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Lead scoring: Qué es y Cómo calcular un lead score de forma profesional [Guía Completa]

Lead Scoring: Guía Completa

¿Alguna te has preguntado qué es el lead scoring y cómo implementarlo en tu negocio digital? Bien, hemos de decirte que estás en el camino correcto. La base del éxito del marketing digital radica en iniciar conversaciones y relaciones comerciales con los prospectos más interesados de forma recurrente. Y para determinar quiénes son los clientes que más predispuestos a comprar están, es fundamental el lead scoring.

En este artículo aprenderás exactamente qué es eso de lead scoring, cómo calcular un lead score de forma profesional y ejemplos de cálculos aplicados a negocios reales para que te sirvan te inspiración. Comenzamos 🚀.

Contents

¿Qué es lead scoring?

El lead scoring es el proceso de asignar valores, en la forma de puntos numéricos en su mayoría de veces, a cada prospecto o lead generado para tu negocio. Este proceso sirve principalmente para que los equipos de venta y marketing puedan decidir y priorizar de manera correcta el trabajo con la base de prospectos, y así aumentar la tasa de conversión de clientes.

📝 Es posible realizar esta calificación o “scoring” basándose en diferentes atributos, como por ejemplo la información profesional que hayan aportado durante el registro o desde qué plataforma se conectan a tu sitio web.

✅  Si bien la generación de leads es la prioridad número uno, sin un buen lead scoring y una buena estrategia de lead nurturing, tus esfuerzos no darán los resultados esperados. Por este motivo, te recomendamos que sigas leyendo el artículo hasta el final.

¿Para qué sirve el lead scoring?

En la práctica, el “lead scoring” sirve principalmente pata aumentar la eficiencia de los equipos de marketing y ventas. Si clasificas en niveles de interés a tus prospectos, puedes focalizarte de forma más precisa en aquellos más predispuestos a convertirse en clientes y aumentar tu productividad con una misma base de datos.

✅ La mejora en la eficiencia viene de diversas fuentes;

1. El análisis de los leads se realiza mucho más rápido y aplicando criterios puramente objetivos.

2. Los leads que directamente están muy cualificados son trasladados al equpo de ventas. No hace falta hacer ninguna estrategia complementaria con estos.

3. Puedes targetizar mejor tus mensajes y adaptar el tono en función de las señales de intención de compra que te hayan dado.

 

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5 Modelos de Lead Scoring

Los modelos de lead scoring harán que los puntos que asignes a cada lead en concreto refleje real el grado de interés o predisposición para con tu producto o servicio. Normalmente esta puntuación suele ir de 0 a 100, aunque cada modelo tiene sus propias particularidades y también puede apoyarse en valores no números para generar la clasificación.

👉 A continuación , nos gustaría presentarte seis tipos de modelos de lead scoring diferentes basados en el tipo de datos que es posible recolectar.

1. Datos demográficos

Si tu buyer persona es un tipo de grupo de mográfico en particular, deberás realizar preguntas concretas durante el proceso de captación de datos para poder incluir esta información en tu modelo de lead scoring.

Por ejemplo, si el target de tu nuevo software de SEO son responsables de marketing, o webmaster de nichos, deberás preguntar específicamente cuál es su profesión, ya que los mensajes para cada uno de estos públicos objetivos deben ser muy diferentes.

👉 Aquí podrás sustraer grupos de profesionales que no forman parte de tu público objetivo. De igual forma puedes hacer esto para localidades. Si únicamente envías a X zonas de la península, puedes dar una puntuación negativa a cualquier lead que viva fuera de la cuidad, estado, código postal, país, etc.

Si algunos de tus campos son opcionales , como puede ser el número de teléfono, puedes otorgar puntos extra a los que dan información de todas formas.

2. Datos de empresa

✅ Este punto es clave para negocios B2B. Si vendes a otras empresas, conocer cómo de grande es su compañía, el número de empleados, la industria en la que está presente, o su facturación, te dará una información muy valiosa para determinar cómo de probable es que este prospecto acabe convirtiéndose en tu cliente. Por varios motivos:

1. Por capacidad económica – Es grande, puede pagarte. O es pequeña, no puede pagarte.
2. Por afinidad – Mi solución le vale. Mi solución no le vale.

