¿Qué es la puntuación predictiva de clientes potenciales? La IA lo prepara para un marketing más humano

Hubo un tiempo en que los especialistas en marketing necesitaban una bola de cristal para predecir el futuro. Ahora, con la llegada de modelos predictivos de puntuación de clientes potenciales, como Act-On AI Predictive Lead Score, se está volviendo un poco más fácil predecir el resultado del progreso de un cliente potencial a través de su embudo.

La puntuación de clientes potenciales tradicional todavía tiene su lugar, pero amplificar y perfeccionar su puntuación de clientes potenciales con inteligencia artificial y aprendizaje automático promete hacer que sea más fácil que nunca identificar prospectos de alto potencial. Profundicemos en el mundo de la puntuación predictiva de clientes potenciales, incluida la puntuación predictiva de clientes potenciales de IA de Act-On. Cubriremos la definición, las diferencias entre puntuación predictiva y manual, y presentaremos algunos casos de uso potenciales.

¿Qué es la puntuación predictiva de clientes potenciales?

Esta metodología de vanguardia aprovecha técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático para asignar puntuaciones a los clientes potenciales en función de su probabilidad de convertirse en clientes. Va más allá de las limitaciones de la puntuación manual de clientes potenciales, que depende en gran medida de criterios predeterminados como el puesto de trabajo, la industria y el tamaño de la empresa. En cambio, la puntuación de clientes potenciales basada en IA profundiza en una multitud de puntos de datos, incluido el comportamiento histórico de los clientes potenciales, los patrones de participación y la información demográfica, y se actualiza constantemente en función de los resultados positivos. Este enfoque permite a los especialistas en marketing tomar decisiones informadas, centrando sus esfuerzos en clientes potenciales que presentan una mayor probabilidad de conversión.

Por ejemplo, la nueva función Act-On AI Predictive Lead Score utiliza un modelo de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de que un contacto se convierta en una venta. La puntuación, actualizada diariamente, cambia con el tiempo a medida que nuevos comportamientos de contacto ingresan al sistema.

¿Cuál es la diferencia entre la puntuación de clientes potenciales manual y la puntuación de clientes potenciales predictiva mediante IA?

La puntuación de clientes potenciales tradicional se basa en gran medida en criterios predefinidos y evaluación manual. Si bien puede proporcionar un nivel básico de priorización de clientes potenciales, a menudo pasa por alto patrones complejos y matices de comportamiento que la puntuación predictiva de clientes potenciales de la IA puede capturar mediante el poder del aprendizaje automático. En resumen, es más subjetivo.

Al analizar grandes cantidades de datos, los modelos predictivos de puntuación de clientes potenciales de IA pueden identificar patrones ocultos en el comportamiento de los clientes. Con Act-On AI Predictive Lead Score, utilizamos modelos de aprendizaje automático capacitados para correlacionar comportamientos específicos con resultados positivos, generando una nueva puntuación diariamente para cada contacto. Hemos diseñado nuestros modelos de propensión al aprendizaje automático para identificar los patrones que hacen que los clientes potenciales tengan probabilidades de terminar ganados o perdidos.

Es más, el método se adapta y mejora con el tiempo, refinando continuamente sus predicciones en función de nuevos datos, mientras que los modelos actuales de puntuación de clientes potenciales deben actualizarse manualmente. La puntuación de clientes potenciales con IA proporciona una visión más objetiva de la probabilidad de conversión de un cliente potencial.

Pero seamos honestos: no queremos ser enteramente objetivos o subjetivos. El marketing es un arte, no una ciencia. A menudo, combinar y equilibrar la puntuación de clientes potenciales tanto manual como predictiva es el mejor camino a seguir para las organizaciones de marketing sofisticadas (como veremos más adelante en el blog).

Casos de uso de puntuación de clientes potenciales predictiva de IA

Es importante tener en cuenta que, por ahora, los modelos predictivos de puntuación de clientes potenciales son un complemento de sus actuales sistemas manuales de puntuación de clientes potenciales, no un reemplazo completo. Cada empresa tiene criterios de puntuación únicos que deben tenerse en cuenta a la hora de puntuar clientes potenciales.

