Sácala del estadio con el Lead Score Predictivo de HubSpot

Sucede de manera similar, en el mundo del marketing y las ventas, es crucial que el equipo de ventas se enfoque en la calidad sobre la cantidad cuando se trata de generar leads. Tener una gran cantidad de leads puede parecer impresionante a primera vista, pero si la mayoría de ellos no tienen un interés genuino en tu producto o servicio, el esfuerzo y los recursos dedicados a convertirlos en clientes pueden ser en vano. Al final termina siendo como ese estadio que parece estar vacío, porque, aunque el número de fanáticos es alto, al final la falta de interés real va a dificultar la conversión y afectar negativamente los resultados. 

En este contexto, el Lead Score Predictivo ofrece la capacidad de predecir con precisión qué leads tienen más probabilidades de convertirse en clientes. Pero, ¿Cómo funciona realmente? y ¿Cómo podemos implementarlo?

Índice

Definición de Lead Score Predictivo

Importancia del Lead Score en el marketing

Fundamentos del Lead Score Predictivo

Implementación del Lead Score Predictivo en HubSpot

Definición de Lead Score Predictivo

El Lead Score Predictivo es una técnica avanzada de puntuación de leads que utiliza algoritmos y un análisis predictivo para evaluar la probabilidad de conversión de un lead en cliente. A diferencia de las puntuaciones de leads tradicionales, que se basan en reglas predefinidas, el Lead Score Predictivo aprovecha el poder del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para analizar patrones y comportamientos complejos.

Con la ayuda de un software de Lead Scoring Predictivo, podrás optimizar y automatizar el proceso de calificación de tus leads, analizando detalladamente cada registro de tu base de datos para identificar aquellos con mayores posibilidades de conversión. Esto te proporcionará información valiosa y relevante que te ayudará a tomar decisiones estratégicas de manera más efectiva.

Importancia del Lead Score en el Marketing

Fundamentos del Lead Score Predictivo

Primero tenemos que entender que existe un lead score tradicional. Este es el sistema conocido como lead scoring de puntuación. Básicamente se trata de asignar una puntuación a cada variable o punto de interacción que cada lead o usuario tiene con la empresa. Generalmente es de 0 a 100, así que cuanto más cerca del 100, más cualificado está el lead. 

Un ejemplo de scoring de puntuación con datos explicitos es: 

• Email: 
  • Si tiene mail corporativo: 12 puntos
  • Si no tiene mail corporativo: 5 puntos

• Ciudad donde se encuentra el lead o la empresa a la que representa:
  • Ciudad donde brindo mis servicios o productos: 20 puntos
  • Fuera de mi rango de prestación de servicios: -10 puntos
• Rol de compra:
  • Tomador de decisiones: 12 puntos
  • Asistente administrativo: 3 puntos
    
    

>> Guía para aplicación de Lead Scoring y su ejemplo <<

¿Qué ventajas tiene el lead scoring predictivo frente al tradicional?

Ahora que conocemos la diferencia entre el lead score predictivo y el lead score tradicional, veamos cuales ventajas tiene el lead scoring predictivo:

1. Mayor precisión predictiva:

   • Lead Scoring tradicional: Se basa en reglas predefinidas y asigna puntajes según el cumplimiento de ciertos criterios establecidos. Esto puede ser efectivo, pero la precisión puede limitarse a la calidad de las reglas seleccionadas.
   • Lead Scoring Predictivo: Utiliza algoritmos de aprendizaje automático, machine learning, que analizan una amplia gama de datos históricos y comportamientos de leads para prever con mayor precisión la probabilidad de conversión. La capacidad de adaptarse y aprender continuamente mejora la precisión a medida que se acumulan más datos.

2. Identificación de patrones complejos:

   • Lead Scoring tradicional: Se centra en reglas simples y factores explícitos para asignar puntajes. Puede perder patrones más complejos y sutiles en el comportamiento del lead.
   • Lead Scoring Predictivo: Analiza patrones complejos y no lineales en los datos. Puede identificar relaciones que podrían pasar desapercibidas con métodos tradicionales, permitiendo una comprensión más profunda del comportamiento del lead.

3. Flexibilidad y adaptabilidad:

   • Lead Scoring tradicional: Puede volverse obsoleto rápidamente si no se ajusta a los cambios en el comportamiento del cliente o en las estrategias de marketing.
   • Lead Scoring Predictivo: Es más adaptable a cambios. Puede ajustarse automáticamente a medida que evolucionan las tendencias y comportamientos del mercado, ofreciendo una visión más actualizada y relevante.

4. Menos error humano:

   • Lead Scoring tradicional: Depende en gran medida de las decisiones humanas para establecer reglas y asignar puntajes, lo que puede introducir errores involuntarios.
   • Lead Scoring Predictivo: Minimiza el error humano al utilizar algoritmos objetivos y datos objetivos para prever la probabilidad de conversión, lo que lleva a una evaluación más imparcial.

5. Mejora continua con el tiempo:

   • Lead Scoring tradicional: Puede volverse estático y requerir ajustes manuales frecuentes para mantenerse relevante.
   • Lead Scoring Predictivo: Mejora continuamente a medida que se recopilan más datos y se ajusta automáticamente a cambios en el comportamiento del lead y las condiciones del mercado.
     
     

Implementación del Lead Score Predictivo en HubSpot