3. Datos de Navegación online

Si trabajas con diferentes leads magnets, puedes segmentar tus leads de una forma muy clara. Así mismo, si trackeas su navegación en tu sitio web, también puedes ver el grado de interés.

📝 Por ejemplo , de los leads que acabaron convirtiéndose en clientes, qué % descargaron X lead magnet y cuáles Y. Otorga una mejor puntuación en consecuencia a los futuros leads que descargaron el recurso que haya convertido mejor en el pasado.

👉 De igual forma, deberás otorgar mayores puntuaciones a los leads que han realizado más vistas de página en tu sitio, ya que esto es un indicador claro de que te han estudiado mejor.

4. Datos del Correo Electrónico

✅  Datos como las tasas de apertura y de clics en el cuerpo del correo, por otro lado, te aportarán una idea bastante precisa del nivel de interés de un prospecto. Tu equipo de ventas y marketing debe saber quiénes abren con mayor frecuencia cada correo en tu campaña de lead nurturing.

Además, también valora con una puntuación más alta a aquellos que hacen clic donde tiene que hacer una acción,como atender a un webinar o una demo, ya que requiere un esfuerzo extra.

5. Filtra el Spam

No hace falta explicar en este artículo qué es el spam, pero creo que podrás tener claro que quieres que tus listas de leads estén lo más limpias posibles para tener una idea fidedigna de lo que hay en tu base de datos.

❌  Por tanto, te recomendamos asignar puntuaciones negativas a cualquier lead con datos que te puedan hacer sospechar o indicar de algún tipo de spam o usuario falso. Si ves que la dirección de correo es muy larga, sin coherencia o con caracteres inválidos, descarta ese lead.

Baja la puntuación también a aquellos con nombre o apellidos extraños. Lo más probable es que no se acaben convirtiendo en tus clientes.

¿Cómo saber qué dato es más importante en lead scoring?

Antes de presentarte todas las maneras de realizar un lead score, nos gustaría responderte a esta pregunta tan frecuente. ¿Cómo sé qué dato es el más importante en mi sistema de puntuación?

👉  Bien, esta pregunta que a priori puede resultar algo complicada tiene una respuesta muy simple. Sentido común y experiencia.

Sentido común para determinar qué tipo de usuario es el que puede y quiere comprar y experiencia para analizar tu base de clientes actual.

✅  La forma más sencilla es analizar tus clientes actuales y puntuar en función de las características positivas que tengan en común tu base de clientes actuales, ya que han demostrado que son el público que es más probable que te acabe comprando.

¿Es suficiente un solo lead score?

📝 Si únicamente tienes un tipo de buyer persona, que reúne características similares para tu producto o servicio, entonces con uno será suficiente en una fase inicial. Sin embargo, si atacas a nuevas audiencias o expandes tu catálogo de productos, probablemente necesites extender y crear más sistemas de lead scoring.

Si tienes por ejemplo un negocio de compra recurrente, también es recomendable crear un sistema de lead scoring basado en la “fidelidad” del cliente, y trabajarlo de forma distinta.

 

Tipos de Leads Scoring

 

Lead Scoring Manual – La forma más sencilla de calcular el Lead Score

La forma más simple de calcular un lead score para tus prospectos en mediante lo que se conoce como lead scoring manual:

1. En primer lugar calcula tu tasa total de conversión de todos tus leads. Esto se hace dividiendo tu número de clientes entre tus leads y multiplicando el valor por 100.

2. Después selecciona las 5 características, atributos o valores clave que consideras más importantes de tus clientes. Será lo que puntúes posteriormente.

3. Calcula las tasas de cierre de cada uno de esos atributos en concreto. Es muy difícil que todos tengan las 5, pero sí que quizás habrá algunas características que se repitan mucho más que otras, así que cada una de estas características debe ser medida.

📝 Por ejemplo, si de 100 leads clientes, 50 comparten X característica y de esos 50, finalmente 10 han sido tu cliente, la tasa de cierre de esa característica es mucho más alta.

4. Compara las tasas de cierre de cada atributo con la tasa de cierre general y asígnale valores de puntuación del 0 al 100 a cada atributo en función de su importancia en comparación a la media.

