El mes está acabando y estás luchando por alcanzar tu objetivo y tienes todavía una larga lista de clientes potenciales para llamar. Y te preguntas que cuál de estos potenciales están más cerca de comprar. Si tan solo haciendo un conjuro pudieras convocar a todos los clientes potenciales más calientes y voila! vienen todos a ti.
Si esto te es familiar, es tiempo de empezar a priorizar tus leads basándote en cómo de preparados están para comprar. Tradicionalmente, los comerciales determinan si una lead es la ideal por los datos del crm y la puntuación asignada según diferentes métricas como por ejemplo presupuesto, ubicación, datos demográficos, etc
Por ejemplo: asignas 100 puntos a cada lead localizada en la misma ciudad y 70 por ejemplo a las empresas que tienen menos de 5 años de actividad. La lista está entonces priorizada basandose en el total de la puntuación obtenida y estas son las que se pasan al departamento comercial.
Sin embargo la puntación de leads tradicional es subjetiva y propensa a errores humanos. Esto es por que se asume, sin ninguna prueba real, que una métrica es relevante para la decisión de compra. Aquí es dónde la ciencia de datos viene a tu rescate con la puntuación predictiva de leads – un algoritmo que usa análisis predictivo para puntuar leads. Simplemente se analizan datos del crm y de internet para determinar que leads son las más propensos a comprar.
Las soluciones de puntuación predictiva de leads están ganando terreno rápidamente en el sector B2B. Aquí te damos 3 razones por las que las debes de utilizar:
Está basado en datos.
Charles Babbage, el padre de las computadoras dijo » los errores usando datos inadecuados son mucho menores que los que no usan ningún dato en absoluto». En términos sencillos, si tu usas más datos, cometerás menos errores. Tienes una cantidad limitada de datos en el crm sobre una lead. Sin embargo una herramienta de predicción de puntuación de leads escavará entre el rico repositorio de información disponible en internet y añadirlo a los datos ya disponibles sobre la lead. Están también para identificar relaciones y patrones que no son tan obvios.
Por ejemplo, puedes ver que muchos de tus clientes son de una región en particular, por ejemplo New York y se les asignan puntuación a las lead localizadas ahí. Sin embargo usando la puntuación predictiva de las leads podría revelarnos que muchos de tus clientes son realmente de ciudades donde tienen un gran sistema de transporte público. Así las puntuaciones deben ser asignados a cualquier ciudad con un buen sistema de transporte público y no solo a la ciudad de New York.
Con cada nuevo elemento de datos que encuentre, el algoritmo aprende y mejora en si, llegando a ser más y más preciso durante un periodo de tiempo.
Incrementa la eficacia en las ventas.
Muy a menudo los comerciales reciben una lista de leads que está llena de contactos que no están interesados en comprar o no tienen la necesidad inmediata de tu producto.
La puntuación predictiva de leads debería ayudarte a priorizar la lista y poner las leads más predispuestas a comprar, por ejemplo tus leads calientes en la parte superior para no perder mas tiempo con contactos no deseados.
Aquí la clave es actuar con rapidez en la información por que las métricas pueden cambiar rápidamente. Recuerda, una lead caliente puede que ya esté evaluando a tu competidor. Predictive lead scoring takes ëneedí of a lead into account. Esto significa que un prospecto que necesita tu solución urgentemente tendrá una prioridad más alta que los demás. Esto hace que el proceso comercial es más rápido, mejorando así la previsión de ventas.
El marketing se hace más efectivo.
Una herramienta de puntuación predictiva de leads te da una imagen más precisa de tu comprador ideal. Con esa imagen en mente, puedes redifinir el terreno del juego del marketing o cambiar el contenido de tu página web y boletines de noticas para abordar las necesidades de los clientes potenciales.
También ayuda a determinar que esfuerzos de marketing han funcionado y cuales no, por lo que se puede mejorar la estrategia global. Además la puntuación predictiva de leads usa datos de los esfuerzoa del departamento comercial y de marketing para aumentar la coordinación entre ambos departamentos, mejorando así la productividad y la eficiencia global.
Publicado en Zoho.com / Zohosalesiq por Nanya Srivastava.
