Aqu\u00ed es donde entra en juego la Inteligencia Artificial. En el mundo caracterizado por la Big Data y su constante crecimiento, se requiere de herramientas tecnol\u00f3gicas para asegurar la competitividad.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 es la calificaci\u00f3n predictiva de prospectos?<\/h2>\n\n\n\n
La calificaci\u00f3n predictiva de prospectos lleva el enfoque tradicional al siguiente nivel a trav\u00e9s de la Big Data y el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n
De esta forma, se analizan los comportamientos clave de los clientes actuales y los prospectos mediante el uso de algoritmos de modelado predictivo para as\u00ed clasificarlos y escalarlos. A partir de ello se identifican cu\u00e1les tienen m\u00e1s probabilidades de convertir, conservar y comprar los productos y\/o servicios de la empresa.<\/p>\n\n\n\n
Dicho de otra manera, la calificaci\u00f3n predictiva de clientes potenciales genera un perfil \u00f3ptimo o ideal, basado en las anteriores tendencias de comportamiento de compras para luego identificar qu\u00e9 prospectos actuales se ajustan mejor a este perfil.<\/p>\n\n\n\n
![\"Calificaci\u00f3n](\"https:\/\/www.theskyplanner.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/calificacion-predictiva-prospectos.png\" "\\"Calificaci\u00f3n")
<\/figure><\/div>\n\n\n\nBeneficios de la calificaci\u00f3n predictiva de prospectos<\/h2>\n\n\n\n
Los beneficios de los m\u00e9todos predictivos de calificaci\u00f3n de clientes potenciales son f\u00e1cilmente visibles en comparaci\u00f3n con la metodolog\u00eda tradicional. Los principales son:<\/p>\n\n\n\n
- Enfoque centrado en datos:<\/strong> en la metodolog\u00eda tradicional, los factores a evaluar se basaban en el juicio subjetivo de los ejecutivos y departamentos de marketing y ventas, con sus sesgos, suposiciones y conjeturas. El enfoque predictivo erradica esto y se basa en datos s\u00f3lidos para hacer sus predicciones.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
![\"Tipos](\"https:\/\/www.theskyplanner.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/calificacion-prospectos-datos-utilizados.png\" "\\"Tipos")
<\/figure><\/div>\n\n\n\n- Reducci\u00f3n de errores humanos:<\/strong> gracias a su enfoque centrado en datos y la utilizaci\u00f3n de herramientas de IA como el aprendizaje autom\u00e1tico, se reduce la posibilidad de errores subjetivos por sesgos o juicios humanos.<\/li>
- Optimizaci\u00f3n del tiempo:<\/strong> el sistema automatizado de calificaci\u00f3n de prospectos sustituye ventajosamente los esfuerzos que los equipos de marketing y ventas tradicionalmente dedicaban a ello. Ahora su tiempo puede emplearse con mayor impacto sobre prospectos de alto puntaje.<\/li>
- Resultados r\u00e1pidos y completos:<\/strong> al utilizar herramientas de IA, por supuesto que los resultados de los m\u00e9todos predictivos ser\u00e1n m\u00e1s r\u00e1pidos que los manuales. Asimismo, al relacionar m\u00faltiples datos, brinda un perfil m\u00e1s detallado del prospecto, mejorando cualitativamente la precisi\u00f3n de las puntuaciones.<\/li>
- Mejoras en la tasa de retorno de inversi\u00f3n (ROI): <\/strong>los m\u00e9todos predictivos de calificaci\u00f3n calculan una puntuaci\u00f3n para todos los clientes potenciales mediante algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico. Esto permite identificar y concentrar los esfuerzos en aquellos prospectos que est\u00e9n listos para las ventas y maximizar la tasa de retorno.<\/li>
