Para el éxito empresarial Identificar los clientes potenciales más prometedores es uno de los pasos más cruciales para cualquier negocio. Las herramientas de calificación de clientes potenciales son las que ayudan a las empresas a identificar su valor. Separar a todos los clientes potenciales disponibles en función del valor que aportan al negocio puede resultar una tarea sumamente difícil si no se gestiona adecuadamente.
En este blog. Echemos un vistazo a las herramientas. Los algoritmos y la metodología de puntuación de clientes potenciales que nos ayudan a identificar. Interactuar y convertir a los prospectos más valiosos.
Entendiendo la puntuación de clientes potenciales
El panorama dinámico de las empresas modernas opera con abundantes datos e interacciones diversas con consumidores de todos los grupos demográficos. Calificar a sus clientes potenciales es tan importante como generarlos en primer lugar. Ya que debe asignar su tiempo y recursos a sus clientes potenciales en consecuencia.
En términos simples. La calificación de clientes potenciales es el proceso de asignar puntajes a sus clientes potenciales en función de la probabilidad de que se conviertan en sus clientes. No hace falta decir que cada empresa puede tener diferentes procesos con criterios completamente diferentes a considerar. Factores como el modelo de negocio. El mercado objetivo al que se dirige. Los productos y servicios proporcionados. Etc. Influyen en el proceso de diseño de un “algoritmo de calificación de clientes potenciales ideal” para cualquier empresa.
Algoritmos de puntuación de clientes potenciales
Los algoritmos tradicionales de puntuación de clientes potenciales utilizan puntuaciones asignadas a los clientes potenciales en función de criterios predeterminados. Estos criterios incluyen datos de entrada explícitos e implícitos. Los datos explícitos son los datos proporcionados por el cliente potencial. Como la industria. Etc.. Mientras que los datos implícitos son un reflejo del comportamiento del usuario. Que incluye factores como las visitas a la web. Las tasas de clics. Las visitas repetidas. Etc. La imagen anterior muestra las características de los datos implícitos y explícitos.
La puntuación acumulada de todos estos criterios se asigna al cliente potencial y. Si esta puntuación alcanza un umbral determinado. Se lo considera para un seguimiento. Podemos tener en cuenta algunos puntos y factores básicos al diseñar un algoritmo de este tipo para cualquier marca y al medirlo y realizar un seguimiento a lo largo del tiempo.
Cómo crear el algoritmo ideal de puntuación de clientes potenciales
Si bien hay varios puntos a tener en cuenta según el negocio en sí. Podemos comenzar a crear dicho algoritmo con algunos de los factores más básicos pero más importantes:
- Datos demográficos del cliente potencial : esto incluiría la mayoría de los datos explícitos recibidos del cliente potencial. Esto incluye (sin limitarse a ello) factores como la edad. La ubicación. El puesto de trabajo. La empresa actual. El tipo de organización. El idioma. Etc. Esto filtra fácilmente el spam potencial y nos da una visión clara de los clientes potenciales calificados para base de datos especial el mercado. Por ejemplo. Un profesional de la industria que trabaja en un proyecto que puede utilizar sus servicios y que tiene el presupuesto para ello sería un cliente potencial muy deseado en comparación con algunas personas que solo visitan el sitio web.
Seguimiento de su algoritmo
Como se muestra en la imagen anterior. Realizar un seguimiento periódico del algoritmo es tan importante como su diseño. Para asignar puntuaciones a todos los clientes potenciales de una marca. El algoritmo debe recibir información constantemente en tiempo real sobre la que opera. Luego. Les asigna puntuaciones en función de esos criterios. Por ejemplo. Si tenemos criterios para los clientes potenciales que visitan nuestro sitio web a través de linkedin. Asignamos 5 puntos al usuario A que fue redirigido desde linkedin. Mientras que ningún punto al usuario B que vino. Por ejemplo. De youtube. Por este criterio en particular.
También puede obtener una buena idea de cuándo es necesario actualizar las estrategias en función de los patrones de las salesforce vs. nected: una comparación para una mejor calificación de clientes potenciales puntuaciones que recibe. Por ejemplo. Si un patrón de puntos se repite en varios umbrales. Significa que el sistema podría no ser exactamente preciso y es posible que deba verificar sus estrategias de generación de clientes potenciales.
Modelos de puntuación de clientes potenciales utilizados por las empresas
En general. Los modelos de puntuación de clientes potenciales se clasifican en dos categorías principales:
Modelos de puntuación tradicionales
Al implementar la calificación de clientes potenciales por primera vez. Muchas empresas utilizan un enfoque convencional. A cada cliente potencial se le asigna una puntuación basada en criterios predefinidos. En este criterio se incluyen tanto datos explícitos como implícitos. La información proporcionada por el cliente potencial (como la industria. La empresa. Etc.) Es el énfasis de los datos explícitos.
Los comportamientos del cliente potencial se reflejan en datos implícitos (visitas a la web. Tasas de clics. Visitas repetidas a la misma página de venta. Etc.). A cada criterio se le asigna un número. La puntuación del cliente número de teléfono nosotras potencial se obtiene de la suma de sus valores numéricos.
El cliente potencial se envía al equipo de ventas para que realice un seguimiento si la puntuación alcanza un nivel predeterminado que fue decidido tanto por el equipo de ventas como por el de marketing. De lo contrario. Se lo sigue cuidando (según su nivel de interés) hasta que su puntuación aumenta.
Modelos de puntuación predictiva
Aquí. Se utiliza un algoritmo mediante el método de puntuación predictiva de clientes potenciales para evaluar la calidad de los clientes potenciales y su propensión a realizar una compra.
Este algoritmo integra datos históricos y de comportamiento de su CRM combinados con big data para generar el perfil de cliente potencial óptimo. Para identificar qué clientes potenciales entrantes tienen más probabilidades de convertirse y cuáles requieren más tiempo. Se los evalúa en función de este perfil de cliente potencial ideal.