En el competitivo panorama empresarial actual, tomar decisiones informadas es crucial para lograr un crecimiento y éxito sostenidos. Un área donde la analítica de datos puede proporcionar conocimientos invaluables es el scoring de leads (prospectos). Si no estás familiarizado con este término, ¡no te preocupes! En esta publicación, explicaremos qué es el leads scoring, por qué tu empresa podría necesitar este servicio y cómo invertir en modelos de clasificación puede revolucionar tu proceso de scoring de leads.
Entendiendo la clasificación y el scoring de leads
Antes de adentrarnos en el leads scoring, veamos brevemente qué es es un modelo de clasificación. En el ámbito de la analítica de datos, la clasificación es una técnica de aprendizaje automático que nos permite categorizar los datos en clases distintas basadas en ciertos atributos. Esos grupos pueden ser binarios como Sí o NO, o pueden ser más como ALTO, MEDIO, BAJO. Esto nos permite identificar patrones, hacer predicciones y asignar probabilidades a resultados futuros.
Entonces, ¿qué es el scoring de leads? El scoring de leads es un método utilizado por las empresas para evaluar y clasificar los posibles leads o prospectos según su probabilidad de convertirse en clientes. Tradicionalmente, esto se hace teniendo en cuenta el número de acciones realizadas por un prospecto y ponderando cada acción en términos cuán importante es la acción para la empresa. Este puntaje luego se convierte en una clasificación como “prospecto muy interesado”, “prospecto neutro”, “prospecto poco interesado”. Al asignar calificaciones a los leads, las empresas pueden priorizar y asignar sus recursos de manera efectiva. Esto les permite enfocarse en los leads con mayor potencial de conversión.
¿Cuándo podría tu empresa necesitar servicios de leads scoring?
El leads scoring puede beneficiar a empresas de todos los tamaños, desde startups hasta empresas consolidadas. Te compartimos 3 escenarios en los que invertir esto se vuelve altamente valioso:
1. Eficiencia en las Ventas: Tu equipo de ventas puede verse abrumado por un gran número de leads y esto dificulta identificar los más prometedores. El leads scoring ayuda a simplificar el proceso al identificar a los leads con mayor potencial de conversión, permitiendo que tu equipo de ventas concentre sus esfuerzos donde más importa.
2. Optimización de Recursos: Al asignar eficientemente tus recursos a leads con mayor probabilidad de conversión, puedes optimizar tus esfuerzos de marketing y ventas. Esto resulta en una tasa de conversión más alta y se incurren en menos costos. En lugar de lanzar una red de pesca amplia, y esperar a ver qué pescas, puedes utilizar un anzuelo especializado para capturar leads de alta calidad.
3. Marketing Personalizado: puedes obtener información de valor sobre los intereses, preferencias y comportamientos de tus prospectos. Con este conocimiento, puedes adaptar tus mensajes y campañas de marketing para conectar con tu público objetivo, lo que puede aumentar las posibilidades de que se conviertan en tus clientes.
Beneficios de invertir en modelos de clasificación para el Scoring de Leads
Ahora que comprendemos la importancia del leads scoring, exploremos 4 formas en cómo los modelos de clasificación de aprendizaje automático puede transformar el proceso leads scoring:
- Mayor precisión y predictibilidad: Los modelos de aprendizaje automático se destacan en el procesamiento de grandes cantidades de datos y en la detección de patrones complejos. Esto implica que no solo tienes que depender del número de acciones de tus prospectos. Puedes incluir decenas de variables adicionales como frecuencia de la acción, duración, palabras claves empleadas en el contacto con el cliente, entre muchas otras. Al aprovechar estas características, puedes realizar predicciones más precisas sobre la probabilidad de conversión de un lead. Esto permite que tu equipo priorice los leads estratégicamente y tome acciones proactivas para nutrirlos de manera efectiva.
- Aprendizaje y mejora continua: Los modelos de aprendizaje automático pueden aprender y adaptarse de forma continua. A medida que tus datos de leads evolucionan (tienes más leads o tienes más datos sobre tus leads) y tu negocio crece, estos modelos se pueden adaptar fácilmente para mantenerse en concordancia con las condiciones del mercado, el cual está en constante cambio.
- Eficiencia en costos y tiempo: La automatización es una de las mayores ventajas del aprendizaje automático. Al automatizar el proceso de scoring de leads, puedes ahorrar tiempo y recursos significativos que antes se invertían en la clasificación manual. Esta eficiencia permite que tu equipo se enfoque en actividades de mayor valor, como interactuar con leads cualificados y cerrar procesos de ventas.
- Escalabilidad y flexibilidad: Los modelos de aprendizaje automático pueden manejar grandes volúmenes de datos sin comprometer el rendimiento. Ya sea que tu base de datos de leads consista en cientos o millones de registros, estos modelos pueden escalar sin esfuerzo, brindando un scoring de leads consistente y confiable para cualquier tamaño de negocio o industria.
Conclusión
En el mundo actual impulsado por los datos, aprovechar el poder de los modelos de clasificación para mejor el leads scoring puede brindarle a tu empresa una ventaja competitiva. Desde una mayor precisión y predictibilidad hasta eficiencia en costos y tiempo, los beneficios de incorporar estos modelos son inmensos. No subestimes el poder de los datos para tomar decisiones inteligentes y lograr un crecimiento empresarial sostenido.