- Flexibilidad para asumir la din\u00e1mica de cambios:<\/strong> La informaci\u00f3n cambia r\u00e1pidamente dentro de la base de clientes. Por tanto, criterios se\u00f1alados para la puntuaci\u00f3n de prospectos hace unas semanas podr\u00edan ya estar desactualizados. Los m\u00e9todos predictivos permiten que, a medida que cambian los datos, cambien tambi\u00e9n las predicciones. No obstante, esto lleva una estrecha relaci\u00f3n entre marketing e IA. Marketing debe informar de estos cambios para asegurar un buen resultado del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/li>
- Armon\u00eda entre los equipos de marketing y ventas:<\/strong> una calificaci\u00f3n m\u00e1s precisa de los clientes potenciales a\u00fana los esfuerzos de ambos departamentos en aquellos de mayor calificaci\u00f3n. De lo contrario, puede que lleguen muchos clientes potenciales, pero al final no se cierren muchas ventas, lo cual puede causar una contradicci\u00f3n entre ambos equipos, ya que marketing puede no entender por qu\u00e9 proporcionan gran cantidad de clientes potenciales que ventas no puede cerrar.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Funcionamiento<\/h2>\n\n\n\n
El primer paso en los m\u00e9todos de calificaci\u00f3n de prospectos es identificar los atributos claves generados por sus clientes actuales y potenciales en su relaci\u00f3n con la empresa; as\u00ed como definir la m\u00e9trica objetivo para la optimizaci\u00f3n. Esta puede ser tasa de conversi\u00f3n, tasa de retenci\u00f3n, porcentaje de rendimiento o calidad de servicio, entre otros. Los atributos clave se pueden definir como las caracter\u00edsticas que poseen los clientes potenciales. A los efectos del procesamiento ser\u00e1n considerados variables independientes y pueden incluir:<\/p>\n\n\n\n
![\"Atributos](\"https:\/\/www.theskyplanner.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/calificacion-predictiva-prospectos-atributos.png\" "\\"Atributos")
<\/figure><\/div>\n\n\n\nAtributos claves en la calificaci\u00f3n predictiva de prospectos<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n
- Datos del perfil del cliente:<\/strong> incluye informaci\u00f3n demogr\u00e1fica del cliente como la ubicaci\u00f3n y direcci\u00f3n, fecha de nacimiento, nombre, edad, cargo, industria, antig\u00fcedad, segmentos de personas. etc.<\/li>
- Datos de compra del cliente:<\/strong> informaci\u00f3n del historial de compras sobre el cliente, como el dinero gastado en la compra de productos, calidad del producto, tiempo y frecuencia de las compras, los pagos realizados en l\u00ednea o fuera de l\u00ednea, etc.<\/li>
- Datos de participaci\u00f3n del cliente:<\/strong> recoge el comportamiento en l\u00ednea del cliente, actividades de correo electr\u00f3nico como CTO, CTR; actividades del sitio web como visitas, llenado de formularios, vistas o descargas de p\u00e1ginas de productos\/servicios, creaci\u00f3n de cuentas de invitado, registro o activaci\u00f3n de pruebas gratuitas o de paga, asistencia a seminarios o eventos online, etc.<\/li>
- Datos de intenci\u00f3n del cliente:<\/strong> incluyen los intereses revelados por los clientes actuales y potenciales sobre productos y servicios espec\u00edficos, as\u00ed como su disposici\u00f3n a ser contactados por los equipos de marketing y ventas.<\/li>
- Datos del perfil de la cuenta: <\/strong>la informaci\u00f3n sobre el tipo de cuenta, el tama\u00f1o de la empresa, la industria, etc.<\/li>
