PIPELINE COMERCIAL
Lead scoring: céntrate en los leads con más probabilidades de convertir
El lead scoring con TIMi estima la probabilidad de que cada lead se convierta en cliente y muestra los factores que hay detrás de la puntuación, para que el esfuerzo comercial vaya donde da resultado.
Propensión a convertir
Modeler compara los leads que se convirtieron con los que siguen en cualificación.
Todos los canales
Datos declarados, fuente de captación e interacciones de marketing en una sola tabla.
Puntuación explicada
Cada puntuación incluye los factores que la explican.
CÓMO FUNCIONA
Cómo funciona el lead scoring.
Tres pasos, en un solo motor, en un servidor estándar sin clúster.
1. Preparar los datos
Anatella reúne los datos declarados del lead, las interacciones con los canales de marketing y ventas y el historial de conversión de los leads anteriores, y los estructura en variables.
2. Construir el modelo
Modeler compara los leads que se han convertido en clientes con los que siguen en cualificación, y estima una probabilidad de conversión.
3. Puntuar y explicar
Cada lead recibe una puntuación de conversión con los factores que la explican, como la fuente de captación, la interacción con los contenidos o un perfil parecido al de leads ya convertidos.
HACERLO BIEN
Lo que necesita un modelo de lead scoring.
Una puntuación vale lo que valen el historial del que aprende y la forma en que la usan los equipos comerciales.
Partir del historial de conversión
El modelo aprende de leads cuyo resultado se conoce, por lo que hace falta algo de historial de conversión. Sin él, puede ir primero una fase de recogida de datos o una puntuación provisional basada en reglas de negocio.
Mantener la puntuación actualizada
Una puntuación refleja la interacción en un momento dado. Recalcularla con frecuencia, idealmente tras cada interacción, mantiene la clasificación alineada con el comportamiento actual del lead.
Mantener a las personas en el circuito
La puntuación prioriza el esfuerzo, no sustituye a la cualificación. La decisión final es del equipo comercial, que puede leer los factores que hay detrás de cada puntuación.
EXPLICABILIDAD
Una puntuación dice quién. Los factores dicen cómo abordarlo.
Una puntuación por sí sola indica que un lead parece prometedor, no por qué. Un modelo de caja blanca muestra qué lo determina, para que el enfoque responda al motivo real de interés y no se limite a seguir una cifra sin contexto.
Para los equipos comerciales y de marketing
La cualificación y el seguimiento se concentran en los leads con puntuación alta, con un enfoque basado en los factores identificados.
Para los requisitos de transparencia
Un modelo que justifica cada resultado variable a variable aporta la documentación necesaria para responder a las expectativas de transparencia, como el RGPD y el AI Act. La evaluación de conformidad en sí corresponde a tu equipo jurídico.
Para los responsables de los modelos
El Drift Report integrado en Modeler muestra cuándo un modelo pierde precisión, para actualizarlo cuando hace falta y no en una fecha fija.
DATOS
Los datos que utiliza un modelo de lead scoring.
Anatella se conecta a más de 80 fuentes, por lo que estos datos se pueden reunir sin desarrollo a medida previo.
Datos declarados
Sector, tamaño de la empresa y cargo en B2B, o datos de perfil en B2C.
Fuente de captación
El canal y la campaña que trajeron al lead.
Interacciones de marketing
Páginas visitadas, correos abiertos, contenidos descargados.
Historial de conversión
Leads anteriores y su resultado, como base de aprendizaje.
PRUEBAS
Visto en producción.
Resultados de nuestros casos de éxito publicados sobre segmentación de leads y clientes.
Rendimiento comercial multiplicado por 4
Cofidis perfiló a los leads con más probabilidades de convertir y los contactó de forma proactiva: 6,2 % de conversión frente al 1,5 %, y 3,5 millones de euros de ingresos brutos adicionales.
El 26 % del 15 % contactado contrató un crédito
ING se dirigió al 15 % de clientes empresa con más probabilidades de necesitar financiación y aumentó la conversión un 20 %, con recursos comerciales limitados.
Conversión elevada del 4 % al 34 %
La precisión de la segmentación permitió a BNP Paribas lanzar campañas más pequeñas y más precisas en lugar de campañas masivas.
FAQ
Preguntas frecuentes.
¿Funciona el lead scoring sin historial de conversión?
Hace falta algo de historial de conversión, aunque sea limitado, para entrenar el modelo. Sin él, una fase de recogida de datos o una puntuación provisional basada en reglas de negocio puede preceder al modelo predictivo.
¿Hay que recalcular la puntuación en cada interacción?
Idealmente sí, o a intervalos cortos, porque la puntuación refleja cómo evoluciona la interacción del lead con el tiempo.
¿Sustituye el lead scoring a la cualificación humana?
No, la complementa priorizando el esfuerzo. La decisión final de cualificación sigue en manos de los equipos comerciales.
¿Funciona en B2B y en B2C?
Sí. La lógica es la misma: comparar el perfil y el comportamiento de un lead con los de leads ya convertidos, ya sea el ciclo de venta B2B o B2C.
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