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Lead management, parte 4: más eficiente gracias al lead scoring

Nos encontramos ahora a mitad del proceso de lead management, por lo que el lead nurturing, es decir, el cuidado de los contactos generados, se encuentra en pleno desarrollo. A los clientes potenciales se les proporcionan los datos e información que necesitan en la fase correspondiente del customer journey. Sin embargo, ¿para qué contactos merece la pena realizar este esfuerzo? ¿Cuándo ha cumplido el nurturing con su cometido? ¿Cuál es el mejor momento para transferir un lead al departamento de ventas? Para responder a estas preguntas las empresas deben evaluar la calidad y el grado de maduración de sus leads. La cuarta parte de nuestra serie sobre lead management se centra en el tema del lead scoring.

¿Qué significa lead scoring?

La expresión en inglés to score something significa “evaluar algo”, por lo que el concepto de lead scoring está relacionado con la evaluación de los leads. En este sentido, no solo se tiene en cuenta la calidad y el estatus de los contactos, sino también de manera indirecta las oportunidades de venta para la empresa.

En la mayoría de los casos, la valoración objetiva de un contacto con objetivos de venta solo es posible si se realiza en comparación con otros contactos. Para ello se recurre a dos criterios básicos: por un lado se comprueba la integridad de la información del contacto o del perfil de usuario, por lo que, en este caso, se puede hablar de información explícita y, por otro, se analiza la reacción del lead ante la toma de contacto previa en el marco del lead nurturing y se obtiene, así, información implícita.

El objetivo del lead scoring es, entre otros, facilitar la coordinación y colaboración de los departamentos de marketing y ventas. Esto se da al principio del proceso de la gestión de leads por medio de la clasificación previa de los leads adquiridos, pero sobre todo posteriormente mediante normas claras que determinan el momento en el que un lead ha madurado lo suficiente para la venta y cuál es la prioridad que le tiene que dar el departamento de ventas. Estas reglas y normas pueden agruparse en la metodología del lead scoring, la cual puede implementarse principalmente en el marketing B2B, pero también de forma conjunta en los sectores del marketing B2C y en el de ventas. El modelo sirve de ayuda a la hora de decidir si el departamento de ventas puede hacer el seguimiento de un contacto, es decir, si puede transferirlo al lead routing o si se hace responsable de él en el lead nurturing.

El método del lead scoring

Conforme a la diferenciación anterior entre información explícita e implícita, también se puede hablar de scoring implícito y explícito y tanto una modalidad como la otra pueden incluirse en la metodología del scoring.

Scoring explícito: evaluación del perfil del interesado

El scoring explícito se ocupa de los datos de contacto o del perfil del lead.

La información más relevante en el sector B2C hace referencia a datos sociodemográficos tales como edad, género o lugar de residencia. En el ámbito del B2B se puede hablar de la relevancia de factores como la posición del contacto en la empresa, el sector al que pertenece la empresa, el número de empleados o el volumen de ventas anual que se prevé. Cada empresa tiene la potestad de decidir cuáles son los datos explícitos que quiere consultar para la evaluación del perfil y lo importante en este caso es que haya una estrecha colaboración entre los departamentos de ventas y de marketing. Al mismo tiempo, también se fijan los factores que distinguen a los clientes óptimos.

1. Fijación y ponderación de categorías

De estas reflexiones surge un perfil de interesados general del que se pueden extraer los factores más importantes. La ponderación de las categorías se realiza de manera diferente en función de las exigencias individuales. En el siguiente ejemplo aparecen la posición, el sector y el número de trabajadores. La posición del trabajador es, en el caso de nuestro ejemplo, el factor mejor ponderado:

Categoría Baremo
Posición 50 %
Sector 30 %
Número de trabajadores 20 %

2. Distribución de la puntuación en las categorías

En el siguiente punto se puede ver cómo también incluso dentro de la propia categoría tiene lugar un determinado tipo de ponderación, para lo que se otorgan puntos. Siguiendo con el ejemplo del ámbito B2B, en este sentido, el director ejecutivo (CEO), por ejemplo, obtiene una puntuación en lo relativo a la categoría “posición” mejor que la del jefe del departamento, que a su vez está bastante alejado del becario. 10 es el número máximo de puntos en nuestro ejemplo.

Categoría: posición Puntos
Director ejecutivo 10
Jefe del departamento de compras 9
Trabajador del departamento de Relaciones Públicas 6
Recepción 5
Becario 1

3. Clasificación tras la coincidencia con el perfil deseado

De las ponderaciones obtenidas y del scoring individual surge un perfil deseado que coincide en un cien por cien con el cliente óptimo definido al principio. Al final se compara el perfil del interesado con el perfil deseado y se calcula el nivel de coincidencia, lo que da como resultado una calificación. En nuestro ejemplo, A hace referencia al mayor nivel de coincidencia y D al más bajo.

Coincidencia con el perfil deseado Calificación
>75 % A
50–75 % B
25–50 % C
<25 % D

Los contactos con la calificación A se ajustan muy bien al perfil deseado que se ha creado y son relevantes para la empresa. En nuestro ejemplo esto haría referencia al director ejecutivo (CEO) de una empresa que procede del sector adecuado y que posee las dimensiones idóneas (número de trabajadores). Si obtiene una puntuación elevada en las tres categorías relevantes, dicho CEO cumple todos los criterios en gran medida y recibe la calificación de A.

