Calificación predictiva de prospectos, explicada fácilmente

En el mundo empresarial actual, comprender detalladamente al cliente es un requisito vital para alcanzar el éxito. Con la explosión del Big Data y la Inteligencia Artificial (IA), muchas empresas invierten en herramientas que les brinden un acercamiento más preciso a sus clientes potenciales en pos de realizar estrategias de marketing y ventas más efectivas que aumenten el retorno de inversión. Así, la tecnología ha revolucionado las metodologías empresariales tradicionales, haciéndolas más competentes, rápidas y finalmente necesarias. Este es el caso de la calificación de prospectos, un método tradicional del marketing, ahora complementado con modelos predictivos de IA.

Tradicionalmente, los equipos de marketing y ventas realizaban la calificación de prospectos manualmente. Este método consistía en asignar puntajes a los posibles clientes potenciales en función de varios atributos (datos demográficos, tendencias de comportamiento, etc.). En función de esta puntuación, se identificaba si el prospecto estaba listo o no para cerrar una venta.

Esta metodología contaba con varios inconvenientes. Primero, los datos se clasificaban a partir de los criterios establecidos por la organización y el perfil de cliente ideal se conformaba manualmente. Los especialistas dependían de su propio juicio subjetivo o patrones de datos anteriores para valorar aquellas acciones que podían ser relevantes para realizar una venta. Por ello, oportunidades reales podían pasar inadvertidas o, por el contrario, los equipos de ventas se enfocaban demasiado en prospectos inadecuados en función de puntajes inexactos. Además, tenía sus limitaciones a la hora de analizar datos voluminosos, así como requería mayor tiempo y esfuerzos para una calificación correcta de clientes potenciales.

Por poner un ejemplo, un sorprendente 79% de los especialistas en marketing B2B no han establecido ni siquiera la calificación tradicional de prospectos, a pesar de que las empresas que sobresalen en la crianza de prospectos generan un 50% más de prospectos listos para la venta a un costo 33% menor.

Aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial. En el mundo caracterizado por la Big Data y su constante crecimiento, se requiere de herramientas tecnológicas para asegurar la competitividad.

¿Qué es la calificación predictiva de prospectos?

La calificación predictiva de prospectos lleva el enfoque tradicional al siguiente nivel a través de la Big Data y el aprendizaje automático.

De esta forma, se analizan los comportamientos clave de los clientes actuales y los prospectos mediante el uso de algoritmos de modelado predictivo para así clasificarlos y escalarlos. A partir de ello se identifican cuáles tienen más probabilidades de convertir, conservar y comprar los productos y/o servicios de la empresa.

Dicho de otra manera, la calificación predictiva de clientes potenciales genera un perfil óptimo o ideal, basado en las anteriores tendencias de comportamiento de compras para luego identificar qué prospectos actuales se ajustan mejor a este perfil.

Beneficios de la calificación predictiva de prospectos

Los beneficios de los métodos predictivos de calificación de clientes potenciales son fácilmente visibles en comparación con la metodología tradicional. Los principales son:

• Enfoque centrado en datos: en la metodología tradicional, los factores a evaluar se basaban en el juicio subjetivo de los ejecutivos y departamentos de marketing y ventas, con sus sesgos, suposiciones y conjeturas. El enfoque predictivo erradica esto y se basa en datos sólidos para hacer sus predicciones.

• Reducción de errores humanos: gracias a su enfoque centrado en datos y la utilización de herramientas de IA como el aprendizaje automático, se reduce la posibilidad de errores subjetivos por sesgos o juicios humanos.
• Optimización del tiempo: el sistema automatizado de calificación de prospectos sustituye ventajosamente los esfuerzos que los equipos de marketing y ventas tradicionalmente dedicaban a ello. Ahora su tiempo puede emplearse con mayor impacto sobre prospectos de alto puntaje.
• Resultados rápidos y completos: al utilizar herramientas de IA, por supuesto que los resultados de los métodos predictivos serán más rápidos que los manuales. Asimismo, al relacionar múltiples datos, brinda un perfil más detallado del prospecto, mejorando cualitativamente la precisión de las puntuaciones.
• Mejoras en la tasa de retorno de inversión (ROI): los métodos predictivos de calificación calculan una puntuación para todos los clientes potenciales mediante algoritmos de aprendizaje automático. Esto permite identificar y concentrar los esfuerzos en aquellos prospectos que estén listos para las ventas y maximizar la tasa de retorno.
• Flexibilidad para asumir la dinámica de cambios: La información cambia rápidamente dentro de la base de clientes. Por tanto, criterios señalados para la puntuación de prospectos hace unas semanas podrían ya estar desactualizados. Los métodos predictivos permiten que, a medida que cambian los datos, cambien también las predicciones. No obstante, esto lleva una estrecha relación entre marketing e IA. Marketing debe informar de estos cambios para asegurar un buen resultado del aprendizaje automático.
• Armonía entre los equipos de marketing y ventas: una calificación más precisa de los clientes potenciales aúna los esfuerzos de ambos departamentos en aquellos de mayor calificación. De lo contrario, puede que lleguen muchos clientes potenciales, pero al final no se cierren muchas ventas, lo cual puede causar una contradicción entre ambos equipos, ya que marketing puede no entender por qué proporcionan gran cantidad de clientes potenciales que ventas no puede cerrar.

