Las 7 Buenas Prácticas de Lead Scoring para incrementar tus ventas

El lead scoring es una técnica muy utilizada en marketing y ventas. Con el auge de la IA se comenzó a utilizar esta tecnología para este proceso. Si no eres una persona técnica puede ser un camino difícil de transitar. La intención de este artículo es la de recopilar cuáles son las 7 buenas prácticas de lead scoring que debes considerar, cuándo implementes un Lead Scoring basado en Inteligencia Artificial, ya que, que no tengas los conocimientos técnicos necesarios sobre IA, no implica que no puedas utilizar esta tecnología en tu embudo de ventas.

1. Simplicidad sobre complejidad

Es fácil caer en la trampa de crear modelos excesivamente complejos debido a la falsa creencia de que serán mejores que un enfoque más sencillo. Sin embargo, la simplicidad a menudo conduce a resultados más efectivos. Un modelo simple y claro es más fácil de implementar, comprender y refinar. En lugar de tratar de incluir todas las variables posibles, enfócate en los factores clave que realmente impulsan la conversión. El mantener tu modelo sencillo, te resultará más fácil ajustarlo y optimizarlo con el tiempo.

Por otro lado, un modelo simple también facilita una mejor comunicación con tus equipos de ventas y marketing. Cuando todos comprenden cómo se están calificando los leads, es más fácil alinear los esfuerzos y asegurarse de que el proceso funcione como se espera.

2. Calidad sobre cantidad

La calidad de tus datos es mucho más importante que la cantidad. Es crucial asegurarse de que los datos que utilizas sean precisos, bien organizados y consistentes. Los datos incompletos o contradictorios llevan a puntuaciones inexactas, lo que finalmente perjudica la calificación del lead. Vale la pena invertir tiempo en limpiar y validar tus datos antes de ingresarlos en tu modelo.

Prioriza la integridad de los datos para construir un modelo que realmente refleje la realidad de tus leads. Utilizar múltiples fuentes de datos enriquecerá tu modelo, pero asegúrate de que estas fuentes sean confiables y estén actualizadas. Por ejemplo, combinar datos de CRM con información de redes sociales puede proporcionar una visión más completa del potencial de un lead.

3. Evita datos personales

Uno de los peligros críticos en lead scoring es el uso de datos personales, ya que pueden introducir sesgos en tu modelo. Los sesgos llevan a puntuaciones injustas y, además, pueden exponer a tu organización a problemas éticos y legales. 

En su lugar, enfócate en datos de comportamiento, como el historial de interacción con tu sitio web o la interacción con correos electrónicos, encuestas, etc. Este tipo de datos son más indicativos de la intención de un lead y es menos probable que introduzcan sesgos. 

4. Céntrate en la interpretación de resultados

La interpretación de los resultados te ayuda a comprender los factores que impulsan las puntuaciones de los leads para aplicar estos conocimientos a tu embudo de ventas. Los modelos de IA pueden producir salidas complejas que podrían ser difíciles de entender sin una interpretación adecuada. Aquí es donde entran en juego los modelos de IA explicables o interpretables. Estos modelos están diseñados para proporcionar información sobre cómo llegan a sus conclusiones, lo que facilita confiar en los resultados y actuar en consecuencia. Esta rama de estudio se conoce como explainable AI (X-AI en inglés).

En un caso hipotético, imagina que el modelo indica que los leads que interactúan con ciertos tipos de contenido tienen más probabilidades de convertirse, puedes ajustar tu estrategia de contenido para enfocarte en comportamientos similares. La interpretación convierte las puntuaciones en bruto en conocimientos accionables que impulsan mejores resultados.

5. Crea nuevas reglas y flujos de trabajo

Tu modelo de lead scoring no debe ser una herramienta estática; debe ser una parte dinámica de tu estrategia de ventas. Utiliza las puntuaciones generadas por tu modelo para construir nuevas reglas y flujos de trabajo que optimicen tu embudo. Podrías crear una regla que asigna automáticamente los leads con alta puntuación a tus representantes de ventas de mejor rendimiento. Alternativamente, podrías desarrollar un flujo de trabajo que desencadene campañas de correo electrónico personalizadas para leads con puntuaciones específicas. Las posibilidades son infinitas.

6. Actualiza el modelo regularmente

Los modelos de IA no son herramientas que se configuran y se olvidan. Para mantener la efectividad, tu modelo de lead scoring debe actualizarse regularmente para reflejar nuevas tendencias y datos. Si tu modelo se basa en datos desactualizados, comenzará a producir puntuaciones irrelevantes o inexactas, lo que lleva a oportunidades perdidas o esfuerzos malgastados. Haz que sea una prioridad reentrenar tu modelo periódicamente con los datos más recientes para asegurarte de que se mantenga relevante.

Estas actualizaciones también te permiten adaptarte a cambios en tu industria o mercado objetivo. Por ejemplo, si un nuevo canal de marketing se vuelve popular, tu modelo debería actualizarse para incorporar datos de ese canal.

7. Confía en el proceso

El lead scoring impulsado por IA no es una solución plug-and-play, sino una estrategia a largo plazo que requiere atención continua y refinamiento. Aunque puede llevar tiempo ver resultados significativos, los beneficios de un modelo bien afinado valen la pena. A medida que recopiles más datos y perfecciones tu enfoque, verás puntuaciones cada vez más precisas que se traducen en mayores tasas de conversión.

Conclusiones sobre las buenas prácticas de Lead Scoring

Céntrate en la simplicidad y la calidad, evita también utilizar datos personales y céntrate también en obtener resultados interpretables. A continuación, adapta tu modelo para que forme parte de su proceso de ventas y mantenlo actualizado en términos de datos para que siga el ritmo de tu calendario de ventas. De esta manera seguirás las buenas prácticas de lead scoring.

Recuerde que la IA es una herramienta para ayudar a la toma de decisiones, no para sustituirla. Si no tienes un algoritmo de lead scoring en tu proceso de ventas, prueba gratis nuestra solución Lead Scoring. Contacta con nuestro equipo aquí.