Supongamos que tiene dos clientes potenciales, A y B. B es su mejor opción, pero está demasiado ocupado complaciendo a A porque, por supuesto, A llegó primero. Esto significa que podría estar dedicando un tiempo valioso a perseguir al cliente potencial equivocado mientras se pierde el que tiene el mayor potencial de conversión.
Si sigue confiando en este enfoque FCFS para gestionar y convertir los clientes potenciales, es hora de que cambie a un sistema de puntuación de clientes potenciales.
Un sistema de puntuación de clientes potenciales le ayuda a identificar y priorizar los clientes potenciales más prometedores. Utiliza un sistema basado en puntos para puntuar los clientes potenciales en función de su probabilidad de conversión, lo que permite a sus equipos de ventas y marketing dirigir sus esfuerzos hacia clientes potenciales de gran valor y calidad.
En este artículo, he tratado las ventajas, los tipos y las mejores prácticas de puntuación de clientes potenciales. También he proporcionado una guía paso a paso sobre la creación de un sistema de puntuación de clientes potenciales desde cero.
He aquí una rápida visión general de lo que aprenderá en este artículo.
- La puntuación de clientes potenciales es un sistema basado en puntos que le ayuda a organizar y priorizar los clientes potenciales en función de su probabilidad de conversión
- Un modelo de puntuación de clientes potenciales tiene tres componentes clave: puntuación explícita, implícita y negativa
- Diferentes tipos de modelos de lead scoring: Tradicional, Predictivo e Híbrido
- Aprenda a desarrollar un sistema de puntuación de clientes potenciales en sólo tres pasos
- Las mejores prácticas de puntuación de clientes potenciales implican definir su ICP, identificar los criterios clave de puntuación, definir las puntuaciones y revisar periódicamente su enfoque
¡Sumerjámonos en el tema!
¿Qué es la puntuación de clientes potenciales?
La puntuación de clientes potenciales es un método para clasificar o puntuar a los clientes potenciales en función de su disposición a comprar. Por lo general, consiste en asignar un valor numérico entre 1 y 100: cuanto más alto sea el valor, mejor se alinearán con su perfil de cliente ideal (ICP) y más probabilidades tendrán de convertirse.
Idealmente, los clientes potenciales se puntúan utilizando dos enfoques: La puntuación Explícita y la Implícita.
- En la puntuación explícita, utilizamos datos demográficos (para particulares) o firmográficos (para empresas), como la edad, el sexo, la ubicación, el puesto de trabajo, el tamaño de la empresa, etc. de un cliente potencial, para ayudarle a determinar si es adecuado para usted.
- Lapuntuación implícita se basa en los datos de comportamiento de un cliente potencial (lenguaje corporal en línea), como las interacciones con su sitio web, correos electrónicos o contenidos, que le ayudan a comprender su nivel de interés.
Cuando fusiona los dos sistemas de puntuación, construye una imagen clara del valor del prospecto para su negocio basándose en sus atributos (datos explícitos) y comportamientos (datos implícitos).
¿Por qué es importante la puntuación de clientes potenciales?
He aquí por qué es importante la puntuación de clientes potenciales:
- Centra los esfuerzos de sus equipos de ventas y marketing en la cuenta y los clientes potenciales adecuados
- Proporciona a los equipos de ventas y marketing más contexto sobre cómo interactúa un cliente potencial
- Sirve de base para los acuerdos de nivel de servicio (SLA) de marketing y ventas para el seguimiento de clientes potenciales
- Genera datos y perspectivas relevantes para ofrecer experiencias más personalizadas
- Proporciona un conocimiento más profundo de los clientes potenciales con mayor intención y que se ajustan a su perfil de cliente ideal, lo que aumenta las tasas de conversión
Componentes clave de un sistema de puntuación de clientes potenciales
Generalmente, en las empresas B2B, el lead scoring es una combinación de 3 componentes.
1. Datos explícitos
Los datos explícitos se refieren a la información demográfica (personal) y firmográfica (de la empresa) que tiene sobre sus clientes potenciales.
La información demográfica incluye detalles personales sobre el individuo, como la edad, la ubicación, el puesto de trabajo, el sexo y el nivel educativo.
¿Por qué es importante?
Si su público objetivo vive en una región específica, querrá crear un modelo basado en atributos relevantes para excluir a los atípicos.