Funcionamiento

El primer paso en los métodos de calificación de prospectos es identificar los atributos claves generados por sus clientes actuales y potenciales en su relación con la empresa; así como definir la métrica objetivo para la optimización. Esta puede ser tasa de conversión, tasa de retención, porcentaje de rendimiento o calidad de servicio, entre otros. Los atributos clave se pueden definir como las características que poseen los clientes potenciales. A los efectos del procesamiento serán considerados variables independientes y pueden incluir:

Atributos claves en la calificación predictiva de prospectos:

• Datos del perfil del cliente: incluye información demográfica del cliente como la ubicación y dirección, fecha de nacimiento, nombre, edad, cargo, industria, antigüedad, segmentos de personas. etc.
• Datos de compra del cliente: información del historial de compras sobre el cliente, como el dinero gastado en la compra de productos, calidad del producto, tiempo y frecuencia de las compras, los pagos realizados en línea o fuera de línea, etc.
• Datos de participación del cliente: recoge el comportamiento en línea del cliente, actividades de correo electrónico como CTO, CTR; actividades del sitio web como visitas, llenado de formularios, vistas o descargas de páginas de productos/servicios, creación de cuentas de invitado, registro o activación de pruebas gratuitas o de paga, asistencia a seminarios o eventos online, etc.
• Datos de intención del cliente: incluyen los intereses revelados por los clientes actuales y potenciales sobre productos y servicios específicos, así como su disposición a ser contactados por los equipos de marketing y ventas.
• Datos del perfil de la cuenta: la información sobre el tipo de cuenta, el tamaño de la empresa, la industria, etc.
• Datos de campañas de marketing y ventas: las campañas generalmente obtienen clientes y prospectos de varios canales, como búsqueda directa, paga, orgánica, referencias, redes sociales, entre otros. Identificar los canales de mayor rendimiento permite interactuar de manera más efectiva con clientes actuales y potenciales y enfocarse en optimizar los canales más funcionales.

Una vez identificados los atributos y el objetivo clave, el método predictivo utiliza algoritmos de aprendizaje automático para crear un modelo que pueda calificar con precisión a los clientes en función de los datos. El modelo evalúa la relación entre varios atributos con los clientes, prospectos y el perfil óptimo; así los califica en función de su propensión a lograr el comportamiento deseado. Dichos modelos pueden manejar eficientemente cantidades masivas de datos y a la vez analizar las fallas que causaron que los clientes potenciales rechazaran los productos y/o servicios.

Limitaciones

Aun con todos sus beneficios, la calificación predictiva de prospectos tiene algunas limitaciones.

• Requiere una gran cantidad de datos: para predecir la puntuación de clientes potenciales con precisión, es necesario acceder a cantidades masivas de datos de clientes para entrenar el modelo de aprendizaje automático e identificar sus patrones de comportamiento.
• Requiere una gran experiencia técnica: implementar un modelo de puntuación predictiva de clientes potenciales desde cero requiere un gran conocimiento técnico y un conjunto de habilidades. La implementación de una puntuación predictiva de clientes potenciales también requiere el conocimiento de aprendizaje automático, Big Data e inteligencia artificial.

Salesforce Einstein Lead Scoring

Las técnicas de calificación predictiva de prospectos pueden, y deben, integrarse fácilmente con plataformas CRM para complementarse mutuamente y ofrecer mayores ventajas competitivas. Por supuesto, Salesforce va a la vanguardia en este aspecto. En artículos anteriores hemos enfatizado cómo Salesforce apuesta por fomentar una adecuada cultura de datos dentro de sus soluciones. Por ello, apuesta por modelos basados en datos y puntos para la calificación de clientes potenciales haciendo uso de las capacidades de su increíble herramienta Einstein.

La calificación de prospectos de Salesforce Einstein, disponible dentro de las soluciones de Sales Cloud, le ayuda a crear un modelo de puntuación predictivo automatizado y personalizado para tu empresa. Dicho modelo puede ser utilizado por los equipos de marketing y ventas para identificar y priorizar los clientes potenciales y para convertirlos en clientes.

Sin dudas, los modelos predictivos basados en inteligencia artificial han fortalecido y llevado a un nivel más alto la calificación de prospectos. Actualmente, representan una de las herramientas más determinantes en la rentabilidad y el éxito empresarial.

Por su parte, Salesforce Einstein Lead Scoring se convierte en una de las mejores soluciones en este ámbito. Para aquellas empresas que no disponen de un equipo interno de ciencia de datos, es un activo insustituible. Puede aumentar las tasas de conversión y redirigir certeramente las relaciones con su público objetivo. Además, es altamente personalizable a fin de satisfacer las demandas de casi cualquier empresa. Si necesitas ayuda con Einstein Lead Scoring, el equipo de Skyplanner puede ayudarte. Escríbenos a hello@theskyplanner.com.