Entonces, lea nuestra lista de casos de uso de puntuación de clientes potenciales predictiva. Pueden ayudarle a aprovechar al máximo la puntuación predictiva de IA en general, y específicamente la puntuación predictiva de clientes potenciales de Act-On AI.

1. Priorice los clientes potenciales para inversiones en ventas y marketing : la puntuación predictiva de clientes potenciales revoluciona la priorización de clientes potenciales al permitirle centrar sus esfuerzos en los clientes potenciales con el mayor potencial de conversión. Esto garantiza que sus equipos de ventas y marketing inviertan su tiempo y recursos donde es más probable que obtengan resultados, lo que se traduce en una gestión de clientes potenciales más eficiente y mayores tasas de conversión.
2. Cree segmentos para cada etapa del embudo para dividir y conquistar : utilice la puntuación de clientes potenciales predictiva para ayudar a segmentar a sus clientes potenciales en función de su probabilidad de realizar conversiones. Clasifíquelos en la parte superior, media e inferior del embudo según los valores predictivos de puntuación de clientes potenciales. El lugar donde trace la línea variará según su negocio específico, pero, por ejemplo, puntuaciones de 0 a 30 para la parte superior del embudo, de 31 a 65 para la mitad del embudo y más de 65 para la parte inferior del embudo. Luego, nutre cada segmento con contenido diferente y anima a tus socios del equipo de ventas a priorizar esos prospectos BOFU.
3. Planifique la asignación de recursos de manera más eficiente : la asignación efectiva de recursos de marketing es crucial para el éxito, y las puntuaciones predictivas lo ayudan a lograr precisamente eso. Al dirigir sus esfuerzos hacia clientes potenciales con puntuaciones predictivas más altas, podrá aprovechar al máximo su presupuesto y sus recursos.
4. Utilice aprendizajes predictivos para alinearse con las ventas : la colaboración efectiva entre los equipos de marketing y ventas puede significar la diferencia entre andar a toda velocidad y quedarse estancado en el arcén. La puntuación predictiva de clientes potenciales facilita la alineación interfuncional y genera confianza. Transfiera clientes potenciales con puntuaciones altas a los equipos de ventas desde su modelo predictivo. Lo que viene a continuación es la parte importante: escuche sus comentarios sobre el rendimiento de estos clientes potenciales en comparación con los clientes potenciales interesantes de su modelo tradicional de puntuación de clientes potenciales. Esa retroalimentación puede ayudarlo a ajustar su puntuación manual y determinar la mejor aplicación para sus clientes potenciales calificados por IA, y mejorar la aceptación de los MQL entre los socios de ventas.
5. Entregue contenido para la posición del cliente potencial en el embudo de ventas : el software de puntuación de clientes potenciales predictivo le permite ofrecer contenido que coincida con las necesidades y los puntos débiles de un cliente potencial individual. Por ejemplo, los clientes potenciales con una puntuación alta pueden recibir contenido que hable directamente de las ventajas de su producto sobre la competencia, mientras que los clientes potenciales con una puntuación más baja pueden nutrirse con recursos educativos que cubran temas más amplios. Bonificación: utilice la generación de contenido de IA generativa, como Act-On AI Create junto con la puntuación predictiva para refinar aún más el contenido.
6. Diseñe nuevas estrategias para volver a interactuar : no todos los clientes potenciales se convierten de inmediato. Ahí es donde entra en juego volver a interactuar. La puntuación de clientes potenciales con IA ayuda a identificar clientes potenciales que vale la pena volver a involucrar. Al analizar datos históricos y patrones de comportamiento, puede identificar clientes potenciales que pueden haber mostrado interés en el pasado pero que requieren un apoyo adicional para acercarse a la conversión.
7. Lleve su juego de segmentación al siguiente nivel : la segmentación eficaz es fundamental para una comunicación dirigida, y la puntuación predictiva de clientes potenciales ofrece una dimensión completamente nueva a sus datos. Clasifique sus clientes potenciales según su puntuación en su modelo predictivo y luego intente probar campañas en sus segmentos tradicionales, como "clientes potenciales calientes" o "clientes potenciales calientes". ¿La versión predictiva funciona mejor? ¿Cómo puede ajustar su puntuación manual de clientes potenciales en consecuencia?
8. Aproveche los datos para actualizar y mejorar los perfiles de clientes ideales : analizar los atributos de los clientes potenciales con puntuación alta puede ayudarle a perfeccionar los perfiles de clientes ideales para su equipo de ventas. Busque tendencias que comiencen a aparecer en clientes potenciales con una puntuación alta en su puntuación de clientes potenciales automatizada que podrían no haber aparecido anteriormente en sus clientes potenciales calificados manualmente. Luego, Act-On Predictive Lead Score se retroalimenta a su plataforma CRM para enriquecer su comprensión. Utilice esos conocimientos para ajustar su enfoque a su PCI.
9. Agregue dimensión al seguimiento del ROI de marketing : la puntuación predictiva de clientes potenciales ofrece una forma tangible de realizar un seguimiento del éxito de sus iniciativas de marketing. Al monitorear las tasas de conversión de clientes potenciales con puntajes altos, puede evaluar el retorno de la inversión (ROI) para diferentes campañas y estrategias. Intente comparar el ROI de los clientes potenciales entre su puntuación de clientes potenciales manual tradicional y su puntuación predictiva.
10. Establezca relaciones a largo plazo con sus clientes potenciales : el software predictivo de puntuación de clientes potenciales no se trata solo de conversiones inmediatas; se trata de construir relaciones duraderas. Tal vez identifique un grupo de clientes potenciales que obtienen una buena puntuación en su puntuación predictiva, pero no tan bien según su puntuación manual. Fomente estos clientes potenciales y observe atentamente su comportamiento. Si comienzan a realizar conversiones, sabrá que está en el camino correcto. Si no es así, puedes nutrirlos más lentamente con el tiempo para generar compromiso e interés.