Por ejemplo,
- Si vende en Estados Unidos, cualquier persona de fuera de ese territorio puntuará menos que alguien de dentro del territorio.
- Del mismo modo, si se dirige a los millennials, un cliente potencial de 21 años puede puntuar más que un veterano de 50 años.
- Si tiene un producto para usuarios de Android, los de Apple no encajarán.
He aquí un ejemplo de cómo funciona la puntuación demográfica 👇
Información firmográfica incluye la información de la «firma» o empresa relacionada con el cliente potencial, como el cargo, el sector, el tamaño de la empresa, la ubicación o los ingresos.
¿Por qué es importante?
La mayoría de las empresas B2B confían en los datos firmográficos. Indica si el lead (individuo) es un responsable de la toma de decisiones y si el lead (empresa) se ajusta a su oferta de productos o servicios.
Piense en esto: Si vendo un software para pequeñas empresas, mi público objetivo no es una empresa con 1.000 empleados.
Precisamente por eso los datos firmográficos son esenciales.
- Un lead con el título de «director general» o «director de marketing» puede ser más valioso que alguien con el título de «becario»
- Un lead que trabaje en una empresa con 1000 empleados podría tener más valor para una solución empresarial B2B.
- O bien, un lead del sector tecnológico puede ser más relevante para una solución de software que un lead del sector sanitario.
He aquí un ejemplo de cómo funciona la puntuación firmográfica 👇
2. Datos implícitos
Los datos implícitos incluyen señales de comportamiento y compromiso (lenguaje corporal en línea) de sus clientes potenciales para medir su nivel de interés en su producto o servicio.
Las señales de comportamiento consisten en cómo se comporta un cliente potencial en su sitio web.
Por ejemplo:
- ¿Cuántas páginas visitaron? ¿Cuánto tiempo permanecieron en cada una?
- ¿Vieron algún caso práctico o testimonio?
- ¿Visitaron la página de precios o de demostración?
- ¿Rellenaron algún formulario? ¿Rellenaron todos los campos del formulario?
Cada una de estas señales se puntúa en función de su relevancia. Por ejemplo, los visitantes de una página de productos muestran un mejor comportamiento de compra que los visitantes de su página de carreras.
Señales de compromisocomo su nombre indica, se refieren a acciones sólidas realizadas por el cliente potencial.
Por ejemplo,
- ¿descargaron algún material? Si es así, ¿cuántos?
- ¿Han abierto su correo electrónico y los enlaces CTA?
- ¿Interactuaron con sus publicaciones en las redes sociales?
- ¿Le mencionaron en un contenido generado por el usuario (CGU)?
Una combinación de datos de comportamiento y de compromiso crea los datos implícitos.
Ejemplo de cómo funcionan los datos implícitos:
Un cliente potencial que visita con frecuencia su página de precios o se registra en su seminario web puede obtener una puntuación más alta que alguien que sólo navega por un blog.
He aquí un ejemplo de puntuación de clientes potenciales basada en datos implícitos:
3. Puntuación negativa
También conocida como puntuación de la calidad de los datos, la puntuación negativa consiste en asignar una puntuación negativa a los clientes potenciales cuando sus acciones sugieren una falta de compromiso o desinterés.
Por ejemplo, si la dirección de correo electrónico procede de un dominio común (por ejemplo, gmail.com, yahoo.com, etc.)
O si el nombre o el apellido contienen números o la geolocalización basada en la dirección IP está fuera de su área de servicio. Puede haber muchas acciones para la puntuación negativa, como por ejemplo
- Darse de baja de correos electrónicos
- Inactividad prolongada
- Ghosting/no respuestas
- Tamaño o sector de la empresa no cualificado
Tipos de modelos de lead scoring
En total, existen 3 modelos de lead scoring: tradicional, impulsado por IA (predictivo) e híbrido.
1. Calificación tradicional de clientes potenciales
El modelo de puntuación tradicional utiliza reglas y criterios predefinidos para puntuar los clientes potenciales. Sus equipos de marketing y ventas asignan mutuamente una ponderación o valores a los clientes potenciales en función de lo bien que se alineen sus datos demográficos y de compromiso con su ICP.