Scoring implícito: evaluación del comportamiento del usuario

El scoring implícito se ocupa del comportamiento de los interesados, es decir, de la reacción ante la toma de contacto y las medidas tomadas en el ámbito del marketing de contenidos. El análisis y evaluación del comportamiento deben aportar información sobre el grado de interés. A este respecto, hay diversos parámetros que sirven de ayuda para obtener datos acerca de si, por ejemplo, un cliente ha conseguido el “nivel de madurez” deseado. En este sentido se puede hablar de tiempo de permanencia, visitas, clics, descargas y solicitudes de contacto. Cuanto mejor se informe el cliente y se concentre en un producto concreto, más preparado está para tomar una decisión de compra. La descarga de informes técnicos (white papers) y eBooks indicará si hay un interés específico avanzado.

1. Establecimiento y ponderación de categorías

Al igual que en el caso de los datos de usuario explícitos, se pueden elegir aquellos parámetros que resultan relevantes para la propia empresa. En el caso de nuestro ejemplo esto se traslada a la demanda de una oferta, a la descarga de un eBook, a la vista de una página de destino y a la interacción respecto a la newsletter.

Categoría Baremo  
Demanda de una oferta por medio del formulario de contacto 55 %  
Descarga de un eBook 30 %  
Visita a una página de destino 10 %  
Apertura de una newsletter 5 %  

2. Concesión de puntos en la categoría

Otros datos, el mismo panorama: en el caso de los datos implícitos también se puede llevar a cabo la ponderación en el seno de las categorías. Para nuestro ejemplo recurrimos a las visitas realizadas a la página de destino, en cuyo caso serán evaluadas la actualidad y la frecuencia. 10 vuelve a ser el número máximo de puntos que se pueden obtener.

Visitas a la página de destino Puntos
2 en los últimos 7 días 10
2 en los últimos 30 días 5
1 en el último trimestre 1

3. Clasificación en función de la coincidencia con el perfil deseado

Al igual que en el caso del scoring explícito, en este caso se comparan los perfiles de los clientes potenciales con el perfil deseado y se averigua cuál es el grado de coincidencia entre ellos.

Un interesado muy activo que visite la página web con regularidad, solicite una oferta y descargue un eBook concuerda en gran medida con el perfil deseado, por lo que recibe la calificación más alta, es decir, 1.

Coincidencia con el perfil deseado Calificación
>75 % 1
50–75 % 2
25–50 % 3
<25 % 4

Metodología de lead scoring relativa a datos explícitos e implícitos

Al final, se unen las dos calificaciones obtenidas con el scoring explícito y el implícito. Ambos datos son importantes, aunque solo resultan realmente relevantes si se combinan entre sí. Los contactos que tienen un perfil muy apropiado y que han recibido la calificación A en el scoring no resultan de utilidad para la empresa si no existe ningún tipo de interés por los productos y los servicios. Si el lead que se ha obtenido hace referencia al gerente de una empresa, al jefe de departamento o incluso a la persona responsable de las compras, esto no da lugar a que haya garantías de éxito. A pesar de haber obtenido A en los datos explícitos, la calificación del scoring implícito puede ser, en determinadas circunstancias, muy baja si, por ejemplo, el lead no reacciona a ninguna de las medidas de lead nurturing. 

Por otro lado, no tiene ningún valor mostrar un gran interés por los productos si el perfil no presenta ninguna coincidencia con el perfil deseado. Uno de los ejemplos clásicos en el ámbito del marketing B2B es una persona de contacto que no tiene poder de decisión. En el marketing B2C, por su parte, algunos datos demográficos como pueden ser el salario son un indicativo de que la persona en cuestión no se encuentra en posición de comprar el producto. A pesar de obtenerse una calificación alta en cuanto al scoring implícito, el contacto no resulta muy valioso. 

Para poder interpretar los datos correctamente, ambas calificaciones son relevantes. Ello da como resultado una clasificación general que, en algunos casos, puede dar resultados más detallados:

En conclusión, el lead scoring ahorra tiempo y recursos

Quien se dedique al lead nurturing de manera eficiente y posteriormente quiera crear un puente sólido hacia el lead routing necesita recurrir al lead scoring. Un modelo de lead scoring profesional y bien meditado se centra en los leads que presentan el mayor grado de probabilidad a la hora de realizar compras o de llevar a término ciertas transacciones. De esta manera, los departamentos de marketing y ventas pueden distribuir y aprovechar mejor su tiempo y sus recursos. Además, a este respecto también es conveniente categorizar las consultas y, a su vez, priorizarlas.

Si se logra identificar a un 20 o a un 30 por ciento de los contactos con el nivel más elevado de posibilidades de compra, será posible aplicar mayores esfuerzos en este segmento de leads. Sin embargo, no hay que descuidar al resto de contactos, ya que también puede que un lead que haya obtenido la calificación B3 se convierta en cliente si se implementan las medidas necesarias. Un lead con una valoración más baja tiene, asimismo, una prioridad inferior en el lead routing. Este grupo se incluye fácilmente en campañas de lead nurturing automatizadas, con las que se pueden interceptar más clientes potenciales.

¿Ha concluido el lead scoring? De ser así puedes pasar a la siguiente fase del proceso del lead management, es decir, al lead routing.

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