Puntuación de clientes potenciales

La puntuación de clientes potenciales asigna puntos a los clientes potenciales en función de las características y comportamientos que indican la probabilidad de compra. Un cliente potencial que visita las páginas de precios, asiste a una demostración y se interesa por el contenido de los correos electrónicos acumula puntos. Las puntuaciones más altas = clientes potenciales más interesados que merecen la atención prioritaria del departamento de ventas.

¿Qué es la puntuación de clientes potenciales?

La puntuación de clientes potenciales cuantifica la calidad de los mismos. En lugar de tratar a todos los clientes potenciales por igual, la puntuación ayuda a los equipos de ventas a priorizar su tiempo. Un cliente potencial puntuado puede recibir 100 puntos por asistir a una demostración, 50 por visitar la página de precios y 25 por abrir un correo electrónico. Los clientes potenciales que superan un umbral (por ejemplo, 300 puntos) se dirigen al departamento de ventas; los demás pasan al departamento de captación. Plura realiza un seguimiento de la participación en las conversaciones como indicador principal de puntuación: las preguntas detalladas, la gestión de objeciones y las menciones en la cronología aumentan la puntuación del cliente potencial.

Puntuación demográfica frente a puntuación conductual

Las mejores prácticas combinan ambas cosas:

  • Puntuación demográfica: tamaño de la empresa, sector, ubicación (adecuada para su cliente ideal).
  • Puntuación de comportamiento: visitas al sitio web, interacción con el correo electrónico, asistencia a demostraciones, duración de las demostraciones (señal de compra).
  • Juntos revelan la preparación: Demografía alta + comportamiento bajo = empresa equivocada; Demografía baja + comportamiento alto = mal momento.

Por qué es importante la puntuación de clientes potenciales

Sin puntuación, el departamento de ventas pierde tiempo con clientes potenciales de baja calidad y pierde oportunidades con clientes potenciales interesados. La puntuación garantiza que los clientes potenciales más interesantes reciban inmediatamente la atención del departamento de ventas. Incluso una mejora del 10 % en la calidad de los clientes potenciales puede aumentar las tasas de conversión entre un 20 % y un 30 %, ya que el departamento de ventas dedica menos tiempo a los clientes poco interesados.

Preguntas frecuentes relacionadas con

Puntuación de clientes potenciales

¿Cuál es un buen umbral para la puntuación de clientes potenciales?

Depende de tu sistema de puntuación. Si la puntuación máxima es 1000, el umbral podría ser 300-400. Si la máxima es 100, el umbral podría ser 60-70. Empieza con las puntuaciones de tus mejores clientes y establece ese umbral.

¿Cómo determino los valores de los puntos?

Empieza por lo sencillo. Asigna puntos basándote en la correlación de conversión: si los asistentes a la demostración convierten en un 40 %, pero los que abren los correos electrónicos convierten en un 5 %, las demostraciones obtienen más puntos. Perfecciona con el tiempo basándote en los datos de conversión reales.

¿Debo dirigir automáticamente los clientes potenciales con puntuaciones altas al departamento de ventas?

Sí, pero añade una comprobación humana. Un cliente potencial podría obtener una puntuación alta en los bots (interacción falsa) o en un momento inadecuado. El departamento de ventas debe revisarlo antes de ponerse en contacto, pero los clientes potenciales con puntuaciones altas deben ser contactados en cuestión de horas.

¿Qué pasa si alguien obtiene una puntuación alta pero no convierte?

Tu modelo de puntuación es incorrecto. Investiga: ¿Se trata de un caso atípico o tu modelo es sistemáticamente incorrecto? Utiliza datos de conversión reales para recalibrar los valores de los puntos para diferentes actividades.

¿Puedo utilizar la IA para la puntuación de clientes potenciales?

Sí. Los modelos de aprendizaje automático que analizan miles de clientes potenciales identifican patrones que los humanos pasan por alto. Con el tiempo, la puntuación de la IA se vuelve más precisa que los modelos manuales.

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