Evoluci\u00f3n de las herramientas de lead scoring <\/b><\/h3>\n\n\n\n\n- El principio: lead scoring manual<\/b>
Antes de contar con los desarrollos m\u00e1s recientes en software, hubo una \u00e9poca en la que los profesionales actuaban manualmente. Esto implicaba investigar cuidadosamente a los leads y, posteriormente, registrar tu informaci\u00f3n y calcular las puntuaciones en una hoja de c\u00e1lculo.<\/p>
A pesar de que la tarea era agotadora, demostr\u00f3 que val\u00eda la pena el esfuerzo: en 2012, las organizaciones<\/a> que utilizaban lead scoring experimentaron un aumento superior al 77 % en el retorno de la inversi\u00f3n en la generaci\u00f3n de prospects en comparaci\u00f3n con compa\u00f1\u00edas que no lo hac\u00edan (una tendencia que se prev\u00e9 que contin\u00fae).<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\n
\n- Optimizaci\u00f3n del proceso: lead scoring asistido por CRM<\/b>
A partir de ese momento, los sistemas de gesti\u00f3n de las relaciones con los clientes (CRM)<\/a> 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 asignar\u00e1 posteriormente una puntuaci\u00f3n basada en los criterios seleccionados.<\/p> Estos datos comprenden, en gran parte, a informaci\u00f3n 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.<\/p>
El personal de ventas y marketing todav\u00eda necesitar\u00eda invertir un tiempo considerable en estudiar los prospects antes de poder puntuar y filtrar los que no presenten probabilidades de realizar una compra.<\/p>
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<\/a>, se a\u00f1adi\u00f3 automatizaci\u00f3n a esta combinaci\u00f3n.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\n
\n- El siguiente nivel: automatizaci\u00f3n de marketing<\/b>
La automatizaci\u00f3n del marketing<\/a> hizo posible el seguimiento de los comportamientos de los prospects y reunir m\u00e1s informaci\u00f3n impl\u00edcita. La vinculaci\u00f3n de la automatizaci\u00f3n del marketing al sistema de CRM permiti\u00f3 el an\u00e1lisis y la comparaci\u00f3n de grandes cantidades de datos.<\/p> Por ejemplo, las empresas pod\u00edan utilizar la automatizaci\u00f3n del marketing para hacer un seguimiento de las veces que un lead visitaba un sitio web, usar esa informaci\u00f3n para a\u00f1adir puntos a su lead scoring y, a continuaci\u00f3n, incluir los datos en el perfil del prospect en el sistema de CRM<\/a>.<\/p> Aun as\u00ed, no era lo suficientemente inteligente para distinguir detalles, tales como si esas visitas eran resultado del inter\u00e9s real del cliente o si eran simplemente usuarios que observaban sin intenci\u00f3n de comprar.<\/p>
Seg\u00fan un informe de Demand Gen<\/a>, el 61 % de los encuestados declar\u00f3 que \u00ablas se\u00f1ales de compra enga\u00f1osas\u00bb estaban entre sus mayores retos a la hora de puntuar prospects. Esto sugiere que hab\u00eda llegado el momento de experimentar otra actualizaci\u00f3n en el software de lead scoring: la puntuaci\u00f3n predictiva de prospects asistida por inteligencia artificial (IA).<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\u00bfQuieres saber m\u00e1s sobre el lead scoring? \u00a1Desc\u00fabrelo en nuestro ebook!<\/b><\/a><\/h4>\n\n\n\nSoftware que hace el trabajo por ti: clasificaci\u00f3n predictiva de prospects<\/b><\/h3>\n\n\n\n
El informe Estado de marketing de Salesforce muestra que la IA est\u00e1 experimentando el mayor crecimiento entre las herramientas outilizadas por los comerciales. Esto probablemente se deba a que el software de IA<\/a> se ha desarrollado para ayudar a gestionar muchos de los desaf\u00edos espec\u00edficos a los que se enfrentan los equipos de ventas y marketing. <\/p>\n\n\n\nLo mismo ocurre con el lead scoring: ha sido creada para determinar qu\u00e9 criterios definen un prospect s\u00f3lido, crear modelos de lead scoring basados espec\u00edficamente en las necesidades particulares de la empresa y ofrecer la capacidad de adaptaci\u00f3n suficiente para ajustarse a un mercado en continua evoluci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n
