De puntuación de plomo es una metodología utilizada para las perspectivas alinea contra una escala que representa el valor percibido cada plomo representa a la organización. [1] La puntuación resultante se utiliza para determinar qué clientes potenciales participará una función receptora (por ejemplo, ventas, socios, teleprospección), en orden de prioridad.
Los modelos de puntuación de clientes potenciales incorporan datos tanto explícitos como implícitos. Los datos explícitos son proporcionados por o sobre el cliente potencial, por ejemplo: tamaño de la empresa, segmento de la industria, cargo o ubicación geográfica. [2] Las puntuaciones implícitas se derivan del seguimiento del comportamiento del cliente potencial; ejemplos de estos incluyen visitas a sitios web, descargas de documentos técnicos o aperturas y clics de correo electrónico. [3] [4] Además, las puntuaciones sociales analizan la presencia y las actividades de una persona en las redes sociales. [5]
Lead Scoring permite a una empresa personalizar la experiencia de un cliente potencial en función de su etapa de compra y nivel de interés y mejora en gran medida la calidad y la "preparación" de los clientes potenciales que se entregan a las organizaciones de ventas para su seguimiento.
Beneficios clave
Cuando un modelo de puntuación de clientes potenciales es eficaz, los beneficios clave son:
- Aumento de la eficiencia y la eficacia de las ventas : la puntuación de clientes potenciales centra la atención de ventas en los clientes potenciales que la organización considera más valiosos, lo que garantiza que los clientes potenciales que no estén calificados o que tengan un valor percibido bajo no se envíen a ventas para su participación.
- Mayor eficacia del marketing : un modelo de puntuación de clientes potenciales cuantifica para los especialistas en marketing qué tipos de clientes potenciales o características de clientes potenciales son más importantes, lo que ayuda al marketing a orientar de manera más eficaz sus programas entrantes y salientes y ofrecer más clientes potenciales de alta calidad a las ventas.
- Alineación más estricta de marketing y ventas : la puntuación de clientes potenciales ayuda a fortalecer la relación entre marketing y ventas al establecer un lenguaje común con el que los líderes de marketing y ventas pueden discutir la calidad y la cantidad de clientes potenciales generados. [6]
- Aumento de los ingresos: la puntuación de clientes potenciales también garantiza que las ventas sean lo primero para los clientes potenciales que están calificados por sus puntuaciones. La probabilidad de que un cliente potencial con puntuaciones más altas cierre es mayor que uno con una puntuación más baja. Esto también contribuye indirectamente a un crecimiento de los ingresos.
Metodologías de puntuación de clientes potenciales
Se emplean varias metodologías de puntuación de clientes potenciales:
- Perfil de cliente ideal (ICP): utiliza atributos de contactos conocidos para decidir la puntuación (por ejemplo, título del trabajo, tamaño de la empresa) y permite que una organización centre sus esfuerzos en los clientes potenciales que representan a su cliente ideal. Un ejemplo incluiría el sistema de puntuación de clientes potenciales de Hubspot [7] que basa la puntuación de clientes potenciales en los valores de varios campos dentro del CRM.
- Lamb o Spam: empleado con mayor frecuencia por pequeñas empresas que no tienen un perfil de cliente ideal (ICP) claro, el modelo lamb o spam consiste en filtrar los clientes potenciales de baja calidad y sacar a la luz los clientes potenciales de alto potencial. Los clientes potenciales de baja calidad son identificados por las empresas en línea mediante dominios de direcciones de correo electrónico personales (gmail, hotmail, yahoo) o generadores de correo electrónico temporales que se utilizan para enviar correo no deseado o registrarse de forma anónima. Los clientes potenciales de alta calidad se identifican por sus dominios de correo electrónico corporativo, así como por puntos de datos firmográficos como el título del trabajo y el tamaño de la empresa. [8]
- Basado en reglas: estos modelos de puntuación de clientes potenciales asignan valores de puntos a los atributos firmográficos y de comportamiento de un cliente potencial. Los umbrales de puntos se establecen para que un cliente potencial se considere un ajuste bueno o malo. [9] Existen soluciones de puntuación basadas en reglas integradas en plataformas de automatización de marketing más grandes, así como complementos que actúan como complementos de CRM, como las soluciones de puntuación de clientes potenciales para Salesforce CRM. [10]
- Puntuación predictiva de clientes potenciales : los modelos de puntuación predictiva de clientes potenciales utilizan el aprendizaje automático para generar un modelo predictivo basado en datos históricos de clientes aumentados por fuentes de datos de terceros. El enfoque consiste en analizar el comportamiento de los clientes potenciales en el pasado, o las interacciones pasadas entre una empresa y los clientes potenciales, y encontrar correlaciones positivas de dichos datos con un resultado comercial positivo (por ejemplo, un trato cerrado).
