La puntuación de los clientes potenciales para no perder el tiempo tratando de convertir perspectivas que aún es poco probable que compren su producto, debe refinar su objetivo y su puntuación. Para hacer esto, puede combinar el análisis conductual de las perspectivas con la automatización del marketing.
La puntuación de clientes potenciales, o puntuación de comportamiento, es especialmente importante en el B2B. Es uno de los factores clave para el éxito de las campañas de marketing. Permite optimizar las operaciones de marketing y dirigir las campañas. Sin embargo, no es fácil filtrar con precisión la información más útil sobre los clientes potenciales. Afortunadamente, con una buena de automatización de marketing , todo se simplifica y se optimiza la eficiencia de las acciones.
¿En qué consiste el lead scoring BtoB?
La puntuación de leads implica asignar una puntuación a cada uno según su nivel de interacción, es decir, su comportamiento hacia tu marca y producto. Por ejemplo, se dice que un lead está en proceso de compra si visita la página de precios. En pocas palabras, la puntuación de comportamiento proporciona una imagen clara del nivel de madurez de tus leads.
Es una técnica poderosa que puede permitirle optimizar su estrategia de prospección . Se usa en particular para segmentar su tráfico en la web. El comportamiento de las perspectivas frente a un sitio o varios sitios puede dar como resultado un puntaje. Del mismo modo, sus comportamientos registrados al recibir correos electrónicos (apertura, clics), por ejemplo, pueden permitirle evaluar su posición dentro del embudo de ventas.
Hay tres niveles principales de compromiso: educación, consideración y decisión. El mensaje enviado a los prospectos evoluciona con cada fase de adquisición. Puede personalizar su contenido educativo a medida que sus clientes potenciales interactúen. Además, es esencial educar a su objetivo antes de presentarles sus servicios.
¿Cuáles son los tipos de perspectivas de puntuación de plomo?
Antiguo prospecto por densidad
La puntuación de densidad cuantifica el recorrido de un usuario de Internet en un sitio web. Le ayuda a clasificar los comportamientos de sus visitantes. Esto le permite identificar a las personas que necesitan ser contactadas. Esto le da una idea clara de cuándo y cómo relanzarlos. Los factores determinantes pueden ser el tiempo de conexión y el número de clics.
Antiguo de prospecto por categorización
La puntuación por categorización le permite optimizar sus campañas de seguimiento web y retargeting. Esta clasificación ayuda a eliminar visitantes no deseados durante los seguimientos. Las páginas se clasifican según la predisposición de compra del cliente potencial. Son :
- páginas populares como páginas de precios,
- páginas tibias como hojas de productos,
- y páginas eliminatorias como ofertas de trabajo.
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¿Podemos calificar automáticamente a nuestros prospectos BtoB?
La IA ayuda a recopilar datos sobre sus clientes
La inteligencia artificial definitivamente ha logrado conquistar el mundo del marketing. En BTOC, se ha vuelto esencial para los servicios de marketing en la implementación de su estrategia digital. En BTOB , la situación es un poco más compleja en la medida en que no es fácil recopilar datos relevantes sobre las empresas.
Sin embargo, estos datos están en el centro de la prospección comercial. Deben ser cuantitativos y cualitativos para permitir una captura eficaz de clientes potenciales. Magileads se ha convertido en líder en el mercado de prospección de negocio gracias a su base de datos con más de 20 millones de contactos B2B nombrados. De hecho, el aprendizaje profundo requiere una gran cantidad de información para segmentar a sus clientes potenciales. También llamado “aprendizaje profundo” o “aprendizaje profundo”, es un conjunto de métodos de aprendizaje automático que intentan modelar con un alto nivel de abstracción de datos gracias a arquitecturas articuladas de diferentes transformaciones no lineales.
Automatización de marketing para segmentar tus prospectos
Esta lista de contactos permitirá a sus equipos de marketing generar clientes potenciales cualificados, listos para ser convertidos en clientes por sus representantes de ventas. Magileads se esfuerza por actualizar su base de datos casi a diario, garantizando que usted trabaje con información fiable y relevante.