Por ejemplo, si un cliente potencial es un director general ( 9), visita su página de precios ( 7), se registra para una prueba gratuita ( 10), se da de baja de los correos electrónicos (-4) y lleva tiempo sin responder (-7).
Es un método de la vieja escuela que requiere cálculos manuales. Pero es útil para las pequeñas empresas que entienden perfectamente el perfil de su cliente ideal y quieren centrarse SÓLO en aquellos que cumplen unos criterios específicos.
Sin embargo, la puntuación de clientes potenciales tradicional requiere mucho tiempo y no capta las complejas relaciones entre los distintos atributos de los clientes potenciales.
2. Calificación predictiva de clientes potenciales
La puntuación predictiva de clientes potenciales aprovecha la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para identificar clientes potenciales de alto valor.
Por ejemplo, el software CRM como Freshsales, Zendesk Service y Salesforce ofrece ricos modelos de puntuación predictiva.
Estas herramientas pueden analizar años de datos históricos en cuestión de minutos (algo casi imposible para los humanos) y extraer patrones de comportamiento. Basándose en estos patrones, la tecnología puede predecir la probabilidad de conversión de un cliente potencial antes de asignarle un representante de ventas.
Sin embargo, la dependencia de la tecnología respecto a los humanos parece inevitable. Todavía tiene que alimentar estos sistemas con sus criterios de puntuación. Por lo demás, ellos hacen todo el trabajo pesado, incluida la captación, el análisis y la puntuación de los clientes potenciales.
La puntuación predictiva tiene algunas ventajas clave sobre la puntuación tradicional:
- Puede analizar océanos de datos en cuestión de minutos
- Utilizar análisis aumentados para ofrecer perspectivas ocultas en los datos de los clientes potenciales
- Capturar complejos recorridos del comprador y atributos de los clientes potenciales
- Dedicar aproximadamente la mitad de tiempo que con la puntuación tradicional
3. Scoring híbrido de prospectos
La puntuación híbrida de clientes potenciales integra modelos explícitos, implícitos y predictivos para evaluar y priorizar los clientes potenciales con mayor eficacia. Combinando estos enfoques, puede garantizar predicciones de clientes potenciales completas y precisas.
Por ejemplo, puedo ceñirme a mis criterios definidos para puntuar los clientes potenciales, pero también utilizar la puntuación predictiva para llegar a una conclusión.
Los modelos de puntuación híbridos tienen tres ventajas clave:
- Se obtiene una comprensión y evaluación holística de cada cliente potencial
- Esta combinación conduce a un sólido proceso de cualificación de clientes potenciales
- La sinergia da como resultado campañas de marketing y estrategias de ventas bien orientadas
- Siempre hay un humano en el bucle para evitar el sesgo de la IA
Ahora, comprobemos qué atributos y características son populares en la calificación de clientes potenciales.
Métricas populares de lead scoring
A continuación se muestran las 10 métricas de lead-scoring más populares.
- Ubicación: Una métrica demográfica que indica la relevancia de un lead para su ICP objetivo. Si vende en una región específica, un lead procedente del código postal, estado o país obtendrá más puntos que los procedentes de otras ubicaciones.
- Cargo: El cargo del lead proporciona información sobre su autoridad y relevancia dentro de la organización. Títulos como «director general» o «director de marketing» pueden sugerir una mayor probabilidad de influir en las decisiones de compra.
- Sector: Una métrica cualitativa que promueve los clientes potenciales de sus sectores objetivo, ayudándole a eliminar los valores atípicos y a centrar sus esfuerzos en los clientes potenciales más prometedores.
- Tamaño de la empresa: Una métrica cuantitativa que indica la capacidad de compra de un cliente potencial. Las empresas más grandes pueden tener mayores presupuestos, mientras que las más pequeñas pueden ser más ágiles en la toma de decisiones.
- Tasas de cancelación de suscripción a los correos electrónicos: Una métrica de puntuación negativa que indica la tasa a la que los clientes potenciales se dan de baja de sus correos electrónicos, lo que pone de relieve la mejora de las campañas por correo electrónico
- Tasa de compromiso de los clientes potenciales: Mide el nivel de compromiso de un cliente potencial con su marca. Un mayor índice de compromiso suele correlacionarse con la conversión.
