lead scoring

El uso de datos se vuelve cada día más imprescindible en los departamentos de marketing de pequeñas, medianas y grandes empresas.

New Call-to-action

 

El empleo del data science es vital para conocer al cliente y hacerle llegar comunicaciones lo más personalizadas posible. Pero ¿cómo realizar estas acciones con éxito? Uno de los primeros pasos es el lead scoring. En este artículo analizamos qué es y su potencial para convertir más en las campañas de publicidad.

 

‘Lead scoring’: cuando la segmentación lleva a la conversión

El profesor y consultor Dr. Geoffrey Moore dijo: “sin el análisis de big data, las empresas están ciegas y sordas”. Y es que de nada sirve acumular datos si no se realizan los análisis adecuados y las acciones correctas. Es decir, ya no estamos ante el dilema sobre si hay que almacenar o no los datos de los clientes; la cuestión es cómo hacerlo.

Una de las principales segmentaciones que nos permite realizar el data science es el lead scoring. El lead scoring es la clasificación que se puede atribuir a un lead o registro. Es decir, gracias a este método, podemos determinar en qué fase de la vida del cliente se encuentra un usuario.

Personalizando las campañas

Identificar aspectos como cuán similar es el usuario al buyer persona ideal, cuál es su interacción con la empresa en cuestión o en qué punto del proceso de compra se encuentra permiten realizar campañas realmente segmentadas y adecuadas a cada tipo de cliente objetivo.

No se puede pretender lanzar la misma comunicación a personas que se encuentran en puntos diferentes en relación con un negocio concreto. Supongamos que estamos ante un negocio de venta de zapatos que debe realizar campañas para aumentar sus ventas. No podemos realizar la misma campaña dirigida a alguien que acaba de conocer la marca que a quien ya es seguidor en redes sociales, ya ha visitado la web y ha estado mirando otros zapatos de otras marcas.

Ejemplo de ‘lead scoring’

Podemos realizar un ejemplo de lead scoring siguiendo con el caso de la tienda de zapatos. Se podría categorizar a los clientes de acuerdo con los siguientes parámetros:

  • No conocen la marca.
  • Conocen la marca, pero todavía no han comprado.
  • Conocen la marca y han estado a punto de comprar.
  • Conocen la marca y ya han comprado.
  • Conocen la marca, compraron, pero hace un tiempo que no tienen relación con ella.

Cada uno de los leads debe recibir una comunicación distinta y, cada una de estas comunicaciones, debe tener, a su vez, distintos objetivos. El objetivo de la campaña dirigida al usuario que no conoce la marca debe ser distinto al que ya la conoce y ha comprado.

A su vez, gracias a las herramientas digitales que pone a nuestro alcance el data science, podemos atribuir ciertos valores y modificar de forma automática el lugar que ocupa cada uno de los usuarios.

En conclusión, podemos afirmar que una buena segmentación de los leads o lead scoring permitirá realizar un mejor lead nurturing (conjunto de interacciones que se realizarán a cada segmento) y, por tanto, conseguir más rentabilidad y más conversiones en las campañas de marketing.

New Call-to-action

No Comments

Post a Comment