Uso de la puntuación predictiva de clientes potenciales para el éxito en la configuración de citas

  • ¿Cómo puede una empresa optimizar su proceso de generación de leads?
  • Primero, separando la configuración de citas del cierre de acuerdos. Sus representantes de ventas cerrarán más acuerdos si se enfocan solo en los clientes potenciales altamente calificados y no pierden el tiempo en prospectos desmotivados y poco atractivos.
  • En segundo lugar, consiguiendo que los programadores de citas utilicen un software de puntuación de clientes potenciales. Atrás quedaron los días en que los puntos se asignaban manualmente. El software de puntuación de clientes potenciales existente permite una mayor precisión y automatización.

Además, el software moderno de puntuación de clientes potenciales se basa en análisis predictivos y algoritmos de aprendizaje automático y proporciona resultados más fiables que la puntuación de clientes potenciales tradicional. Dados muchos matices y detalles del embudo de ventas, algunas empresas optan por subcontratar sus primeras etapas. Es posible subcontratar no solo la puntuación de clientes potenciales, sino también todo el conjunto de servicios de establecimiento de citas B2B de profesionales. ajuste de cita y proveedores de generación de leads. Sin embargo, si desea desenredar el nudo apretado de la puntuación de clientes potenciales y sus beneficios para su negocio, hemos preparado algunas ideas para usted.

¿Por qué la puntuación de prospectos predictiva es mejor que la puntuación de prospectos tradicional?

Probablemente sea imposible imaginar una empresa exitosa trabajando ahora sin la puntuación de clientes potenciales: se cierran menos negocios; los representantes de ventas se desmoralizan. Sin embargo, las soluciones tradicionales de puntuación de clientes potenciales se pueden mejorar aún más. Si ha utilizado solo la puntuación de clientes potenciales tradicional hasta ahora, es posible que haya experimentado lo siguiente:

  • Algunos clientes potenciales obtienen una puntuación arbitraria debido a los juicios individuales de los gerentes y representantes de ventas que ingresan puntos de datos según su comprensión.
  • Falta de puntos de datos si una empresa es nueva
  • Inexactitudes en la puntuación de clientes potenciales porque los representantes y gerentes olvidan o no encuentran tiempo para ingresar repetidamente nuevos datos de ventas
  • Los gerentes y representantes de ventas que ingresan puntos de datos no lo hacen con regularidad

Muchos proveedores de software CRM, como Salesforce y Hubspot, han integrado herramientas analíticas y puntuación de clientes potenciales en sus plataformas de automatización de ventas y marketing. Sin embargo, cuando se agrega Inteligencia Artificial a la combinación, eleva la puntuación tradicional de clientes potenciales al siguiente nivel de análisis predictivo y mejora en gran medida la precisión y el impacto.

También llamado modelado del comportamiento del cliente, la puntuación predictiva de clientes potenciales utiliza sus datos de su software CRM para diseñar algoritmos y seleccionar prospectos 'listos para comprar' del grupo de clientes potenciales no seleccionados. Basado en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, la puntuación predictiva proporciona una mayor precisión y eficiencia en la calificación de clientes potenciales que sus equipos de marketing y ventas.

Los algoritmos y el aprendizaje automático pueden complementar la información que les proporcionas al obtener datos de fuentes de terceros.

Las herramientas de puntuación predictiva analizan tanto los datos que dan como resultado acuerdos cerrados y ofertas fallidas. Los algoritmos calculan datos demográficos para averiguar qué tienen en común sus clientes actuales y qué información se puede extender a nuevos clientes potenciales. Tradicionalmente, los gerentes y representantes de ventas responsables de la puntuación de clientes potenciales usaban Excel para usar la regresión logística basada en fórmulas y calcular la probabilidad de que un cliente potencial comprara el producto. La puntuación predictiva de clientes potenciales basada en IA puntúa automáticamente los clientes potenciales sin esfuerzos adicionales por parte de sus vendedores.

Además, el software de puntuación predictiva de clientes potenciales puede funcionar con conjuntos de datos mucho menos masivos que los que requiere la puntuación de clientes potenciales tradicional. Los algoritmos y el aprendizaje automático pueden complementar la información que les proporcionas al obtener datos de fuentes de terceros.

Actividades de establecimiento de citas B2B

Analicemos rápidamente el papel que juegan los programadores de citas en las empresas B2B. Un programador de citas es una persona contratada para hacer el trabajo de preparación en la generación de prospectos seleccionando y calificando prospectos y convirtiéndolos en prospectos de alta calidad. Este enfoque de utilizar los servicios de los coordinadores de citas además del equipo de ventas permite a los representantes de ventas trabajar con un número menor de clientes potenciales pero cerrar más acuerdos.

Si desea aprovechar al máximo la generación de clientes potenciales, asegúrese de tener la configuración de citas B2B integrada en el proceso de ventas de su empresa. Hay dos opciones para programar citas en una empresa de cualquier escala:

Uso de los servicios de los organizadores de citas salientes  

No necesita profundizar demasiado en la teoría y la práctica de la puntuación de clientes potenciales en particular y la generación de clientes potenciales en general si subcontrata el establecimiento de citas de una empresa de generación de clientes potenciales B2B de buena reputación y de establecimiento de citas. Se beneficiará aún más de la configuración de citas B2B si paga por cita establecida.

Elevación de personas encargadas de fijar citas

Llevará más tiempo que subcontratar el establecimiento de citas, pero es más rentable a largo plazo. Busque buenas habilidades de comunicación, aptitud analítica y una gran capacidad para manejar los rechazos de sus empleados actuales para alentarlos a programar citas. O contrate coordinadores de citas de un lado.