- La fuente de información: Relacionar los clientes potenciales con la fuente (por ejemplo, búsqueda orgánica, anuncios de pago, referencias) puede ayudar a determinar su calidad y eficacia. Alrededor del 62% de los profesionales del marketing creen que LinkedIn les aporta 2 veces más clientes potenciales B2B que el siguiente canal social.
- Interacción en los medios sociales: Refleja los niveles de conocimiento de la marca, pero no pone de manifiesto inmediatamente una intención de compra. La mayoría de los profesionales del marketing utilizan esta métrica para crear contenidos relevantes y realizar campañas específicas.
- Solicitudes de demostración: Los clientes potenciales que solicitan demostraciones de productos o servicios indican una mayor intención de compra y tienen más probabilidades de conversión
- Historial de compra: Las decisiones de compra anteriores de sus clientes potenciales influyen en su modelo predictivo de puntuación de clientes potenciales. Además, le ayuda a identificar oportunidades de venta ascendente o cruzada.
¿Cómo crear un modelo de puntuación de clientes potenciales?
Es posible que ya se haya adentrado en la madriguera del conejo de averiguar cómo calcular una puntuación de clientes potenciales.
Y admitámoslo, no es ninguna ciencia espacial. Al mismo tiempo, resulta confuso elegir entre diferentes atributos y modelos.
Si aún no está preparado para invertir en una herramienta de puntuación predictiva de clientes potenciales, todavía puede desarrollar un cálculo manual para capacitar a los equipos multifuncionales.
Veamos cómo puede crear un modelo de puntuación de clientes potenciales paso a paso con un ejemplo.
Escenario: Dirijo una empresa de software empresarial y mi perfil de cliente ideal (ICP) incluye organizaciones de nivel empresarial con 1.000 empleados ubicadas en EE.UU.
Supongamos que tengo dos clientes potenciales:
- El cliente potencial A es el director general de una empresa de fabricación de tejidos con 1000 empleados. Navegan por algunas páginas web al azar, se suscriben a su boletín de noticias, les gustan algunas publicaciones sociales, abren tres correos electrónicos una vez en su lista de correo electrónico y envían una consulta.
- El cliente potencial B es un gestor de proyectos de Seattle que trabaja en el sector del software en una empresa con 100 empleados. Ven cinco páginas de su sitio web, visitan su página de precios, descargan un libro electrónico, se unen a un seminario web y se inscriben en una prueba gratuita.
Paso 1: Identificar los criterios clave de puntuación
Para empezar, tome sus conjuntos de datos implícitos y explícitos y anote los atributos comunes basados en el comportamiento o los datos demográficos de sus clientes potenciales.
Es posible que desee examinar los datos y análisis de sus clientes y discutir con sus equipos de ventas y marketing quién creen que es el público objetivo ideal.
Lo complicado de diseñar un sistema de puntuación de clientes potenciales es que no existe un manual único que funcione para todas las empresas. Tendrá que decidir qué atributos hacen que un cliente potencial sea más o menos valioso para su empresa.
Para este ejemplo, he definido siete atributos clave que señalan la probabilidad de conversión.
| Atributos | Categoría de datos |
|---|---|
| Ubicación | Demográfico |
| Sector | Firmográfico |
| Cargo | Demográfico |
| Tamaño de la empresa | Firmográfico |
| Compromiso con el sitio web | Comportamiento |
| Compromiso con las redes sociales | Compromiso |
| Visitar la página de precios del producto | Comportamiento |
| Prueba gratuita | Compromiso |
Paso 2: Asignar pesos y puntos a cada criterio
El valor asignado a estos atributos depende del PCI objetivo y de la probabilidad de que una acción conduzca a una conversión. Cuanto más relevantes sean los atributos para su buyer persona ideal, mayor deberá ser el valor en puntos.
En mi ejemplo, mi comprador ideal es una organización de nivel empresarial con 1.000 empleados en EE.UU.
Así es como se vería la puntuación de mis clientes potenciales en una escala del 1 al 10:
| Atributos | Cliente potencial A | Cliente potencial B |
|---|---|---|
| Ubicación | 2 | 10 |
| Industria | 3 | 9 |
| Puesto de trabajo | 9 | 5 |
| Tamaño de la empresa | 10 | 4 |
| Compromiso con el sitio web | 4 | 7 |
| Compromiso con los medios sociales | 5 | 0 |
| Imán de clientes potenciales | 0 | 10 |
| Visitar la página de precios del producto | 0 | 10 |
| Webinar | 0 | 10 |
| Prueba gratuita | 0 | 10 |
Paso 3: Incorporar la degradación de la puntuación para los clientes potenciales inactivos
Ahora consideraremos los atributos que señalan el desinterés o la falta de compromiso de los clientes potenciales.
