Imaginemos dos empresas en el contexto B2B/B2C, que son competidoras directas y del mismo tamaño. Ambas empresas tienen su propio equipo de ventas que repite diariamente un proceso de venta para los leads entrantes, pero utilizan una estrategia de ventas radicalmente diferente.
Sus procesos son los siguientes:
- En Empresa Ael equipo de ventas comienza su mañana llamando a los clientes potenciales más recientes, convencidos de que estos nuevos contactos Son su mejor apuesta.
- En Empresa B, el panorama es bastante diferente. Este equipo comienza su día armado con conocimientos basados en datos. Han invertido en un Puntuación predictiva de clientes potenciales sistema de priorización que analiza una variedad de factores, desde el perfil del usuario hasta el historial de participación.
¿Qué opinas? ¿Cuál de ellos será más eficaz a la hora de priorizar leads?
Después de trabajar durante varios años en la implementación de algoritmos de priorización, he comparado docenas de sistemas diferentes en varios sectores.
En el contexto de ventas actual, las empresas gastan muchos recursos en SDR o agentes de ventas para la divulgación inicial y la calificación de clientes potenciales. A menudo carecen de metodologías precisas para identificar las pistas más prometedoras y simplemente las trabajan todas sin priorizarlas.
La mayoría de los agentes priorizan los clientes potenciales en función de sus propios intereses. criterios humanosque a menudo está sesgada por perspectivas personales y no validadas. Por el contrario, entre los pocos que implementan métodos de priorización, la La estrategia predominante se basa en criterios de “contacto fresco”que todavía es muy rudimentario.
Este hecho me deja boquiabierto en plena era de la IA, pero, lamentablemente, sigue sucediendo.
A partir de mis conocimientos prácticos como científico de datos líder en el desarrollo de sistemas de puntuación predictiva de clientes potenciales en diferentes sectores, puedo afirmar que las empresas que adoptan estas tecnologías Reduzca los costos operativos minimizando el trabajo en clientes potenciales mal calificados.mejorando así significativamente su ROI.
Además, al mejorar la eficiencia y la eficacia en la gestión de clientes potenciales, se convierten en… más preciso a la hora de determinar el plazo del cliente potencial para tomar una decisión e impulsar un mayor crecimiento de los ingresos.
He observado que las empresas que adoptan correctamente el Predictive Lead Scoring han visto Aumentos de conversión de más del 12%.llegando en algunos casos a más del 300%.
Para abordar esta necesidad crítica, este artículo analiza las siguientes Beneficios de aprovechar un Lead Scoring predictivo modelo como sistema de priorización frente a las estrategias tradicionales, así como las acciones más efectivas para maximizar la conversión utilizando estos métodos.
Como siempre, respaldaré mi afirmación con datos reales.
El siguiente gráfico muestra una comparación de la ganancia de conversión en una empresa que utiliza solo la estrategia “Más fresco” frente a una priorización de “Puntuación predictiva de clientes potenciales”.
El análisis se realizó con un caso de negocio real, con 67.000 contactos (de los cuales 1.500 se convirtieron en clientes) de una empresa B2C.
La ganancia se representa explorando la conversión alcanzada para un porcentaje particular de clientes potenciales trabajados, ordenados según criterios de priorización.
Para las metodologías expuestas anteriormente, su desempeño es el siguiente:
La línea negra representa la priorización aleatoria, que proporciona un 50 % de conversión para el 50 % de los clientes potenciales trabajados.
La estrategia “más fresca” ofreció un rendimiento ligeramente mejor que hacerlo de forma aleatoria, presentando un 58% de conversión para el 50% de los leads procesados.
Por el contrario, el enfoque de aprendizaje automático logró un impresionante 92% de conversiones con solo el 50% de clientes potenciales procesados.
Si bien el método “más nuevo” ofreció un rendimiento aleatorio similar, la puntuación predictiva de clientes potenciales mostró una priorización mucho mejor.
Tenga en cuenta que Predictive Lead Scoring logró un impresionante efecto Pareto al alcanzar el 81% de las conversiones con solo el 30% de los clientes potenciales procesados.
Llegados a este punto, se ha demostrado que Empresa B proporcionará mejores resultados que Empresa A.
Empresa A supusieron que sus clientes potenciales con interés reciente eran los que tenían mejor rendimiento. Creían que El interés reciente sugirió que actualmente estaban considerando una compra.. Sin embargo, puede que éste no sea el caso.
A El cliente potencial reciente puede ser curioso, pero no necesariamente estar listo para realizar una compra..
Algunos clientes potenciales pueden completar un formulario o registrarse por interés casual, sin ninguna intención real de comprar. Por el contrario, otras personas que quizás no se hayan puesto en contacto recientemente podrían tener una necesidad continua más fuerte del producto o servicio.
Empresa B consideraron factores relevantes adicionales, como perfil de usuario, participación pasada, señales de compra e indicadores de comportamientotodo integrado en una sola herramienta.
Su puntuación predictiva de clientes potenciales también examinó la actualidad de los clientes potenciales, pero en lugar de depender únicamente de este elemento, se vio como una señal adicional que puede ser considerablemente o más relevante según el perfil del cliente potencial.
Este enfoque basado en datos les permitió priorizar los clientes potenciales con mayor potencial de conversión, en lugar de solo los más recientes.
Al aprovechar la puntuación predictiva de clientes potenciales, pueden identificar y Centrarse en los clientes potenciales que tienen más probabilidades de convertirsemaximizando así su eficiencia de ventas y sus tasas de conversión generales.
En resumen, mientras que la Empresa A asumió que la actualidad es la característica única que equivale al interés, el enfoque basado en datos de la Empresa B proporcionó una estrategia más refinada y efectiva para la priorización y conversión de clientes potenciales.