Il lead scoring propone un approccio diverso all’acquisizione dei clienti. Questo metodo rileva la vicinanza dei potenziali clienti di un marchio all’atto dell’acquisto. Si concentra sui “migliori” potenziali clienti: questa classificazione semplifica notevolmente la gestione dei lead. Grazie a fonti scientifiche riconosciute, definiamo chiaramente il lead scoring. Spieghiamo anche i 4 motivi per cui questo concetto aumenta le tue prestazioni di vendita.
Contattaci per la tua ricerca di mercato B2B
Sommario
Cosa è il lead scoring?
Il lead scoring tende a classificare i lead di un marchio in base alla loro redditività. Benhaddou & Leray, 2017 indica che questo processo rientra nella gestione delle relazioni con i clienti. Generalmente, questo punteggio viene calcolato secondo due criteri intrinseci del lead:
- le sue caratteristiche: settore di attività, responsabilità all’interno dell’azienda, dimensione della sua struttura, ecc
- il suo comportamento: esperienza del cliente, cronologia dei contatti, interesse per un’offerta, ecc.
In definitiva, il lead scoring traduce il “potenziale” del potenziale cliente, ovvero la sua propensione a diventare un cliente. In questo modo, i brand possono:
- selezionare i propri obiettivi prioritari
- creare contatti privilegiati con loro
- ma anche personalizzare le proprie strategie di marketing.
Duncan & Elkan, 2015 non si ferma qui. In effetti, sarebbe uno dei metodi più efficaci per qualificare le loro prospettive sui sistemi di gestione dei lead. Tutto dipende dal modello utilizzato per eseguire il lead scoring. E per una buona ragione, i sistemi più predittivi forniscono dati preziosi per ottenere lead altamente qualificati. Infine, un buon modello di lead scoring sarebbe un vantaggio significativo per migliorare la collaborazione interna. (Wu et al., 2023)
I legami inestricabili tra lead scoring e marketing automation
Qui ci interessa il contributo positivo del marketing automation sul lead scoring. In questo caso, Nygård & Mezei, 2020 analizza le connessioni tra machine learning e lead scoring. Pertanto, l’obiettivo della ricerca è valutare la probabilità di acquisto dei potenziali clienti. Gli autori, quindi, hanno confrontato 4 approcci di apprendimento automatico riconosciuti per automatizzare questo punteggio. La conclusione è chiara: i classificatori forestali casuali danno i migliori risultati per 2 motivi:
- il loro punteggio di performance complessivo è superiore a quello degli altri 3 sistemi studiati
- la loro facilità di interpretazione.
Inoltre, come accennato nell’introduzione, il lead scoring semplifica il contatto tra i team di marketing e di vendita nella stessa struttura. Quindi, l’automazione del lead scoring ha senso: separa i potenziali clienti in base alle esigenze del marchio. In altre parole, alcuni verranno trasferiti al reparto vendite, mentre altri rimarranno nei database dei responsabili marketing (Järvinen & Taiminen, 2015)
4 bienfaits du lead scoring sur la performance commerciale
Come promesso all’inizio dell’articolo, in questa sezione ci concentriamo sui vantaggi di questa tattica di marketing. Secondo i risultati della ricerca del febbraio 2023, ci sono 4 vantaggi:
- più conversioni dei clienti
- minori sforzi di acquisizione dei clienti
- aumento delle entrate del marchio
- individuazione dei lead migliori
Il lead scoring è l’ideale per aumentare i tassi di conversione
Questo processo di marketing facilita il flusso di lead attraverso la canalizzazione di marketing. Di conseguenza, aumenta il numero di conversioni dei clienti. Il modello predittivo di Kazemi et al., 2015 ci fornisce alcune informazioni su questo aspetto. Questa ricerca sfrutta il lead scoring e determina quali potenziali clienti hanno maggiori probabilità di acquistare. Attraverso questo metodo, gli autori possono aumentare la soddisfazione del cliente.
IntoTheMinds valuta il tasso di soddisfazione dei tuoi clienti
Applicato a un produttore di mobili, il modello si è dimostrato efficace su più livelli:
- Costi amministrativi: meno dell’ 8% annualmente
- Proditti: superiore al 15% rispetto allo scorso anno
- Vendite: più clienti grazie all’aumento del tasso di conversione.
La ricerca di casi alla Coca-Cola mostra risultati molto incoraggianti. Inoltre, Meire et al., 2017 dimostrano l’efficacia in termini di costi e l’efficienza dei sistemi di lead scoring nell’acquisizione dei clienti. Il loro modello di supporto alle decisioni integra più fonti di dati: social network e guadagni finanziari. Il sistema aumenta il tasso di risposta dei potenziali clienti: +4,75% durante l’esperimento. Pertanto, senza alcun costo aggiuntivo legato agli sforzi di marketing, il marchio beneficia di un guadagno finanziario di 11 milioni di dollari!
Riduzione dei costi di conversione dei lead
Come visto con l’esempio della Coca-Cola, il lead scoring non aumenta solo il tasso di conversione. Riduce anche il costo della conversione del cliente. Wei et al., 2016 mostrano che la matrice del valore del cliente aumenta costantemente le prestazioni di vendita.
In altre ricerche, Soroush et al., 2012 riescono a ridurre i costi di calcolo della probabilità di acquisto nelle compagnie assicurative. Le aziende selezionate hanno ridotto del 50% il numero di variabili utilizzate nella ricerca di lead. La complessità del processo di punteggio è ridotta e seguono le conversioni dei clienti! Alla fine, questo approccio originale al lead scoring permette di trovare i migliori prospect a basso costo.
Aumento delle entrate con il lead scoring
In secondo luogo, l’aumento delle conversioni dei clienti abilitato dal lead scoring porta a un aumento delle entrate del marchio. Thorleuchter et al., 2012 dimostrano le influenze positive tra:
- tasso di acquisizione di lead qualificati
- numero di vendite
- e riduzione dei costi associati all’acquisto e al mantenimento dei file di prospecting.
I risultati sono chiari: i database di prospect sono più rilevanti grazie ai metodi di questi autori. Tra le aziende ricercate, la densità dei lead seri aumenta dal 5% al 18%, ovvero quasi 4 volte più lead interessanti!
L’acquisizione dei clienti può essere un processo lungo e costoso. Ecco perché il lead scoring preferisce identificare il quartile dei tuoi migliori potenziali clienti.
Spinge a concentrarsi sui lead migliori
Infine, l’identificazione dei lead più prolifici rimane il contributo più chiaro del punteggio lead. Dopotutto, questo è ciò che lo differenzia da altre tecniche di gestione delle relazioni con i clienti. Tuttavia, è necessario altro per identificare questo segmento della tua base di clienti. Si deve anche tenere conto della variabile tempo. I migliori team di marketing prestano attenzione ai migliori prospect di oggi ma anche a quelli di domani!
Pertanto, il punteggio lead predittivo ha un impatto maggiore sulle vendite rispetto alla sua controparte tradizionale (Wu et al., 2023). Inoltre, il punteggio lead tradizionale può richiedere molto tempo per identificare i migliori potenziali clienti. Pertanto, gli sforzi di marketing devono essere adeguatamente ricompensati e il gioco non è più redditizio. Duncan & Elkan, 2015 ci dice quanto segue:
Il tasso di conversione medio è solo del 5% con i modelli tradizionali, rispetto al 15% con i sistemi predittivi.
Fonti
- 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.
Posted in strategia.