Algunos ejemplos de c\u00f3mo la IA puede mejorar el lead scoring:<\/p>\n\n\n\n
\nRecopila y analiza m\u00e1s datos:<\/b><\/p>
Una plataforma de CRM habilitada para IA ofrece un alcance particularmente amplio cuando se trata de: analiza autom\u00e1ticamente los datos de los clientes almacenados en el CRM, datos basados en actividades (correo electr\u00f3nico, calendario, etc.), flujos de datos sociales e incluso cualquier posible dato procedente del \u00abInternet de las Cosas\u00bb.<\/span><\/p> De esta manera, las herramientas de lead scoring pueden hacerse cargo de la tarea de buscar a trav\u00e9s de enormes cantidades de datos hist\u00f3ricos de ventas para identificar los prospects m\u00e1s s\u00f3lidos. <\/span><\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\n
\nCrea modelos de lead scoring muy perfeccionados:<\/b><\/p>
La puntuaci\u00f3n predictiva de prospects utiliza algoritmos para determinar rasgos compartidos entre los diferentes prospects que se han convertido en ventas. Al disponer de esa informaci\u00f3n, tu software de lead scoring puede crear y probar diferentes modelos de puntuaci\u00f3n predictiva y seleccionando autom\u00e1ticamente el mejor prospect basado en un conjunto de datos de muestra.<\/p>
De este modo, contar\u00e1 con un modelo de puntuaci\u00f3n perfeccionado que ha sido dise\u00f1ado espec\u00edficamente para tu empresa.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
\nAumenta la precisi\u00f3n y la adaptabilidad:<\/b><\/p>
Con ayuda del aprendizaje autom\u00e1tico, tu software de lead scoring aumentar\u00e1 la precisi\u00f3n mediante el rean\u00e1lisis continuo de los datos y la incorporaci\u00f3n de nuevas informaciones para determinar las puntuaciones de los prospects.<\/p>
Tambi\u00e9n puede utilizar esta informaci\u00f3n para actualizar peri\u00f3dicamente los modelos de puntuaci\u00f3n con el objeto de garantizar unas predicciones m\u00e1s exactas, lo que la convierte en una soluci\u00f3n totalmente adaptable a los cambios del mercado y a los comportamientos de los clientes.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
\n- Emplea herramientas de apoyo adicionales:<\/b>
El uso de un <\/span>sistema de CRM que incorpora tecnolog\u00eda de IA<\/a> tambi\u00e9n te proporcionar\u00e1 asistencia adicional para todo un abanico de tareas relacionadas con la puntuaci\u00f3n y gesti\u00f3n de prospects. Estas soluciones de ayuda abarcan desde el an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n y la elaboraci\u00f3n de predicciones, hasta recordatorios de seguimiento de clientes despu\u00e9s de un determinado evento o una vez transcurrido un periodo de tiempo.<\/span><\/b> <\/span>Su software habilitado para IA puede optimizar el n\u00famero de tareas para ti, lo que te permite centrar tus esfuerzos en los mejores prospects en un menor tiempo de respuesta y aumentando la interacci\u00f3n con los clientes. <\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nCierra acuerdos y cree relaciones con ayuda de la IA<\/b><\/h3>\n\n\n\n
La puntuaci\u00f3n predictiva de prospects ha realizado gran parte del trabajo en t\u00e9rminos de an\u00e1lisis de datos y determinaci\u00f3n de los prospects con mayor probabilidad de conversi\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n
Ser capaz de centrarse en los prospects con mayor eficacia significa que el personal de ventas y marketing ser\u00e1 capaz de cerrar m\u00e1s acuerdos en menos tiempo, a la vez que puede forjar v\u00ednculos m\u00e1s s\u00f3lidos con los clientes.<\/p>\n\n\n\n