👉 Por ejemplo. Tienes 20 clientes, de los cuáles 10 son empresas de más de 10 empleados, 5 son de tu ciudad y 3 son usuarios de X otro servicio complementario.

De los tres atributos anteriores, se desprende claramente que el tamaño de la empresa es la característica que más predominancia debe tener, ya que es la más común entre la mayoría de clientes del negocio.

✅  Aunque puedas sentir que la puntuación es aleatoria, intenta realizar este proceso de una forma organizada. Por ejemplo, si tu tasa de cierre general es de 10% y para el atributo “empresa de más de 10 trabajadores” es de 20 %, , entonces la tasa de cierre para ese atributo es 2 veces tu tasa de cierre general. Así que podrás asignarle 50 puntos.

 

Otros Tipos de Lead Scoring

 

⩥ Lead scoring de regresión logística

El método más básico es el lead scoring manual. Sin embargo, el hecho de aplicar conceptos matemáticos como la regresión logística, nos ayuda a obtener una mayor precisión en el sistema de puntuación de nuestros leads.

✅ Esta técnica es muy empleada en minería de datos e implica que se construye un sistema de regresión que muestre la probabilidad de que un lead se convierta en un cliente. Esto se logra analizando cómo los atributos del cliente interactúan entre ellos (como su industria, tamaño de empresa y si ha solicitado una prueba o no), y las combinaciones de atributos máx exitosas.

⩥ Lead scoring predictivo

El lead scoring predictivo utiliza los principios del machine learning y su capacidad de análisis para identificar los mejores leads por ti. La puntuación predictiva revisa la información que tus clientes tienen en común, al igual que con los leads que no se convirtieron, para crear una fórmula que te permita a ti y a tu equipo de ventas priorizar leads.

👉 Además, a medida que el sistema de machine learning vaya teniendo más información real, el sistema de scoring se hace más inteligente y mejora su funcionamiento. Este sistema está implementado en alguno software CRM.

¿Qué criterios sirven para identificar un lead calificado por marketing?

Ya te explicamos en el artículo sobre qué es un lead, la diferente clasificación que es posible hacer con un lead.

Al identificar las características individuales que constituyen un Lead de Marketing Calificado (MQL), es posible asignar valores de puntos a cada uno de estos requisitos para formar la base de tu sistema de puntuación de clientes potenciales.

✅  Como hemos visto anteriormente, te recomendamos realizar análisis de clientes para identificar las tasas de conversión de cada uno de sus atributos principales. Luego, compara estas tasas entre sí. Debes identificar qué características concretas tienen las tasas de cierre más altas, así como las actividades o acciones que llevaron a los mejores clientes potenciales a esa conversión.

Una vez que hayas determinado los criterios que califican a un prospecto sólido, puedes establecer un sistema de puntos y asignar valores a cada criterio.

👉 Se puede utilizar cualquier escala de valor, pero generalmente se prefiere una escala de 0 a 100. Cuanto más cercano esté a 100, más rápidamente podrá avanzar en su proceso de compra.

Después de configurar los valores de puntos para cada una de las categorías de calificación de clientes potenciales, decide con qué puntuación permitirás al equipo de ventas iniciar una conversación.

⩥ Ejemplo de lead scoring para una desarrolladora de software

Por ejemplo, si quisieses valorar la calidad de un lead para determinar qué posibilidad existe de que ese lead acabe comprando algún paquete de desarrollo de software, una empresa podría utilizar los siguientes criterios de lead scoring

  1. Visitar la página de precios: +10 puntos
  2. Descargar recursos o documentos técnicos: +15 puntos
    Solicitar Demo +25 puntos
  3. Cargo de toma de decisiones en IT: +25 puntos
  4. Recomendación directa de otro cliente: +25 puntos

 

Conclusión Final

Esperamos que esta guía te haya resultado de utilidad y hayas aprendido qué es el lead scoring y cómo realizarlo. Si necesitas ayuda con tus procesos de captación, gestión, y conversión de leads, no dudes en ponerte en contacto con nosotros. En Dosmedia somos profesionales del marketing digital con más de 20 años de experiencia.

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