Supongamos que el cliente potencial A se da de baja de su lista de correo electrónico y que el cliente potencial B tiene un tamaño de empresa no cualificado. Tras discutirlo con el equipo, usted asigna los puntos -6 y -10, respectivamente.
Así es como se ajustará la puntuación:
| Atributos | Cliente potencial A | Contacto B |
|---|---|---|
| Ubicación | 2 | 10 |
| Industria | 3 | 9 |
| Puesto de trabajo | 9 | 5 |
| Tamaño de la empresa | 10 | 4 |
| Compromiso con el sitio web | 4 | 7 |
| Compromiso con los medios sociales | 5 | 0 |
| Imán de clientes potenciales | 0 | 10 |
| Visitar la página de precios del producto | 0 | 10 |
| Webinar | 0 | 10 |
| Prueba gratuita | 0 | 10 |
| Correo electrónico para darse de baja | -6 | 0 |
| Tamaño de la empresa sin calificar | 0 | -10 |
| Puntuación de plomo | 27 | 65 |
Aunque el método tradicional de puntuación de clientes potenciales ofrece total transparencia y flexibilidad, requiere mucho trabajo, sobre todo a la hora de determinar el valor de la actividad de sus clientes potenciales, como participar en correos electrónicos, rellenar formularios web y asistir a seminarios web.
Y para ello, los CRM actuales utilizan la automatización del marketing y la inteligencia artificial para generar puntuaciones predictivas de los clientes potenciales.
Paso extra: Utilice herramientas de automatización y sistemas CRM para automatizar la puntuación de clientes potenciales
Siempre puede confiar en la IA para hacer el trabajo si todo esto le parece abrumador. No tendrá tantos matices -ni entenderá a su cliente ideal tan bien como usted-, pero la IA tiene a su favor el cálculo de números a gran escala.
Las empresas más grandes suelen utilizar software empresarial como Salesforce o HubSpot. Una opción más específica para pequeñas y medianas empresas es Pipedrive o Freshsales, que incluyen funciones avanzadas de puntuación de clientes potenciales e IA.
Este es el aspecto de Freshsales (la puntuación y el ajuste al cliente están en la parte superior, y se proporcionan los detalles de cómo se desarrolló la puntuación).
👉 Lea nuestra reseña detallada del software CRM de ventas Freshsales
Mejores prácticas para una puntuación de clientes potenciales eficaz
A continuación encontrará 7 mejores prácticas a las que debe ceñirse, a la hora de puntuar clientes potenciales:
1. Defina su perfil de cliente ideal (ICP)
Un perfil de cliente ideal es una descripción hipotética del lead o cliente potencial que más se beneficiaría de su producto o servicio.
Piénselo de este modo: un ICP es lo que usted pone como punto de referencia para sus clientes potenciales para ver si encajan bien con su producto.
Un ICP típico incluye atributos demográficos y firmográficos de una cuenta. Por ejemplo, si vende en una zona determinada, ¿se encuentra su cliente potencial dentro de ese código postal, estado o país? ¿Pertenecen al sector en el que quiere vender?
Sin embargo, en un entorno B2B, debe tener en cuenta los siguientes rasgos:
- Adecuación al sector
- Capacidad de compra (Ingresos)
- Tamaño de la empresa
- Encaje demográfico
…y más, en función de los requisitos de su empresa.
Conclusión clave: Entiendo que definir su ICP puede resultar abrumador al principio. Si no está seguro de por dónde empezar, utilice el generador de ICP de Figma para crear los perfiles de sus clientes ideales en cuestión de segundos, ¡sin mucho scooby-doo!
2. Identifique los criterios clave de compromiso
Céntrese en los puntos de contacto y las actividades que hacen avanzar al cliente potencial en el ciclo de venta. Acciones como aperturas de correos electrónicos, descargas de contenidos, suscripciones a pruebas gratuitas, interacciones en redes sociales, solicitudes de demostración, etc.