La plataforma le ayuda a crear una estrategia omnicanal personalizada proporcionándole las mejores palancas de adquisición de clientes. Con la automatización del marketing como palanca, ahora tienes la oportunidad de rentabilizar todos tus esfuerzos de marketing mientras ahorras tiempo para desarrollar tu negocio.
¿Podemos predecir el comportamiento de los clientes potenciales utilizando IA?
El aprendizaje automático le permite hacer predicciones relevantes en términos de puntuación de comportamiento. Los científicos de datos desarrollaron esta tecnología para simular el aprendizaje humano. Gracias a él podrás estudiar empíricamente el mecanismo que guía la elección de tus prospectos y anticiparte a su comportamiento.
Los programas de TI utilizan software de aprendizaje profundo para estudiar y analizar la puntuación de las perspectivas. Es interesante ver cómo estos algoritmos se perfeccionan con el tiempo. El interés de este análisis literal es esencial en la medida en que permite a los especialistas en marketing sacar conclusiones relevantes sobre el perfil o el comportamiento de las perspectivas. Esta preparación aguas arriba facilita la toma de decisiones y permite obtener eficiencia.
Automatiza tu prospección BtoB usando Magileads
plataforma de adquisición y fidelización de clientes de Magileads le permite automatizar sus procesos de prospección de A a Z y la puntuación de Prospect. Proporciona soluciones innovadoras para permitirle generar clientes potenciales con simplicidad por correo electrónico, a través de LinkedIn o a través de anuncios de reorganización. Gracias a esta comunicación específica y sostenida, puede adaptar los mensajes para estimular la perspectiva si hace calor, tibio o frío.
Este tipo de software aprende constantemente de la información recopilada sobre el comportamiento o la elección de sus objetivos. El KPI que recibirá lo ayudará a mejorar su estrategia de marketing a medida que avanza su campaña.
Cuando la IA está al servicio de las perspectivas de puntuación
Referencias de expertos y estudios creíbles
Los estudios e informes de la perspectiva que anotan
un análisis reciente de Forrester (2024) revelan que las soluciones de puntuación de IA mejoran la calificación de los clientes potenciales en un 68% al tiempo que reducen los costos de adquisición del 32%.
MIT Technology Review ha publicado un estudio que muestra cómo los algoritmos predictivos hacen posible anticipar las perspectivas más convertibles con una precisión del 89%.
La Dra. Sarah Chen, investigadora en inteligencia artificial aplicada al marketing en Stanford, explica: “Los modelos actuales de puntuación de IA incorporan cientos de señales de comportamiento invisibles para el ojo humano” .
Marc Dupont, fundador de SalesPredict AI, destaca: “Nuestra tecnología identifica patrones en datos históricos que nos permiten predecir el potencial de los clientes con una confiabilidad incomparable”.
Testimonios directos sobre las perspectivas de puntuación
“Gracias a la puntuación de IA, aumentamos nuestra tasa de conversión en un 40% y redujimos el tiempo de prospección a la mitad”. – Paul D., Director de Ventas de la Industria Farmacéutica
“La implementación de un sistema de puntuación inteligente nos ha permitido priorizar eficazmente nuestros clientes potenciales y optimizar nuestra fuerza de ventas”. – Sophie M., Gerente de Marketing B2B
“Como startup, la puntuación automatizada nos ha dado acceso a capacidades analíticas que antes solo las grandes empresas podían permitirse”. – Ahmed K., fundador de SaaS
Experiencias de usuario
Un grupo bancario francés ha establecido un sistema de puntuación de IA que analiza las interacciones digitales de las perspectivas. Resultado: aumento del 25% en reuniones calificadas.
Una PYME industrial que utiliza una herramienta de puntuación de comportamiento ha reducido su ciclo de ventas de 22 días en promedio.
Fuentes adicionales
El artículo “El futuro del lead scoring” publicado por Harvard Business Review presenta un análisis en profundidad de los últimos avances.
