6 ejemplos de modelos de puntuación de clientes potenciales

Lead Scoring no es un sistema único para todos. Cada empresa tiene su propia estrategia de puntuación diseñada de forma única que se ajusta a sus objetivos y metas particulares. Incluso con la naturaleza intrínsecamente individual de la puntuación predictiva de clientes potenciales, es beneficioso tener algunos ejemplos para construir su estrategia de marketing y averiguar cómo calcular mejor una puntuación de clientes potenciales.

Pero no te preocupes, no tienes que reinventar la rueda. En este artículo, hemos recopilado algunos ejemplos diferentes de modelos de puntuación de clientes potenciales para ayudarlo a fortalecer su estrategia de fomento de clientes potenciales. ¡Vamos a ver!

¿Qué es la puntuación de plomo?

La puntuación de clientes potenciales es el proceso de asignar un valor numérico a cada cliente potencial que recibe para evaluar cómo debe tratarlo . Es importante saber cómo calcular la puntuación de un cliente potencial porque no todos los clientes potenciales son iguales. Por ejemplo, no se acercaría a alguien en la parte superior del embudo de conversión con el mismo tipo de contenido y atención que alguien en la parte inferior del embudo.

Algunas de las mejores prácticas de puntuación de clientes potenciales incluyen la evaluación de la frecuencia con la que un cliente potencial ha interactuado con su empresa, anotando cuántas veces ha visitado su sitio web y evaluando qué tan preparados están para recibir materiales de ventas.

Los siguientes modelos sirven como un buen punto de referencia para comenzar a construir su propia estrategia de puntuación de clientes potenciales.

6 ejemplos de modelos de puntuación de clientes potenciales

1. Piloto principal

Lead Pilot es una herramienta de marketing entrante para asesores financieros que tiene su propia herramienta integrada de puntuación de clientes potenciales.

La forma en que funciona es bastante simple: a cada cliente potencial se le asigna una puntuación entre 1 y 100, y la puntuación se cambia y actualiza en tiempo real para tener en cuenta cada una de sus acciones. Cuanto más alto sea el puntaje, más calificado será el prospecto.

El algoritmo tiene en cuenta cómo ha interactuado el cliente potencial con el contenido, las acciones que ha realizado en el sitio web, la cantidad de tiempo que ha dedicado y otros factores. Lead Pilot utiliza inteligencia artificial para cuantificar los clientes potenciales, pero los usuarios también pueden ajustar las puntuaciones si es necesario.

Por ejemplo, suponga que tiene un sitio web de productos financieros y un usuario realiza las siguientes acciones:

• Descargó un ebook y dejó sus datos: +5 puntos
• Búsqueda dentro del sitio web: +2 puntos
• Visto un webinar: +10 puntos
• Abrió un correo electrónico: +3 puntos
• Visitó la página de precios en el sitio web: +20 puntos

En este caso, el prospecto tendría una puntuación total de 40 puntos.

2. Juan Merodio

La matriz de puntuación de clientes potenciales de Merodio se basa en dos puntuaciones diferentes: la puntuación PAIN y la puntuación FIT.

La puntuación de DOLOR representa la intensidad del problema o punto de dolor que enfrenta el cliente. Puede asignar una puntuación de 0 (el cliente potencial no tiene ningún problema) a 10 (el problema es muy urgente para el cliente potencial y necesita una solución pronto).

La puntuación FIT representa qué tan cerca está el usuario de la persona compradora o cliente ideal de su empresa. Por ejemplo, si el lead tiene los recursos económicos para adquirir tu solución y aplicarla de manera efectiva.

La puntuación final del cliente potencial debe ser la suma de la puntuación PAIN y la puntuación FIT .

Usando este puntaje, Merodio clasifica al cliente potencial en diferentes grupos (frío, tibio, caliente) o si está listo para más actividades de marketing (MQL) o ventas (SQL).

3. Ciberclic

En Cyberclick hemos diseñado nuestra propia matriz de puntuación de leads basada en dos parámetros.

• El perfil demográfico del lead, obtenido a partir de los datos que dejó el lead al descargar un formulario, por ejemplo. Luego, clasificamos al cliente potencial en diferentes categorías, como extraño (alguien sobre el que no tenemos suficientes datos), inadecuado, adecuado y muy adecuado.
• El comportamiento del cliente potencial, incluidas las interacciones que tuvo con nuestro sitio web y nuestro contenido. Un lead puede considerarse inactivo, menos activo, activo o muy activo.

  
  

En base a esta tabla, podemos tener hasta 16 posibles combinaciones diferentes de derivaciones. Podemos asignar diferentes “temperaturas” a cada categoría para tener una mejor idea de cómo manejar cada caso.

• Cold Leads: No sabemos mucha información sobre ellos o están inactivos

• Warm Leads: Son más activos que los fríos pero aún no se encuentran en la combinación óptima de ambos parámetros.

• Hot Leads: Estos leads son muy activos. Ellos son los que más nos interesan y quienes deberíamos ser.

4. Plateado

El sistema de Sliverpop es similar al que usamos nosotros. Cuenta con una plantilla con 16 diferentes combinaciones posibles de interés e idoneidad. La diferencia es que su sistema de clasificación final tiene las cuatro categorías siguientes.

• Dead Leads (aquellos que tienen poco interés y no requieren atención)

• Clientes potenciales calificados de marketing

• Leads Calificados para Acciones de Generación de Demanda

• Clientes potenciales calificados para ventas

  
  

5. Business2Community

Business2Community tiene un ejemplo muy simple de puntuación de clientes potenciales para empresas B2B. La matriz se basa en las respuestas que dan los usuarios a 4 preguntas: puesto de trabajo, departamento, tamaño de la empresa y tipo de empresa. Con cada respuesta, puede asignar 4 puntajes posibles.

• Mejor respuesta: Puntos máximos
• 2da mejor respuesta: 2do nivel de puntos
• 3ra mejor respuesta: 3er nivel de puntos

• Respuesta negativa: Puntos negativos

Una vez asignados los puntos, combinas los diferentes factores para obtener la puntuación final de cada lead. Por ejemplo, según la tabla anterior, un Director de Recursos Humanos de una ONG con 600 trabajadores recibiría 23 puntos (8 + 15 + 5 - 5).

6. Puntuación de clientes potenciales de Hubspot

Hubspot tiene un modelo predictivo de puntuación de clientes potenciales que utiliza el aprendizaje automático para clasificar miles de datos para encontrar los mejores clientes potenciales. Debido a que este sistema está automatizado, actualizará y optimizará su proceso de puntuación de clientes potenciales con el tiempo, ahorrándole tiempo y energía. La herramienta de Hubspot también le permite personalizar la forma en que califica a los clientes potenciales para garantizar que el proceso funcione bien para su negocio.

Otra característica útil que ofrece Hubspot es la creación de diferentes hojas de puntuación para diferentes audiencias o clientes potenciales. Esto es especialmente útil cuando su negocio está creciendo porque puede expandirse a varias industrias, países, etc., y tiene que puntuar estos clientes potenciales de diferentes maneras. Gracias a Hubspot, puedes disponer de hasta 25 modelos únicos de lead scoring que se adaptan a todas las necesidades de tu negocio.

¡Esperamos que estos ejemplos de modelos de puntuación de clientes potenciales puedan ayudarlo a crear sus propias mejores prácticas de puntuación de clientes potenciales y alcanzar sus objetivos de ventas!