Los 4 mejores modelos de Lead Scoring en 2023
En el feroz entorno empresarial actual, es esencial maximizar los esfuerzos de marketing y ventas. Una estrategia potente es aprovechar un modelo de puntuación de clientes potenciales, una metodología para clasificar a los clientes potenciales en función de su valor percibido para su organización. Este blog profundizará en los mejores modelos de lead scoring en 2023, con ejemplos incluidos.
¿Qué son los modelos de Lead Scoring?
Los modelos de puntuación de clientes potenciales son herramientas estratégicas utilizadas por los equipos de marketing y ventas para asignar puntos a un cliente potencial en función de varios criterios, lo que da como resultado una puntuación del cliente potencial. Esta puntuación ayuda a los equipos de ventas y marketing a distinguir los clientes potenciales calientes de los fríos. Los criterios de puntuación pueden incluir el cargo del cliente potencial, el tamaño de la empresa, las interacciones con la página de precios de la empresa, entre otros datos reveladores. La automatización de InvestGlass se utiliza activamente para enrutar clientes potenciales. Los filtros de la herramienta de automatización ayudarán a evaluar los clientes potenciales de forma dinámica.
Existen varios modelos de puntuación de clientes potenciales, algunos de los más comunes son el demográfico, el conductual, el predictivo y el colaborativo. Cada modelo tiene su propia fórmula de puntuación de clientes potenciales, que suma o resta puntos en función de los criterios establecidos por los equipos de ventas y marketing. La puntuación negativa, por ejemplo, es un proceso en el que se restan puntos si un cliente potencial realiza una acción que indica que puede no ser un buen candidato, lo que le da una puntuación negativa. Por el contrario, las acciones positivas dan lugar a una puntuación más alta.
Por ejemplo, en un modelo demográfico de puntuación de clientes potenciales, el equipo de marketing podría asignar valores numéricos en función del cargo, el tamaño de la empresa o el sector de un cliente potencial. Un modelo basado en el comportamiento, por otro lado, puntúa a los clientes potenciales en función de acciones como la apertura del correo electrónico, las visitas al sitio web o la descarga de un libro blanco.
¿Qué es el algoritmo de Lead Scoring?
El algoritmo de lead scoring constituye la columna vertebral del proceso de lead scoring. Es la fórmula de puntuación de clientes potenciales utilizada para asignar valores de puntos a diversas acciones y características, que luego se combinan para obtener la puntuación final del cliente potencial. La puntuación de los leads puede construirse en una o dos dimensiones. Todos los leads pueden ser relevantes, pero hay que encontrar la manera de hacer coincidir "el ajuste" con el "comportamiento".
En un sistema de puntuación explícita, por ejemplo, los equipos de ventas asignan valores de puntos en función de datos explícitos y observables, como la información facilitada por el cliente potencial o el tamaño de la empresa. La puntuación implícita se refiere a la asignación de puntos basada en las acciones del cliente potencial, como la descarga de contenidos o la visita a la página de precios. Cada algoritmo integra tanto la puntuación implícita como la explícita para calcular la puntuación final.
La puntuación predictiva de prospectos, un sofisticado algoritmo de puntuación de prospectos, utiliza el aprendizaje automático para predecir la probabilidad de conversión de un prospecto basándose en datos de prospectos anteriores. Este modelo de puntuación predictiva de leads ofrece una comprensión más matizada de los leads y permite al equipo de ventas centrarse en los mejores leads.
Evaluación de un modelo de lead scoring y de un proceso de lead scoring
La evaluación de un modelo de puntuación de clientes potenciales implica comprobar su eficacia a la hora de identificar a los clientes potenciales más cualificados. Esto se hace a menudo mediante la revisión de la capacidad del modelo para separar los leads calientes de los fríos, ayudando así a los representantes de ventas a priorizar los leads que tienen más probabilidades de convertirse.
Por ejemplo, puede ser necesario recalibrar un modelo de puntuación de clientes potenciales que genere demasiados o muy pocos clientes potenciales cualificados para el marketing. Del mismo modo, un modelo de puntuación puede requerir ajustes si el equipo de ventas descubre que los clientes potenciales con puntuaciones altas no se convierten o si los clientes potenciales con puntuaciones más bajas se convierten sistemáticamente en clientes.
Además, la duración del ciclo de ventas puede indicar la eficacia del modelo de puntuación de clientes potenciales. Si el modelo ayuda a acortar el ciclo de ventas, es probable que funcione bien. Por el contrario, si el ciclo de ventas es demasiado largo o los acuerdos se frustran con frecuencia, puede que haya llegado el momento de revisar la estrategia de puntuación de clientes potenciales.
Es interesante seguir esta puntuación con un proceso inteligente para simplificar la tarea de los gestores de relaciones. Basándose en una tarea, el sistema de calendario y correo electrónico de InvestGlass puede enviar a sus prospectos correos electrónicos, SMS con una agenda directa del gestor de relaciones. Este acoplamiento de formularios, automatización y correo electrónico es la mejor manera de gestionar eficientemente el lead nurturning.
Los 4 mejores modelos de Lead Scoring en 2023
- Puntuación demográfica: Este modelo consiste en puntuar los clientes potenciales en función de datos demográficos como el cargo, el tamaño de la empresa, la ubicación y el sector. Asignar valores de puntuación a estos factores le ayuda a centrarse en los clientes potenciales que se ajustan a su público objetivo.
- Puntuación por comportamiento: La puntuación por comportamiento asigna puntos en función del comportamiento o la interacción de un cliente potencial con su empresa. Esto puede incluir visitas al sitio web, participación en redes sociales, interacción por correo electrónico y descargas de contenido.
