Si fueras capaz de una forma sencilla emparejar un producto con una necesidad específica o deseo de cada cliente, podrías focalizar tu marketing solo a aquellos clientes interesados, aumentar las tasas de conversión, y multiplicar el valor de la base de datos de clientes de tu CRM.
En este blog ya se ha mostrado en varios posts la importancia del lead scoring, con objeto de conocer en un momento dado la situación de un determinado lead en el funnel de ventas y de este modo realizar en cada momento las acciones oportunas sobre el mismo, (ya sea el cierre de la venta o continuar con el proceso de Lead Nurturing).
El Lead Scoring Predictivo es un método para predecir la probabilidad de que un determinado lead convierta en un momento dado. Para ello toma los datos históricos de su CRM y los datos disponibles sobre el comportamiento del lead procedentes de las plataformas de Lead management, y los combina con otros parámetros que se obtienen a partir de múltiples fuentes.
El elemento principal que los sistemas de predictive Lead scoring introducen sobre el cálculo tradicional, reside en la utilización de datos externos a los almacenados procedentes del propio Lead, ya sean del CRM, de formularios y navegación web o procedentes de la interacción telefónica.
La procedencia de estos datos externos es en muchos casos obtenida a través de la actividad de un determinado lead en redes sociales, foros, blogs etc, pudiéndose incluir también no solo la actividad del propio lead sino de otros usuarios y/o empresas con las que interactua.
Por ejemplo supongamos que tenemos una compañía que realiza el soporte y mantenimiento de una determinada aplicación y que queremos ofrecer nuestros servicios a la parte de nuestra base de clientes que utilice dicha aplicación.
Puesto que en condiciones normales, la información almacenada en el CRM además de los datos más generales, solo tiende a incluir información relativa a pasadas interacciones con el lead, lo que tradicionalmente haríamos sería una campaña ,(telefónica, email etc), preguntando a cada uno de nuestros clientes si están interesados en que les proporcionemos soporte para esa aplicación.
Los resultados de una campaña de este tipo variarán en función de que nuestra actividad sea más o menos específica, pero en lo que se refiere a las ventas estarán casi siempre por debajo de las expectativas creadas, debido a que la orientación se ha realizado sin datos que justifiquen las selecciones de los leads obtenidas de nuestra base de clientes.
La introducción de modelos de predictive Lead scoring, buscará entre nuestra base de clientes , (en este caso podrían ser solo empresas), indicios del posible uso, (o intención de uso), de dicha aplicación por parte de una empresa, a través de distintos elementos obtenidos por ejemplo a través de redes sociales, tales como, perfiles requeridos en ofertas de empleo, perfiles de los empleados, búsqueda de información por parte de empleados, opiniones de los mismos etc.
En función de esas señales sociales, no solo obtendríamos una lista filtrada de posibles candidatos, sino también un valor o scoring a cada uno de ellos en función de las probabilidades que se estiman sobre el éxito de nuestra proposición de venta, y que se establecerán en cada caso en función del modelo de predictive lead scoring utilizado.
Para que las plataformas de predictive Lead scoring puedan enlazar cada uno de los leads de la base de datos del CRM, con cada uno de los posibles prospectos de bases de datos de una determinada plataforma de predictive Lead Scoring, será necesario un elemento único que pueda identificar a un determinado lead, que normálmente será un número de teléfono o un email.
Una vez que se ha identificado un determinado lead, se puede procesar toda la información del mismo a través del modelo de análisis predictivo aplicable en cada caso, y a partir del análisis de esa información se obtendrá un scoring predictivo válido para el producto o servicio que se esté ofreciendo.
El Lead scoring predictivo también es aplicable a procesos de captación, ya que este tipo de plataformas suelen poder trabajar en tiempo real, y el valor proporcionado en cada caso suele utilizarse junto al lead scoring obtenido de forma habitual para cada prospecto, ya sea este calculado de forma dinámica o no.
Aunque una de las ventajas teóricas que se atribuye al Lead scoring predictivo es la eliminación del error humano a la hora de evaluar la ubicación de un determinado lead en el funnel de ventas, no podemos obviar que el valor fundamental del mismo se produce en la entrada del flujo de trabajo o workflow de la plataforma de Lead management, y que una vez dentro de la misma van a tener mayor peso las acciones concretas que realice el lead ( formulario, navegación, llamada, descargas etc), que el perfil que de él teníamos al comienzo del workflow.
Por otra parte, tenemos que tener en cuenta, (al menos mientras esta tecnología se consolide), que no siempre se dispone de información suficiente de fuentes externas para valorar un determinado lead, o que dicha información puede ser válida para determinados productos o servicios, mientras que para otros no; eso sin tener en cuenta que muchas veces la identificación de un usuario de forma única, va a ser casi siempre parcial, al ser común que un mismo usuario utilice distintas vías de contactación dependiendo de las circunstancias (varias cuentas de emails, teléfono del trabajo, oficina hogar etc), y diferentes nicks en redes sociales que en ocasiones no se pueden asociar de forma fiable a un determinado lead.
Evolución de la tecnología.
Las tecnologías de predictive Lead Scoring y en general las de predictive Analytics, se encuentran en una etapa de desarrollo inicial, sobre todo si tenemos en cuenta las expectativas que se tienen puestas en las mismas, y que no son otras que sacar el máximo partido a los equipos de ventas y marketing de cada compañía, de forma que un determinado producto y servicio se “venda solo”.
Independientemente del desarrollo que esta tecnología va a tener en los próximos años, los beneficios que producen son inmediatos, especialmente al inicio del Workflow, que es donde en general es más difícil de evaluar al lead y en los casos en que la existencia de una gran cantidad de leads, y/o una amplia oferta de productos y servicios haga imprescindible establecer prioridades en su tratamiento.
Integración.
Dependiendo del uso que se vaya a realizar, la integración puede hacerse en el CRM, en una plataforma de automatización de Marketing o en una Plataforma de Lead Management como Delio, ya que permite de forma sencilla generar flujos de acciones personalizadas, (SMS, Click2call, Click2Video, Llamada, Co Browsing, etc), sin un conocimiento previo de la tecnología, siendo además fáciles de integrar con otras plataformas, gracias a su sencilla y potente API.
No lo dude, si quiere mejorar el tratamiento a sus potenciales clientes, optimizando sus recursos de ventas, DELIO Lead management es la solución que más se adapta a sus necesidades presentes y futuras.
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