Todos los casos de uso anteriores añaden dimensión e inteligencia a sus funciones de marketing. A medida que las implemente, dé un paso atrás: aplique lo que ha aprendido a su enfoque general de la estrategia de marketing. Los clientes potenciales con puntuaciones altas ofrecen información valiosa sobre los atributos y comportamientos que contribuyen a conversiones exitosas. Al analizar estos conocimientos, puede perfeccionar su estrategia general de marketing para alinearse mejor con las necesidades y preferencias de su público objetivo.

¿Puntuación manual o predictiva? La respuesta es ambas.

Tenga en cuenta que la puntuación manual de clientes potenciales es un proceso muy subjetivo. Implica muchas conjeturas y asignaciones de puntos vinculados a diferentes criterios. Dependiendo de cómo se asignan esos puntos y por qué, la correlación entre la acción y los resultados puede ser difícil de rastrear y algo arbitraria. Soluciones como Act-On AI Predictive Lead Score son una medida más objetiva del comportamiento del usuario.

El especialista en marketing verdaderamente sofisticado combinará los mejores elementos de la puntuación de clientes potenciales tanto manual como predictiva. Si la puntuación manual se configura correctamente, ambos tipos de puntuación dan una buena indicación direccional del comportamiento del comprador. La combinación de ambos puede brindar la representación más completa del embudo de ventas, el contenido y los comportamientos de compra de clientes potenciales, complejos y únicos de una empresa determinada.

Si configuró una puntuación de clientes potenciales manual y utilizó un enfoque de "configúrelo y olvídese", es posible que esté gastando tiempo y energía en clientes potenciales de bajo valor. Agregar puntuación predictiva a la combinación puede mejorar la disciplina y el rigor de su sistema de puntuación.

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Soluciones como Act-On AI Predictive Lead Score representan un cambio de paradigma en la forma en que abordamos la identificación, priorización y marketing de clientes potenciales. Al combinar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con el arte del marketing, podemos diseñar campañas personalizadas y efectivas que resuenen en los clientes potenciales a un nivel más profundo.

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