- Puntuación predictiva: La puntuación predictiva de clientes potenciales utiliza el aprendizaje automático para analizar un gran número de datos de comportamientos y tendencias de clientes anteriores. Predice qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse, lo que permite a los equipos de marketing y ventas centrar sus esfuerzos en estos clientes potenciales.
- Puntuación colaborativa: Este modelo combina datos demográficos y de comportamiento con información de su equipo de ventas, lo que da lugar a un modelo de puntuación más completo. Permite a los equipos de ventas y marketing colaborar en la puntuación de los clientes potenciales.
Elementos clave de la puntuación de clientes potenciales: Adecuación frente a interés, clientes que vuelven y diferentes personas
Otra faceta crucial de la puntuación de clientes potenciales es la distinción entre adecuación e interés. La "adecuación" se refiere al grado en que un cliente potencial se ajusta a su perfil de cliente ideal. Aquí es donde entra en juego la información demográfica, como el cargo, el sector y el tamaño de la empresa. Los clientes potenciales muy adecuados pero con poco interés pueden alimentarse con una estrategia personalizada de nutrición de clientes potenciales para despertar su interés.
Por otro lado, el "interés" se refiere al nivel de compromiso de un cliente potencial con su empresa, medido a través de sus acciones, como visitas al sitio web, descargas de contenidos o interacciones por correo electrónico. Es posible que los clientes potenciales con un alto interés pero un bajo nivel de adecuación no estén preparados para un enfoque de venta directa, pero podrían cultivarse a través de una estrategia de marketing diferente. Las reglas de puntuación se configuran fácilmente en la herramienta de automatización de InvestGlass.
Los clientes habituales ocupan una posición privilegiada en el modelo de puntuación de clientes potenciales. Ya han demostrado un nivel de interés y adecuación al realizar una compra en el pasado. En consecuencia, suelen tener una puntuación de clientes potenciales más alta y pueden justificar una estrategia de puntuación de clientes potenciales diferente para aprovechar su fidelidad y compromiso demostrados.
Por último, es esencial ajustar la puntuación de los clientes potenciales a los distintos tipos de clientes. No todos los clientes potenciales son iguales, y lo que funciona para una persona puede no funcionar para otra. Por ejemplo, el propietario de una pequeña empresa puede tener intereses y necesidades diferentes a los de un directivo de una gran corporación. Por lo tanto, su modelo de puntuación de clientes potenciales debe reflejar estas diferencias.
Si tiene en cuenta estos elementos (adecuación frente a interés, clientes habituales y diferentes personas), podrá desarrollar un sistema de puntuación de clientes potenciales más matizado y eficaz. A su vez, esto permite a sus equipos de ventas y marketing priorizar y adaptar mejor sus esfuerzos, lo que resulta en una conversión de clientes potenciales más eficiente y un ciclo de ventas más saludable.
¿Cómo puede ayudar InvestGlass a sus modelos de captación de clientes potenciales?
InvestGlass es una potente herramienta que ofrece ventajas revolucionarias para el proceso de ventas de sus modelos de puntuación de clientes potenciales. Integra datos de ventas y marketing en un único lugar, lo que le permite crear un modelo de puntuación de clientes potenciales más completo y preciso. Tanto si utiliza modelos demográficos, de comportamiento o predictivos, las amplias capacidades de análisis de datos de InvestGlass le garantizan que está utilizando los datos más relevantes y actualizados.
Las capacidades de inteligencia artificial de InvestGlass desempeñan un papel crucial en la puntuación predictiva de clientes potenciales. Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático, puede analizar grandes cantidades de datos, aprender de patrones y predecir resultados futuros. Esto le ayuda a identificar leads de alto potencial con mayor precisión, permitiendo a su equipo de ventas centrarse en leads con la mayor probabilidad de conversión.
Además, InvestGlass ofrece una solución de automatización del marketing que mejora la eficacia de su proceso de puntuación de clientes potenciales. Puede asignar automáticamente puntuaciones a los clientes potenciales en función de criterios predefinidos y actualizar estas puntuaciones en tiempo real a medida que los clientes potenciales interactúan con su empresa. Esto no sólo garantiza que las puntuaciones de sus clientes potenciales reflejen siempre los datos más actuales, sino que también ahorra a su equipo tiempo y recursos valiosos.
Una de las características más impresionantes de InvestGlass es su capacidad para gestionar múltiples modelos de puntuación de clientes potenciales. Esto significa que puede implementar diferentes modelos de puntuación para diferentes clientes, líneas de productos o unidades de negocio, perfeccionando aún más su estrategia de puntuación de clientes potenciales. Nuestro equipo estará encantado de ayudarle a encontrar una metodología de puntuación de clientes potenciales que se ajuste a sus expectativas. Swiss sovereign CRM es flexible y se adapta a cualquier modelo de negocio.
Además, InvestGlass admite un enfoque colaborativo de la puntuación de clientes potenciales. Permite a sus equipos de ventas y marketing trabajar juntos en el proceso de puntuación de clientes potenciales, proporcionando una visión más holística de cada cliente potencial. Esto puede conducir a una mejor comprensión, una mayor precisión y, en última instancia, más conversiones exitosas.
En conclusión, tanto si está perfeccionando su actual modelo de lead scoring como si está creando uno nuevo desde cero, InvestGlass ofrece un conjunto de funciones y capacidades que pueden hacer que el proceso sea más preciso, eficiente y eficaz. Su capacidad de integración, análisis y automatización la convierten en una herramienta inestimable para cualquier empresa que desee mejorar su estrategia de lead scoring.