Este post es parte de nuestra serie Exploraci\u00f3n del proceso de venta<\/a>:<\/p>\n\n\n\n![\"\"\/](\"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2023\/10\/Blog20CTA20900x250px201-1.jpg?strip=all&quality=95\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\n
Antes de contar con los desarrollos m\u00e1s recientes en software, hubo una \u00e9poca en la que los profesionales actuaban manualmente. Esto implicaba investigar cuidadosamente a los leads y, posteriormente, registrar tu informaci\u00f3n y calcular las puntuaciones en una hoja de c\u00e1lculo.<\/p>
A pesar de que la tarea era agotadora, demostr\u00f3 que val\u00eda la pena el esfuerzo: en 2012, las organizaciones<\/a> que utilizaban lead scoring experimentaron un aumento superior al 77 % en el retorno de la inversi\u00f3n en la generaci\u00f3n de prospects en comparaci\u00f3n con compa\u00f1\u00edas que no lo hac\u00edan (una tendencia que se prev\u00e9 que contin\u00fae).<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n A partir de ese momento, los sistemas de gesti\u00f3n de las relaciones con los clientes (CRM)<\/a> 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 asignar\u00e1 posteriormente una puntuaci\u00f3n basada en los criterios seleccionados.<\/p> Estos datos comprenden, en gran parte, a informaci\u00f3n 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.<\/p> El personal de ventas y marketing todav\u00eda necesitar\u00eda invertir un tiempo considerable en estudiar los prospects antes de poder puntuar y filtrar los que no presenten probabilidades de realizar una compra.<\/p> 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<\/a>, se a\u00f1adi\u00f3 automatizaci\u00f3n a esta combinaci\u00f3n.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n La automatizaci\u00f3n del marketing<\/a> hizo posible el seguimiento de los comportamientos de los prospects y reunir m\u00e1s informaci\u00f3n impl\u00edcita. La vinculaci\u00f3n de la automatizaci\u00f3n del marketing al sistema de CRM permiti\u00f3 el an\u00e1lisis y la comparaci\u00f3n de grandes cantidades de datos.<\/p> Por ejemplo, las empresas pod\u00edan utilizar la automatizaci\u00f3n del marketing para hacer un seguimiento de las veces que un lead visitaba un sitio web, usar esa informaci\u00f3n para a\u00f1adir puntos a su lead scoring y, a continuaci\u00f3n, incluir los datos en el perfil del prospect en el sistema de CRM<\/a>.<\/p> Aun as\u00ed, no era lo suficientemente inteligente para distinguir detalles, tales como si esas visitas eran resultado del inter\u00e9s real del cliente o si eran simplemente usuarios que observaban sin intenci\u00f3n de comprar.<\/p> Seg\u00fan un informe de Demand Gen<\/a>, el 61 % de los encuestados declar\u00f3 que \u00ablas se\u00f1ales de compra enga\u00f1osas\u00bb estaban entre sus mayores retos a la hora de puntuar prospects. Esto sugiere que hab\u00eda llegado el momento de experimentar otra actualizaci\u00f3n en el software de lead scoring: la puntuaci\u00f3n predictiva de prospects asistida por inteligencia artificial (IA).<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n El informe Estado de marketing de Salesforce muestra que la IA est\u00e1 experimentando el mayor crecimiento entre las herramientas outilizadas por los comerciales. Esto probablemente se deba a que el software de IA<\/a> se ha desarrollado para ayudar a gestionar muchos de los desaf\u00edos espec\u00edficos a los que se enfrentan los equipos de ventas y marketing. <\/p>\n\n\n\n Lo mismo ocurre con el lead scoring: ha sido creada para determinar qu\u00e9 criterios definen un prospect s\u00f3lido, crear modelos de lead scoring basados espec\u00edficamente en las necesidades particulares de la empresa y ofrecer la capacidad de adaptaci\u00f3n suficiente para ajustarse a un mercado en continua evoluci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n Algunos ejemplos de c\u00f3mo la IA puede mejorar el lead scoring:<\/p>\n\n\n\n Recopila y analiza m\u00e1s datos:<\/b><\/p> Una plataforma de CRM habilitada para IA ofrece un alcance particularmente amplio cuando se trata de: analiza autom\u00e1ticamente los datos de los clientes almacenados en el CRM, datos basados en actividades (correo electr\u00f3nico, calendario, etc.), flujos de datos sociales e incluso cualquier posible dato procedente del \u00abInternet de las Cosas\u00bb.