Una forma ideal de conseguirlo es entrevistar a sus clientes actuales y obtener respuestas a preguntas como
- ¿Qué acciones llevaron a cabo antes de realizar una compra?
- ¿Qué contenido/vídeo/página de aterrizaje aceleró su recorrido de compra?
- ¿Cómo oyó hablar de nosotros?
Estas respuestas le permitirán encontrar patrones, tendencias o acciones comunes que sus clientes potenciales realizan durante su recorrido de compra.
Por ejemplo, si la mayoría de los clientes consideran que los correos electrónicos son un factor decisivo en su decisión de compra, podría asignar más valor a los clientes potenciales que se comprometen con los correos electrónicos.
Conclusión clave: En el actual proceso de venta digitalizado puede haber múltiples puntos de contacto. Yo sugeriría utilizar un software CRM para procesar y analizar datos históricos hasta la rodilla y predecir puntuaciones perfectas de los clientes potenciales en cuestión de minutos.
3. Desarrolle un sistema de puntuación
Una vez que haya identificado los criterios clave, desarrolle un sistema de puntuación claro y coherente. Este sistema debe basarse tanto en datos explícitos (por ejemplo, el cargo y el tamaño de la empresa) como en datos implícitos (por ejemplo, las visitas al sitio web y las descargas de contenidos).
Busque patrones y puntos de contacto comunes en su ciclo de conversión. Esos datos representan un elemento crucial en el proceso del comprador, y los clientes potenciales que superan esas acciones obtienen una puntuación más alta.
Conclusión clave: Asegúrese de que su sistema de puntuación es lo suficientemente flexible como para adaptarse a los cambios de estrategia y a las condiciones del mercado. Pruebe la plantilla gratuita de puntuación de clientes potenciales de HubSpot. Es fácil de configurar y tiene una calculadora integrada para introducir los datos de los clientes potenciales y calcular la puntuación final de los mismos.
4. Establezca umbrales claros
Un umbral garantiza que sólo los leads de alto valor pasen al equipo de ventas.
Verá, una vez que un cliente potencial cruza un umbral de puntuación definido basado en una combinación de puntuaciones demográficas y de compromiso, el cliente potencial pasa a un representante de ventas para su seguimiento.
Por ejemplo, para un cliente potencial cualificado para marketing (MQL), la puntuación final del cliente potencial puede rondar entre 40 y 50 puntos, mientras que para un cliente potencial cualificado para ventas (SQL), podría superar los 80 puntos.
Conclusión clave: Una vez más, invertir en un software de puntuación de clientes potenciales es su mejor apuesta para automatizar este proceso. Ayuda a establecer umbrales claros para los traspasos entre marketing y ventas.
5. Utilice la puntuación negativa
Incorporar la puntuación negativa a su modelo de puntuación de clientes potenciales es lo mismo que añadir limón a la salsa de espaguetis. ¡Amarga pero realza el sabor!
La puntuación negativa ayuda a tener en cuenta el desinterés o la falta de compromiso.
Por ejemplo, el hecho de que un cliente potencial se dé de baja de sus correos electrónicos indica un escaso interés. Al penalizar las acciones negativas, mantiene a su equipo centrado en los clientes potenciales activos con mayor potencial de conversión.
6. Revise y perfeccione periódicamente
La puntuación de clientes potenciales no es un sistema que se aplique «de una vez por todas». La puntuación tradicional o manual, especialmente, requiere continuos ajustes e iteraciones. A medida que aprende más sobre el ciclo de ventas de un cliente potencial, se topa con más trucos y giros.
Por lo tanto, es esencial revisar y perfeccionar regularmente su sistema para asegurarse de que se mantiene alineado con sus objetivos empresariales y los cambios del mercado. Analice el rendimiento de los clientes potenciales anteriores y ajuste los parámetros de puntuación en consecuencia para mejorar la precisión y la eficacia.
Conclusión clave: Para obtener información sobre la eficacia de su modelo de puntuación de clientes potenciales, establezca revisiones trimestrales en las que participen los equipos de marketing y ventas.
7. Alinee las ventas y el marketing
La puntuación de clientes potenciales es eficaz cuando colaboran los equipos de ventas y marketing. Seguro que ambos equipos tienen ideas contradictorias sobre lo que cuenta como atributo y cuál debe ponderarse más.