El caso del cliente de Salesforce sobre la implementación de Einstein AI para la puntuación de prospectos muestra ganancias concretas de productividad comercial.
Cinco testimonios adicionales
“Nuestra tasa de conversión aumentó un 35% tras adoptar una solución de puntuación de IA para la calificación de clientes potenciales”. – Laurent G., Director de Ventas
“El análisis predictivo ahora nos permite identificar prospectos interesantes incluso antes de que se pongan en contacto.” – Émilie T., automatización de marketing
“En 3 meses, triplicamos nuestro pipeline de clientes calificados gracias al sistema de puntuación inteligente.” – Karim B., desarrollador de negocios
“La solución se amortizó en menos de seis semanas”. – Nathalie P., Gerente de Crecimiento
“Nuestros vendedores ahora dedican el 80% de su tiempo a clientes potenciales altamente calificados”. – Thomas L., Director de Ventas
Cinco historias y anécdotas sobre la puntuación de las perspectivas
En una prueba A/B, una empresa descubrió que su modelo de IA identificaba como clientes potenciales “calientes” aquellos que los humanos habían clasificado como “fríos”. El 78 % de ellos efectivamente compraron en 30 días.
Una herramienta de puntuación ha detectado que un prospecto que visitará regularmente la página de precios el domingo por la noche era del 92% de posibilidades de convertir. El vendedor lo contactó el lunes por la mañana y concluyó la venta durante el día.
Una anomalía detectada por el algoritmo reveló que las perspectivas para hacer preguntas técnicas específicas por CAT tenían un potencial 3 veces mayor que el promedio.
Durante la crisis de Covid, una compañía ha recalibrado su modelo de puntuación en unos pocos días para adaptarse a los nuevos comportamientos de compra, ahorrando así su tubería comercial.
Un vendedor escéptico se convenció cuando la IA identificó una perspectiva que consideraba poco interesante, pero que se convirtió en el cliente más grande del año.
Segmentación por tipo de negocio
| Tipo de negocio | Características de la puntuación IA | Beneficios clave |
|---|---|---|
| TPE | Modelos simplificados, fácil integración | Ahorro de tiempo inmediato |
| Pyme | Análisis multicanal, personalización | Mejor asignación de recursos |
| ETI | Algoritmos complejos, datos enriquecidos | Detección de oportunidades estratégicas |
| Cuentas grandes | Integración avanzada de CRM, análisis predictivo | Optimización de las fuerzas de ventas |
Diagrama: proceso de puntuación de prospectos ia
[recopilación de datos] → [análisis de comportamiento] → [puntaje de premio] → [priorización] → [acción comercial]
Preguntas/Respuestas: Perspectivas de puntuación
¿Cómo funciona la puntuación para las perspectivas?
El análisis AA de puntuación de cientos de puntos de datos (visitas al sitio web, interacciones por correo electrónico, datos de CRM, etc.) para asignar una puntuación potencial a cada cliente potencial.
¿Cuál es la diferencia con la puntuación tradicional?
La IA detecta patrones invisibles para los humanos y mejora continuamente gracias al aprendizaje automático, a diferencia de las reglas estáticas de la puntuación clásica.
¿Cuánto tiempo implementar una solución?
La integración básica lleva de 2 a 4 semanas, pero el sistema gana en precisión durante 3 a 6 meses de uso.
¿Qué rey podemos esperar de la puntuación de las perspectivas?
Las empresas generalmente informan de 3 a 5 veces su inversión a través del aumento de las ventas y la optimización de costos.
¿Necesita habilidades técnicas para usar estas herramientas?
Las soluciones modernas están diseñadas para ser utilizadas por equipos de marketing y comerciales sin ninguna experiencia técnica particular.
¿Cómo elegir la solución correcta?
Evalúe sus volúmenes de datos, sus canales de prospección y sus objetivos comerciales antes de comparar las opciones de mercado.
¿Puede la IA reemplazar completamente la intuición comercial?
No, ella lo completa al proporcionar información basada en datos, pero el juicio humano sigue siendo esencial para los matices relacionales.