- Datos de campa\u00f1as de marketing y ventas:<\/strong> las campa\u00f1as generalmente obtienen clientes y prospectos de varios canales, como b\u00fasqueda directa, paga, org\u00e1nica, referencias, redes sociales, entre otros. Identificar los canales de mayor rendimiento permite interactuar de manera m\u00e1s efectiva con clientes actuales y potenciales y enfocarse en optimizar los canales m\u00e1s funcionales.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Una vez identificados los atributos y el objetivo clave, el m\u00e9todo predictivo utiliza algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para crear un modelo que pueda calificar con precisi\u00f3n a los clientes en funci\u00f3n de los datos. El modelo eval\u00faa la relaci\u00f3n entre varios atributos con los clientes, prospectos y el perfil \u00f3ptimo; as\u00ed los califica en funci\u00f3n de su propensi\u00f3n a lograr el comportamiento deseado. Dichos modelos pueden manejar eficientemente cantidades masivas de datos y a la vez analizar las fallas que causaron que los clientes potenciales rechazaran los productos y\/o servicios.<\/p>\n\n\n\n
Limitaciones<\/h2>\n\n\n\n
Aun con todos sus beneficios, la calificaci\u00f3n predictiva de prospectos tiene algunas limitaciones.<\/p>\n\n\n\n
- Requiere una gran cantidad de datos:<\/strong> para predecir la puntuaci\u00f3n de clientes potenciales con precisi\u00f3n, es necesario acceder a cantidades masivas de datos de clientes para entrenar el modelo de aprendizaje autom\u00e1tico e identificar sus patrones de comportamiento.<\/li>
- Requiere una gran experiencia t\u00e9cnica:<\/strong> implementar un modelo de puntuaci\u00f3n predictiva de clientes potenciales desde cero requiere un gran conocimiento t\u00e9cnico y un conjunto de habilidades. La implementaci\u00f3n de una puntuaci\u00f3n predictiva de clientes potenciales tambi\u00e9n requiere el conocimiento de aprendizaje autom\u00e1tico, Big Data e inteligencia artificial.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Salesforce Einstein Lead Scoring<\/h2>\n\n\n\n
Las t\u00e9cnicas de calificaci\u00f3n predictiva de prospectos pueden, y deben, integrarse f\u00e1cilmente con plataformas CRM para complementarse mutuamente y ofrecer mayores ventajas competitivas. Por supuesto, Salesforce va a la vanguardia en este aspecto. En art\u00edculos anteriores<\/a> hemos enfatizado c\u00f3mo Salesforce apuesta por fomentar una adecuada cultura de datos dentro de sus soluciones. Por ello, apuesta por modelos basados en datos y puntos para la calificaci\u00f3n de clientes potenciales haciendo uso de las capacidades de su incre\u00edble herramienta Einstein<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
La calificaci\u00f3n de prospectos de Salesforce Einstein, disponible dentro de las soluciones de Sales Cloud, le ayuda a crear un modelo de puntuaci\u00f3n predictivo automatizado y personalizado para tu empresa. Dicho modelo puede ser utilizado por los equipos de marketing y ventas para identificar y priorizar los clientes potenciales y para convertirlos en clientes.<\/p>\n\n\n\n
Sin dudas, los modelos predictivos basados en inteligencia artificial han fortalecido y llevado a un nivel m\u00e1s alto la calificaci\u00f3n de prospectos. Actualmente, representan una de las herramientas m\u00e1s determinantes en la rentabilidad y el \u00e9xito empresarial.<\/p>\n\n\n\n
Por su parte, Salesforce Einstein Lead Scoring se convierte en una de las mejores soluciones en este \u00e1mbito. Para aquellas empresas que no disponen de un equipo interno de ciencia de datos, es un activo insustituible. Puede aumentar las tasas de conversi\u00f3n y redirigir certeramente las relaciones con su p\u00fablico objetivo. Adem\u00e1s, es altamente personalizable a fin de satisfacer las demandas de casi cualquier empresa. Si necesitas ayuda con Einstein Lead Scoring, el equipo de Skyplanner puede ayudarte. Escr\u00edbenos a hello@theskyplanner.com<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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- Reducci\u00f3n de errores humanos:<\/strong> gracias a su enfoque centrado en datos y la utilizaci\u00f3n de herramientas de IA como el aprendizaje autom\u00e1tico, se reduce la posibilidad de errores subjetivos por sesgos o juicios humanos.<\/li>