El lead scoring propone un punto de vista distinto a la adquisición de clientes. Este método detecta lo cerca que están los clientes potenciales de una marca al acto de comprar y se centra en los «mejores» clientes potenciales, una clasificación que simplifica enormemente el lead management. Gracias a fuentes científicas reconocidas, definimos claramente el lead scoring y también explicamos las 4 razones por las que este concepto dará un empujón al rendimiento de tus ventas.
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Resumen
¿Qué es el lead scoring?
El lead scoring tiende a clasificar los leads de una marca según su rentabilidad. Benhaddou & Leray, 2017 indica que este proceso cae bajo la gestión de las relaciones con los clientes. Generalmente, dicha puntuación se calcula según dos criterios intrínsecos del lead:
- Sus características: sector de actividad, responsabilidad dentro de la empresa, tamaño de la estructura, y demás.
- Y su comportamiento: experiencia del cliente, historial de contacto, interés en una oferta, etc.
En última instancia, el lead scoring se traduce como el «potencial» de un posible cliente, es decir, su propensión a convertirse en cliente. Al tenerlo en cuenta, las marcas pueden:
- Seleccionar sus targets prioritarios
- Crear contactos privilegiados con ellos
- Pero también personalizar sus estrategias de marketing.
Duncan & Elkan, 2015 va más allá y afirma que sería uno de los métodos más efectivos para calificar sus clientes potenciales en los sistemas de lead management. Todo depende del modelo utilizado para llevar a cabo el lead scoring. Y es por una buena razón, ya que la mayoría de los sistemas predictivos ofrecen datos valiosos para conseguir leads altamente cualificados. Por último, un buen modelo de lead scoring será una ventaja importante de cara a mejorar la colaboración interna. (Wu et al., 2023)
El vínculo irrompible entre el lead scoring y el marketing automatizado
Aquí nos interesamos por la contribución positiva del marketing automatizado en el lead scoring. En este caso, Nygård & Mezei, 2020 analiza las conexiones entre el machine learning y el lead scoring. Así, el objetivo de la investigación es valorar la probabilidad de compra de los clientes potenciales. Los autores comparan 4 estrategias reconocidas de machine learning para automatizar la clasificación. Su conclusión es clara: los clasificadores de bosques aleatorios dan los mejores resultados por 2 razones:
- Su puntuación de rendimiento general es más alto que los otros 3 sistemas estudiados
- La facilidad de su interpretación
También, tal y como se menciona en la introducción, el lead scoring simplifica el contacto entre los equipos de marketing y ventas, por lo que la automatización del lead scoring tiene sentido: separa los clientes potenciales según las necesidades de la marca. O, en otras palabras, algunos se transferirán al departamento de ventas, mientras que otros seguirán en las bases de gestión de marketing (Järvinen & Taiminen, 2015)
4 beneficios del lead scoring en el rendimiento de las ventas
Tal y como hemos prometido al inicio del artículo, en esta sección nos centramos en las ventajas de esta estrategia de marketing. Según los hallazgos de una investigación de febrero de 2023, existen 4 beneficios:
- Más conversión de clientes
- Menos esfuerzo en la adquisición
- Aumento de los beneficios de la marca
- Identificación de los mejores leads
El lead scoring es perfecto para aumentar la tasa de conversión
Este proceso de marketing facilita el flujo de leads a través del embudo de marketing. Como resultado, aumenta el número de conversiones de clientes. El modelo predictivo de Kazemi et al., 2015 nos ofrece algunas perspectivas en esta cuestión, ya que su investigación explora el lead scoring y determina qué clientes potenciales tienen más posibilidades de efectuar una compra. A través de este método, los autores pueden aumentar la satisfacción del cliente.
IntoTheMinds valora la tasa de satisfacción de tus clientes
Cuando se aplicó a un fabricante de muebles, el modelo demostró ser efectivo en distintos niveles:
- Costes administrativos: bajaron un 8% a lo largo del año
- Beneficios: subieron un 15% a lo largo del año anterior
- Ventas: más clientes debido al aumento en la tasa de conversión
El caso de estudio de Coca-Cola muestra resultados muy esperanzadores. Además, Meire et al., 2017 demuestran la efectividad en cuanto a coste y la eficiencia de los sistemas de lead scoring en cuanto a la adquisición de clientes. Su modelo de apoyo en las decisiones integra múltiples fuentes de datos: tanto de redes sociales como de beneficios financieros. El sistema le da un empujón a la tasa de respuesta de los clientes potenciales: un +4,75% a lo largo del experimento. ¡Por lo tanto, sin ningún coste extra relacionado con los esfuerzos de marketing, la marca se beneficia de una ganancia financiera de 11 millones de dólares!