Alinee sus equipos de marketing y ventas para crear un perfil de cliente ideal y defina qué constituye un cliente potencial cualificado para marketing (MQL) y un cliente potencial cualificado para ventas (SQL).
Una vez hecho esto, su equipo de ventas podrá revisar y aprobar su información y sus buyer personas.
Conclusión clave: Organice reuniones semanales o mensuales del equipo de marketing y ventas. Haga una lluvia de ideas y discuta la calidad de los clientes potenciales. Céntrese en las conclusiones más relevantes y comunes. Realice los ajustes necesarios en el sistema de puntuación
Desafíos comunes de la calificación de clientes potenciales (cómo superarlos)
Aunque son muy eficaces, los sistemas de puntuación de clientes potenciales tienen su parte de desafíos:
1. Dificultad para recopilar datos precisos
La puntuación de clientes potenciales depende en gran medida de los datos, pero recopilar datos precisos y actualizados puede ser todo un reto.
¿Cómo superarlo?
Establezca fuentes veraces para sus datos:
- Recopile datos explícitos como información demográfica y firmográfica mediante formularios web
- El software de seguimiento de sitios web, como Google Analytics, puede recopilar datos precisos. Puede utilizarlo para realizar un seguimiento del comportamiento y las interacciones de los clientes potenciales y recopilar información sobre su perfil.
- Utilice herramientas de automatización o CRM para que lo hagan por usted. Por ejemplo, Freshsales cuenta con una función de enriquecimiento automático del perfil que importa automáticamente toda la información anterior una vez que usted añade una dirección de correo electrónico y un sitio web.
2. Confiar demasiado en los modelos predictivos lleva a perder oportunidades
Aunque los modelos predictivos pueden ser potentes, confiar demasiado en ellos puede hacerle perder oportunidades con clientes potenciales que no se ajustan a los patrones exactos que identifica el modelo.
Estos modelos tienden a favorecer a los clientes potenciales que se asemejan mucho a los rasgos de los clientes que han tenido éxito en el pasado, pasando por alto potencialmente a los clientes potenciales nuevos o poco convencionales.
¿Cómo superarlo?
- Utilice la puntuación híbrida: Combine la puntuación de clientes potenciales tradicional y la predictiva. De este modo, podrá adoptar un enfoque más holístico y evitar ignorar por completo los clientes potenciales que se salgan de sus patrones típicos pero que sigan mostrando potencial.
- Supervise y ajuste el modelo: Evalúe periódicamente el rendimiento de su modelo predictivo y ajústelo en función de las nuevas perspectivas y los cambios del mercado. Pruebe nuevas variables o ajuste el modelo para captar clientes potenciales con características diferentes.
En última instancia, no ignore los clientes potenciales que no encajen en el modelo predictivo pero que muestren un fuerte compromiso. Los clientes potenciales no convencionales pueden convertirse a un ritmo mayor. ¡Nunca se sabe!
Puntos clave
- La puntuación de clientespotenciales da prioridad a los clientes potenciales de alto valor – Un sistema de puntuación de clientes potenciales ayuda a las empresas a centrarse en los clientes potenciales con mayor potencial de conversión, sustituyendo el anticuado enfoque de «por orden de llegada».
- Tres componentes clave de la puntuación de clientes potenciales – Una puntuación de clientes potenciales eficaz combina datos explícitos (detalles demográficos/firmográficos), datos implícitos (señales de comportamiento y compromiso) y puntuación negativa (factores que indican desinterés).
- Diferentes tipos de modelos de lead scoring – Las empresas pueden elegir entre modelos de lead scoring Tradicionales (basados en reglas manuales), Predictivos (impulsados por IA) o Híbridos (una combinación de ambos) en función de sus necesidades.
- Pasos para crear un sistema de puntuación de clientes potenciales – El proceso implica identificar los criterios clave de puntuación, asignar puntuaciones ponderadas a los atributos e incorporar la puntuación negativa para perfeccionar la priorización de clientes potenciales.
- Mejores prácticas para la puntuación de clientes potenciales – Definir un perfil de cliente ideal (ICP), establecer umbrales de puntuación claros, incorporar la puntuación negativa, perfeccionar periódicamente el sistema y alinear los equipos de ventas y marketing garantizan una puntuación eficaz de los clientes potenciales.