Lead Scoring Tradicional vs Lead Scoring Predictivo. Los pro y contras

En el mundo competitivo y en constante evolución del marketing digital, la tarea de identificar y priorizar a los posibles clientes o "Leads" más valiosos es esencial, para esto, las empresas utilizan dos métodos principales: el Lead Scoring Tradicional y el Lead Scoring Predictivo.

Cada uno tiene sus pros y contras, y su efectividad puede variar dependiendo de las circunstancias específicas de cada empresa. 

En este artículo, explicaremos en detalle estos dos enfoques, proporcionando una guía útil para aquellos que buscan mejorar su estrategia de generación de leads.

¿Cómo se establece un sistema de Lead Scoring Tradicional?

El lead scoring tradicional se lleva a cabo asignando una calificación específica a cada interacción del cliente en el proceso de venta. 

Esta puntuación asignada a cada posible cliente está basada en su grado de participación. A mayor puntuación, el cliente está más próximo a convertirse, por ejemplo: si un cliente abre un correo electrónico, recibe 1 punto; si hace clic en el enlace, obtiene 2 puntos; si se registra en nuestro sitio web, 3 puntos; si agrega un producto al carrito, 4 puntos y si efectúa una compra, 5 puntos.

Aquí se presenta otro ejemplo de un sistema de puntuación:

Información del formulario:

• Si usa correo electrónico corporativo: 20 puntos
• Si no usa correo electrónico corporativo: 5 puntos
• Si tiene un puesto de director: 20 puntos
• Si no tiene un puesto de director: 5 puntos

Información de la campaña:

• Si llega por medio de SEO o tráfico directo: 20 puntos
• Si llega a través de SEM: 15 puntos
• Si llega desde las Redes Sociales: 5 puntos

Comportamiento del usuario:

• Si descarga el manual: 10 puntos
• Si se inscribe al seminario web: 15 puntos
• Si abre un correo: 5 puntos

Este método de calificación se fundamenta en la experiencia del equipo de marketing y el estudio del negocio y es útil para empresas B2B con un volumen limitado de Leads.

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Definición de Lead Scoring Predictivo

Es la técnica más eficaz que emplea aprendizaje automático e inteligencia artificial para crear modelos predictivos, estos modelos examinan la información de los prospectos en tu base de datos, tanto actuales como futuros, y pueden analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real. 

Usa algoritmos y modelos de aprendizaje automático para calcular el potencial de un prospecto para convertirse en cliente, lo que le convierte en una herramienta sumamente precisa y flexible.

Este enfoque permite a las empresas enfocarse en los prospectos de mayor valor, lo que a su vez mejora sus procesos de ventas y aumenta su tasa de conversión.

¿Cuál es el funcionamiento del Lead Scoring Predictivo?

El funcionamiento del Lead Scoring Predictivo se puede dividir en cuatro etapas principales:

1. Recolección de datos: Este proceso conlleva la obtención de un amplio volumen de información de los potenciales clientes y los ya existentes. Esta información puede abarcar datos demográficos, acciones realizadas en el sitio web, interacciones en redes sociales, registro de compras y más.
2. Formulación de modelos: Una vez acumulados los datos, los especialistas en datos los emplean para generar modelos de machine learning. Estos modelos exploran patrones y vínculos en los datos para determinar qué elementos tienen más probabilidades de conducir a una conversión.
3. Capacitación del modelo: Los modelos se perfeccionan con el uso de los datos históricos recolectados. A lo largo de este proceso, el modelo se capacita para reconocer los patrones que indican una gran probabilidad de conversión.
4. Estimaciones en tiempo real: Una vez que el modelo ha sido perfeccionado, puede ser empleado para evaluar a potenciales clientes de manera instantánea. A cada uno de estos prospectos se le asigna un valor que refleja su potencial para convertirse en un cliente.

Fusiona el Lead Scoring Predictivo con el Tradicional.

La fusión del Lead Scoring Predictivo con el Tradicional combina las ventajas de ambos enfoques para mejorar la eficiencia en la calificación de los Leads. 

El Lead Scoring Tradicional, basado en la intuición y experiencia del equipo de ventas, se une al Lead Scoring Predictivo, que utiliza algoritmos y análisis de datos para predecir el comportamiento de los Leads, lo que permite una mayor precisión y objetividad en la calificación, mejorando la productividad del equipo de ventas y la eficacia de las estrategias de marketing.

Las tecnologías de Lead Scoring Predictivo y, en general, las de análisis predictivo, se encuentran en una fase temprana de desarrollo, se espera que estas tecnologías optimicen los equipos de ventas y marketing de las empresas, facilitando la venta de productos y servicios. 