Reduce el coste de conversión de leads
Tal y como hemos visto en el ejemplo de Coca-Cola, el lead scoring no aumenta únicamente la tasa d conversión; también reduce el coste de conversión por cliente. Wei et al., 2016 muestra que la matriz del valor del cliente aumenta de manera consistente el rendimiento de las ventas.
En otra investigación, Soroush et al., 2012 logra reducir los costes de calcular la probabilidad de una compra en aseguradoras. Las empresas analizadas redujeron el número de variables utilizadas en la búsqueda de leads en un 50%. La complejidad del proceso de puntuación se reduce, ¡y la conversión del cliente sigue a ese paso de manera natural! Al final, esta estrategia original con el lead scoring hace posible encontrar a los mejores clientes potenciales a un coste bajo.
Aumenta los beneficios con el lead scoring
Segundo, el aumento en la conversión de clientes que permite el lead scoring lleva a un aumento de los beneficios de la marca. Thorleuchter et al., 2012 demuestra la influencia positiva entre:
- Tasa de adquisición de leads cualificados
- Número de ventas
- Y costes reducidos asociados con la compra y el mantenimiento de archivos de clientes potenciales
Los resultados son claros: las bases de datos de clientes potenciales son más relevantes gracias a los métodos de estos autores. Entre las empresas estudiadas, la densidad de los leads serios aumentó de un 5% a un 18%.
La adquisición de clientes puede ser un proceso largo y caro, razón por la que el lead scoring prefiere identificar el cuartil con tus mejores clientes potenciales.
Te empuja a centrarte en los mejores leads
Por último, identificar los leads más prolíficos sigue siendo la contribución más clara del lead scoring. Después de todo, es lo que lo diferencia de otras técnicas de gestión de relaciones con los clientes, pero todavía hace falta más para identificar a ese segmento de tu base de clientes. También debes tener en cuenta la variable del tiempo. ¡Los mejores equipos de marketing prestan atención a los mejores clientes potenciales de hoy, pero también a los de mañana!
Por lo tanto, el lead scoring predictivo tiene un mayor impacto en las ventas que su contraparte tradicional (Wu et al., 2023). Además, el lead scoring tradicional puede consumir mucho tiempo a la hora de identificar a los mejores clientes potenciales, por lo que los esfuerzos de marketing deben recompensarse como es debido, o el juego dejará de ser rentable. Duncan & Elkan, 2015 nos dice lo siguiente:
La tasa de conversión media es de solo el 5% con los modelos tradicionales, en comparación con el 15% de los sistemas predictivos.
Fuentes
- Benhaddou, Y. & Leray, P. (2017). Customer Relationship Management and Small Data — Application of Bayesian Network Elicitation Techniques for Building a Lead Scoring Model. 2017 IEEE/ACS 14th International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA).
- Duncan, B & Elkan, C. (2015). Probabilistic Modeling of a Sales Funnel to Prioritize Leads. KDD ’15: Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1751–1758.
- Järvinen, J. & Taiminen, H. (2016). Harnessing marketing automation for B2B content marketing. Industrial Marketing Management, 54, 164-175.
- Kazemi, A., Babaei, M. & Mohammad Javad, M. (2015). A data mining approach for turning potential customers into real ones in basket purchase analysis. International Journal of Business Information Systems, 19(2), 139-158.
- Meire, M., Ballings, M. & Van den Poel, D. (2017). The added value of social media data in B2B customer acquisition systems: A real-life experiment. Decision Support Systems, 104, 26-37.
- Nygård, R. & Mezei, J. (2020). Automating Lead Scoring with Machine Learning: An Experimental Study. Machine Learning and Predictive Analytics in Accounting, Finance and Management.
- Soroush, A., Bahreininejad, A. & van den Berg, J. (2012). A Hybrid Customer Prediction System Based on Multiple Forward Stepwise Logistic Regression Model. Intelligent Data Analysis, 16(2), 265-278
- Thorleuchter D., Van den Poel, D. & Prinzie, A. (2012). Analyzing existing customers’ websites to improve the customer acquisition process as well as the profitability prediction in B-to-B marketing. Expert Systems with Applications, 39(3), 2597-2605.
- Wei, J., Lin, S., Yang, Y. & Wu, H. (2016). Applying Data Mining and RFM Model to Analyze Customers’ Values of a Veterinary Hospital. International Symposium on Computer, Consumer and Control.
- Wu, M., Andreev, P. & Benyoucef, M. (2023). The state of lead scoring models and their impact on sales performance. Information Technology and Management.
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