<\/span><\/p> De esta manera, las herramientas de lead scoring pueden hacerse cargo de la tarea de buscar a trav\u00e9s de enormes cantidades de datos hist\u00f3ricos de ventas para identificar los prospects m\u00e1s s\u00f3lidos. <\/span><\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Crea modelos de lead scoring muy perfeccionados:<\/b><\/p> La puntuaci\u00f3n predictiva de prospects utiliza algoritmos para determinar rasgos compartidos entre los diferentes prospects que se han convertido en ventas. Al disponer de esa informaci\u00f3n, tu software de lead scoring puede crear y probar diferentes modelos de puntuaci\u00f3n predictiva y seleccionando autom\u00e1ticamente el mejor prospect basado en un conjunto de datos de muestra.<\/p> De este modo, contar\u00e1 con un modelo de puntuaci\u00f3n perfeccionado que ha sido dise\u00f1ado espec\u00edficamente para tu empresa.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Aumenta la precisi\u00f3n y la adaptabilidad:<\/b><\/p> Con ayuda del aprendizaje autom\u00e1tico, tu software de lead scoring aumentar\u00e1 la precisi\u00f3n mediante el rean\u00e1lisis continuo de los datos y la incorporaci\u00f3n de nuevas informaciones para determinar las puntuaciones de los prospects.<\/p> Tambi\u00e9n puede utilizar esta informaci\u00f3n para actualizar peri\u00f3dicamente los modelos de puntuaci\u00f3n con el objeto de garantizar unas predicciones m\u00e1s exactas, lo que la convierte en una soluci\u00f3n totalmente adaptable a los cambios del mercado y a los comportamientos de los clientes.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n El uso de un <\/span>sistema de CRM que incorpora tecnolog\u00eda de IA<\/a> tambi\u00e9n te proporcionar\u00e1 asistencia adicional para todo un abanico de tareas relacionadas con la puntuaci\u00f3n y gesti\u00f3n de prospects. Estas soluciones de ayuda abarcan desde el an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n y la elaboraci\u00f3n de predicciones, hasta recordatorios de seguimiento de clientes despu\u00e9s de un determinado evento o una vez transcurrido un periodo de tiempo.<\/span><\/b> <\/span>Su software habilitado para IA puede optimizar el n\u00famero de tareas para ti, lo que te permite centrar tus esfuerzos en los mejores prospects en un menor tiempo de respuesta y aumentando la interacci\u00f3n con los clientes. <\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n La puntuaci\u00f3n predictiva de prospects ha realizado gran parte del trabajo en t\u00e9rminos de an\u00e1lisis de datos y determinaci\u00f3n de los prospects con mayor probabilidad de conversi\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n Ser capaz de centrarse en los prospects con mayor eficacia significa que el personal de ventas y marketing ser\u00e1 capaz de cerrar m\u00e1s acuerdos en menos tiempo, a la vez que puede forjar v\u00ednculos m\u00e1s s\u00f3lidos con los clientes.<\/p>\n\n\n\n Este post es parte de nuestra serie Exploraci\u00f3n del proceso de venta<\/a>:<\/p>\n\n\n\n \n
\n
\u00bfQuieres saber m\u00e1s sobre el lead scoring? \u00a1Desc\u00fabrelo en nuestro ebook!<\/b><\/a><\/h4>\n\n\n\n
Software que hace el trabajo por ti: clasificaci\u00f3n predictiva de prospects<\/b><\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
\n
\n
Cierra acuerdos y cree relaciones con ayuda de la IA<\/b><\/h3>\n\n\n\n
<\/a><\/figure>\n\n\n\n