A pesar de que estas tecnologías seguirán evolucionando en los próximos años, los beneficios que generan son inmediatos, sobre todo al principio del flujo de trabajo, donde generalmente es más complicado evaluar al lead. Esto se vuelve especialmente crucial cuando hay una gran cantidad de leads o una amplia gama de productos y servicios, y es necesario establecer prioridades.

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¿Cuáles son los Pros que tienen tanto el Lead Scoring Predictivo frente al Tradicional?

Antes de analizar los Pros del Lead Scoring Predictivo frente al Tradicional, es importante entender qué son y cómo funcionan. El Lead Scoring es una estrategia que asigna un valor a cada lead o cliente potencial, en función de su probabilidad de conversión. 

El enfoque tradicional se basa en criterios definidos manualmente, mientras que el predictivo utiliza algoritmos y modelos de datos para predecir el comportamiento futuro de los leads.

Ahora, vamos a explorar las ventajas de cada enfoque.

Lead Scoring Predictivo

1. Generación de Leads de Marketing

El departamento de marketing juega un papel crucial en la generación de Leads calificados. Este proceso implica atraer a potenciales clientes y captar su interés en los productos o servicios de la empresa, el equipo de marketing suele emplear diversas estrategias y herramientas, incluyendo el SEO, publicidad en línea, marketing de contenidos, eventos de networking.

Un aspecto importante de la generación de Leads es la calificación de estos, lo que significa evaluar el potencial de cada Lead para convertirse en un cliente. Este es el punto donde entra en juego el Scoring. 

Aquellos Leads con las puntuaciones más altas son considerados los más probables de convertirse en clientes, y por lo tanto, son los que se pasan al equipo de ventas.

2. Transformación de Ventas

El equipo de ventas, al asignar prioridad a los Leads en función del Lead Scoring, puede optimizar su tiempo y esfuerzos, centrándose en aquellos Leads que tienen mayores posibilidades de conversión. 

Este enfoque basado en datos permite a los representantes de ventas identificar y seguir a los prospectos más valiosos, mejorando la eficiencia y generando un mayor retorno de la inversión, también contribuye a la alineación entre los equipos de ventas y marketing, ya que ambos pueden centrarse en los Leads de mejor calidad.

Este método permite reevaluar y reajustar la estrategia de ventas y marketing en función de las puntuaciones de los Leads. 

3. Informes de ventas y marketing combinados

El Scoring, al facilitar la elaboración de informes de ventas y marketing combinados permite una mayor integración y cohesión entre los equipos de marketing y ventas a través del Closed Loop Reporting (CLR). Esto se refiere al proceso de rastreo y análisis de la información de los clientes potenciales, desde el primer punto de contacto hasta la finalización de la venta, permitiendo una visión completa del ciclo de vida del cliente.

Este enfoque integrado permite a ambos equipos entender mejor qué estrategias y tácticas están funcionando y cuáles necesitan ser mejoradas. 

Por ejemplo, si los informes de Smarketing (es la combinacion de Sales con Marketing) indican que ciertos Leads con puntuaciones altas no están avanzando a través del embudo de ventas como se esperaba, esto podría indicar la necesidad de ajustar las tácticas de compromiso o revisar los criterios de puntuación.

4. Proceso de Cobro

La metodología de Lead Scoring no solo permite una organización más eficiente de los Leads, sino que también presenta numerosas ventajas en términos de gestión de recursos y costes. Al asignar una puntuación a cada Lead, los equipos de ventas pueden priorizar su tiempo y esfuerzos en aquellos Leads más probables de convertirse en clientes, lo que optimiza la asignación de recursos.

En el largo plazo, la implementación de una metodología de Lead Scoring puede llevar a un incremento en los ingresos y la facturación. Al facilitar la conversión de Leads de alta calidad en clientes, la empresa puede incrementar sus ventas y por ende, sus ingresos. Adicionalmente, al reducir los costes asociados con la gestión de Leads de baja calidad, la empresa puede mejorar su margen de beneficio.

Lead Scoring Tradicional

1. Calcula el porcentaje de conversión de todos tus Leads.

La tasa de conversión de Leads es un indicador crucial que se calcula tomando la cantidad de nuevos clientes que has obtenido y dividiéndola por la cantidad de prospectos que has generado, este cálculo te proporciona un índice que refleja la efectividad de tus esfuerzos de captación de clientes.

Sirve como un estándar para evaluar el rendimiento y la eficiencia de tus estrategias de marketing y ventas, te proporciona una visión valiosa sobre qué tácticas de adquisición de clientes están funcionando mejor y cuáles necesitan ser revisadas o mejoradas.

2. Selecciona varios atributos de los clientes que consideras podrían ser leads de alta calidad.

Los atributos de los posibles clientes de alta calidad pueden variar dependiendo de varios factores, algunos de estos atributos podrían incluir a aquellos clientes que en algún punto solicitaron una demostración gratuita, lo que indica un interés activo en sus servicios o productos. 