Las empresas repiten las metodologías existentes y cambian las metodologías en un esfuerzo por priorizar mejor el compromiso de ventas. A medida que las empresas crecen en personal y en la cantidad de productos que venden, las metodologías predictivas de puntaje de clientes potenciales generalmente se ven favorecidas por su capacidad para ingerir nuevos datos de clientes de manera rutinaria y hacer evolucionar sus predicciones. [11]
Puntuación predictiva de prospectos
Con el aprendizaje automático , los modelos de puntuación de clientes potenciales han evolucionado para incluir componentes de análisis predictivo , generando modelos de puntuación de clientes potenciales predictivos. La puntuación predictiva de clientes potenciales aprovecha los datos de origen, como el marketing interno, las ventas y los datos de productos, así como los datos de terceros, como el enriquecimiento de datos y los datos de intención, para construir un modelo de aprendizaje automático del perfil de cliente ideal. Los modelos Predictive Lead Scoring también se pueden utilizar para identificar, calificar e involucrar a los clientes potenciales calificados por productos basados en la identificación de elementos estadísticamente diferenciadores en el comportamiento histórico del usuario que predice mejor si un usuario gastará por encima de un cierto umbral. [12]
La puntuación predictiva de clientes potenciales es particularmente beneficiosa para las empresas de SaaS , que tienen un alto valor de vida del cliente y una gran cantidad de datos de clientes. Los modelos predictivos de puntuación de clientes potenciales permiten a las empresas identificar prospectos de alto valor al principio del recorrido del comprador, creando una experiencia FastLane para los prospectos que se predice que serán un buen ajuste firmográfico y de comportamiento.
El éxito de los modelos Predictive Lead Scoring se mide por su capacidad para identificar un subconjunto de posibles compradores que representarán una parte importante de las oportunidades de ventas. Esto se expresa de la siguiente manera:
El X% de los clientes potenciales representa el Y% de las conversiones
El rendimiento óptimo de un modelo predictivo de puntuación de clientes potenciales hace que X se acerque a 0, Y se acerque a 100 y las conversiones se definan como una métrica de la parte inferior del embudo, como la oportunidad creada o la oportunidad ganada.
Ver también
Referencias
- ^ "¿Qué es la puntuación de clientes potenciales?" . TechTarget.
- ^ "Introducción a la puntuación de clientes potenciales" . actuar.
- ^ Noticias de DM, "Puntaje de plomo según los números"
- ^ "Un marco de 10 pasos para precisar puntuaciones de clientes potenciales" . Búsqueda de CRM.
- ^ "Una guía práctica rápida sobre la puntuación de clientes potenciales en las redes sociales" . Objetivo de mercado.
- ^ "Idea básica de la puntuación de clientes potenciales" . Insider de automatización de marketing.
- ^ Deal, Matthew (9 de diciembre de 2020). "Hackear el sistema de puntuación de clientes potenciales de Hubspot" . Matthew Deal . Consultado el 1 de marzo de 2019 .
- ^ Boogar, autor Liam (29 de enero de 2019). "Las tres etapas de la puntuación de plomo: corderos, patos y Kudus" . Todos los demás traen datos . Consultado el 1 de marzo de 2019 .
- ^ "Puntuación predictiva de clientes potenciales: por qué, cómo y dónde" . Mantra entrante . 2018-04-02 . Consultado el 1 de marzo de 2019 .
- ^ "Solución de lead scoring para Salesforce Sales Cloud" . SalesWings . 2019-10-10 . Consultado el 11 de octubre de 2019 .
- ^ Boogar, autor Liam (29 de enero de 2019). "Las tres etapas de la puntuación de plomo: corderos, patos y Kudus" . Todos los demás traen datos . Consultado el 1 de marzo de 2019 .
- ^ Brero, Francis. "Más allá de MQL y SQL: cómo utilizar su producto para calificar clientes potenciales" . www.appcues.com . Consultado el 1 de marzo de 2019 .