Limitaciones de la puntuación predictiva de prospectos

Antes de entusiasmarse con la efectividad de las soluciones de puntuación predictiva, echemos un vistazo a las deficiencias asociadas con el estado actual del análisis predictivo basado en IA en ventas y marketing.

  • La puntuación predictiva de clientes potenciales se basa en datos. Significa que si una empresa acaba de comenzar y no ha acumulado al menos doscientas o trescientas transacciones, la puntuación predictiva no funcionará. En tal caso, la profesionalidad de los equipos de ventas y el conocimiento del mercado de la alta dirección es más importante. Sin embargo, algunos software de puntuación predictiva funcionan en los modelos de predicción global (lea sobre Einstein de Salesforce a continuación).
  • Predictivo no significa prescriptivo todavía. Si un representante de ventas no comprende las razones por las que este cliente potencial en particular obtiene una puntuación más alta que otra, la mayoría de los sistemas de puntuación predictiva no le dirán por qué. Sin embargo, las aplicaciones prescriptivas pueden brindar algunos conocimientos, pero aún no están integradas con la puntuación de clientes potenciales y deben usarse por separado.
  • La puntuación predictiva de clientes potenciales no es flexible. Primero, cuando cambia un mercado objetivo, los datos de ventas existentes ya no son válidos. En segundo lugar, la puntuación predictiva aún no ha perfeccionado los matices de un recorrido circular del cliente. Hoy en día, los clientes interactúan con las marcas de manera no lineal, pero los modelos de puntuación de clientes potenciales representan principalmente la parte superior de los datos del embudo de ventas, como los datos demográficos y firmográficos. Algunas soluciones de puntuación predictiva, como Infer, tienen integraciones con el software de automatización de marketing basado en SaaS Marketo, pero los datos de interacción que proporciona Marketo aún no pasarán de la parte superior del embudo.
La puntuación tradicional de clientes potenciales a veces puede verse como una brecha para dividir a los equipos de ventas y marketing porque cada uno tiene diferentes supuestos sobre la calificación de clientes potenciales. El análisis predictivo basado en inteligencia artificial sobre la base de la puntuación de clientes potenciales de hoy pone fin a los desacuerdos entre los dos departamentos.

Los 3 mejores softwares de puntuación predictiva de clientes potenciales

HubSpot. La puntuación predictiva de clientes potenciales está integrada en la plataforma de software de ventas, marketing y CRM de Hubspot. La función de puntuación de clientes potenciales basada en inteligencia artificial de Hubspot combina tanto la puntuación predictiva que se vuelve más inteligente con el tiempo como la puntuación tradicional que se puede personalizar de acuerdo con sus propios criterios. Con un modelo predeterminado, la solución de puntuación de clientes potenciales de Hubspot puede ser demasiado complicada para las empresas más pequeñas, pero una vez que la domine, la encontrará extremadamente útil: sus representantes de ventas solo necesitarán revisar sus paneles para saber en qué prospectos enfocarse.

Fuerza de ventas. Salesforce es otro gigante entre el software de marketing y ventas automatizado que proporciona una solución integrada de puntuación de clientes potenciales como Hubspot. Si ya está utilizando Salesforce, su servicio de análisis predictivo Sales Cloud Einstein está disponible para usted. Al elegir entre una variedad de modelos predictivos, Einstein destaca las pistas que considera las más populares. Una vez que los nuevos datos ingresan al CRM, Einstein se actualiza automáticamente. Si no tiene suficientes datos, la aplicación utilizará un modelo global que se basa en los clientes de Salesforce y volverá a sus datos tan pronto como alcance la cantidad requerida de conversiones de clientes potenciales. Además, Einstein también puede dar sugerencias prescriptivas, como los mejores horarios para las reuniones, estrategias de seguimiento, etc.

Inferir. A diferencia de Hubspot y Einstein de Salesforce, Infer es una solución de puntuación de clientes potenciales diseñada para conectarse a su plataforma de automatización de marketing y CRM. Infer utiliza una conexión API en vivo y proporciona acceso integrado a una base de datos mundial. La precisión de las predicciones abarca tres semanas. Utilizando los datos de su sistema de automatización de marketing y la base de datos de CRM e Infer, el software asigna puntuaciones precisas. Como resultado, sus representantes comprenden qué pistas son calientes y cálidas y deben seguirse y cuáles son frías y se recomienda eliminarlas.

Resumen

La puntuación tradicional de clientes potenciales a veces puede verse como una brecha para dividir a los equipos de ventas y marketing porque cada uno tiene diferentes supuestos sobre la calificación de clientes potenciales. El análisis predictivo basado en inteligencia artificial sobre la base de la puntuación de clientes potenciales de hoy pone fin a los desacuerdos entre los dos departamentos. Como parte de la generación de prospectos y el establecimiento de citas, la calificación de prospectos puede marcar una gran diferencia para su negocio si se maneja correctamente. Si a estas alturas probablemente siente la sensación ardiente de tener en sus manos las soluciones de puntaje de clientes potenciales más efectivas, aproveche el poder del análisis predictivo y aumente sus tasas de conversión y tasas de cierre. Si no está seguro de qué software y hardware son los mejores para la puntuación de clientes potenciales, comuníquese con una agencia con experiencia en generación de clientes potenciales y establecimiento de citas y obtenga asistencia de inmediato.

Sophia William

Sophia William es una experta de la industria que disfruta escribiendo sobre educación, investigación y estilo de vida, etc. Le encanta estar al aire libre y explorar nuevas oportunidades cuando surgen. Sophia encuentra la felicidad en la investigación de nuevos temas que ayudan a expandir sus horizontes. 


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