Un atributo importante puede ser la afiliación a un sector específico, como el financiero, que puede sugerir una mayor posibilidad de necesitar tus servicios a largo plazo, asimismo, los clientes que cuentan con un tamaño de empresa concreto, dado que puede señalar un grado de estabilidad y potencial para ventas futuras. 

3. Determina las tasas de éxito individuales para cada uno de estos atributos.

Es fundamental calcular las tasas de éxito para cada acción que un visitante realiza en tu sitio web, o el perfil de persona que realiza dicha acción, que permitirá guiar a tus acciones de seguimiento.

Es importante determinar cuántos visitantes se convierten en posibles clientes calificados y eventualmente en clientes, por lo cual se utilizará esta tasa  para asignar "puntos" a los potenciales clientes en la siguiente etapa.

4. Contrasta las tasas de éxito de cada característica con tu ratio de éxito general y otorga las puntuaciones correspondientes.

Esto implica evaluar qué características o acciones de un cliente potencial tienen un impacto directo en la probabilidad de conversión.

Por ejemplo, si tu tasa de éxito general es del 2%, pero descubres que los clientes potenciales que solicitan una demostración tienen una tasa de cierre del 15%, eso indicaría que ese atributo (solicitar una demostración) es significativamente más valioso.

La asignación de puntos se realiza en relación con estas diferencias, y debe ser basadas en datos reales. En nuestro ejemplo, podrías decidir asignar 10 puntos a cada cliente potencial que solicite una demostración, ya que este atributo aumenta significativamente la tasa de cierre.

Los contras entre el Lead Scoring Tradicional y el predictivo

A continuación explicaremos los contras entre el Lead Scoring Tradicional y el predictivo:

Lead Scoring Tradicional

• Puede ser subjetivo y depende en gran medida de la interpretación personal.
• Requiere un análisis manual constante y ajustes a medida que cambian los patrones de los clientes.
• Puede ser menos preciso al predecir qué clientes potenciales se convertirán en clientes.
• No siempre puede identificar oportunidades no obvias o clientes potenciales de alto valor que no encajan en los patrones establecidos.

Lead Scoring Predictivo‍

• Puede no tener en cuenta factores impredecibles o cambios repentinos en el comportamiento del cliente.
• Dependencia de la tecnología y los algoritmos, que pueden no ser 100% precisos.
• Puede no ser tan efectivo con conjuntos de datos más pequeños o con información limitada.
• Puede sobreestimar o subestimar la calidad de un cliente potencial basándose solo en los datos.

¿Por qué el sistema de Lead Scoring Tradicional ha dejado de ser efectivo?

El sistema de Lead Scoring Tradicional ha dejado de ser efectivo debido a varias razones:

Primero, se basa en suposiciones y conjeturas generales sobre los atributos del Lead, cómo su cargo o departamento, lo que puede llevar a una falta de precisión, ya que no hay pruebas objetivas que justifiquen que estos atributos contribuyen a la conversión. 

Además, este sistema de "talla única" no tiene en cuenta las particularidades de cada compañía, producto y cliente.

En segundo lugar, el sistema tradicional es hermético y no se adapta a los cambios constantes en las formas en que los usuarios interactúan con las marcas, requiere mucho tiempo y esfuerzo para establecer parámetros que pueden no ser adecuados a largo plazo debido a la evolución constante de los canales y métricas que influyen en el viaje del comprador.

Finalmente, este sistema ignora las interacciones entre el producto y el Lead, por ejemplo, si un Lead ya ha usado el producto en una versión demo, esto puede aumentar significativamente la tasa de conversión,  Sin embargo, este factor se ignora completamente en los sistemas tradicionales que se centran en quién es la persona, en lugar de en lo que están haciendo o cómo interactúan con el producto o servicio.

Conclusión

En conclusión, tanto el Lead Scoring Tradicional como el Predictivo tienen sus pros y contras, y su efectividad puede variar dependiendo de las circunstancias de la empresa. El enfoque tradicional, basado en la experiencia y la intuición, puede ser útil para empresas con un número limitado de leads, pero puede carecer de precisión y no adaptarse a los cambios constantes en el comportamiento del usuario. 

Por otro lado, el Lead Scoring Predictivo, que utiliza algoritmos y análisis de datos, puede ofrecer una mayor precisión y adaptabilidad, pero depende de la tecnología y puede no ser tan efectivo con conjuntos de datos más pequeños. 

Una combinación de ambos enfoques podría ser la mejor solución, aprovechando la experiencia del equipo de ventas con el análisis de datos para obtener una calificación de leads más precisa y efectiva.

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