convertidos, especialmente al emplear herramientas de IA.

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Ejemplos de lead scoring exitoso

Según el informe «State of Sales» de Salesforce, casi cuatro de cada cinco equipos reportaron aumentos en ingresos y adquisición de clientes en los últimos 12 meses, atribuibles en gran parte al uso del lead scoring.

Ejemplo de lead scoring basado en IA

Una empresa de software implementó un sistema de lead scoring predictivo basado en IA, logrando:

• Aumentar las ventas en un 27%.
• Priorizar leads con mayor puntuación, optimizando el tiempo del equipo comercial.
• Enfocar las iniciativas de marketing en leads de alta calidad.

Ejemplo de lead scoring manual

Una empresa de consultoría implementó un sistema manual adaptada a sus necesidades, asignando puntos a acciones como: completar formularios web, descargar documentos, solicitar demos o propuestas comerciales. Este enfoque permitió optimizar los procesos comerciales y aumentar los ingresos en más del 18%.

Herramientas y software para lead scoring

Gestión de leads basada en IA

Los sistemas predictivos analizan patrones históricos de conversión y priorizan automáticamente los leads, optimizando el tiempo del equipo comercial. Ofrecen información sobre el potencial de los leads, el estado de las oportunidades y las actividades de venta, además de automatizar la investigación de prospects y clientes mediante la integración con el CRM.

CRM

Un CRM con funcionalidad de lead scoring garantiza datos actualizados y sincronizados, asigna puntuaciones automáticamente y permite personalizar categorías internas, como cargos, asegurando uniformidad y precisión en la clasificación de leads.

Informes y paneles de control

El software debe permitir generar informes y paneles de control que faciliten predecir la probabilidad de conversión de leads y respalden la planificación de ventas, incluyendo paneles de métricas visuales y reportes personalizables para cada miembro del equipo comercial.