Lead scoring en el B2B: un modelo sencillo a partir de señales del sitio web

El lead scoring responde a una pregunta sencilla: ¿a quién llama primero ventas? En lugar de decidir por intuición, cada empresa o cada contacto recibe una puntuación. Quien supera un umbral se atiende. Suena a gran software de marketing, pero funciona ya con una tabla y unas pocas reglas claras.

Dos preguntas, dos ejes

Un buen modelo separa dos cosas que a menudo se mezclan:

• Encaje: ¿encaja la empresa con lo que usted vende? Sector, tamaño, región, tecnología utilizada.
• Comportamiento: ¿muestra la empresa interés ahora? Visitas al sitio web, descargas, inscripciones, respuestas a correos.

Una empresa con un encaje perfecto que nunca llega a su sitio web es un objetivo para marketing, no para una llamada. Una empresa que lee a diario pero nunca compraría solo cuesta tiempo. Lo interesante es la intersección.

Un modelo de ejemplo

Los puntos son una propuesta. Adáptelos a su negocio.

Las deducciones son tan importantes como los puntos. Quien solo lee ofertas de empleo es con alta probabilidad un candidato y no un comprador. Qué visitas de página son especialmente significativas lo explica Detectar el interés de compra: qué visitas de página cuentan.

Fijar umbrales

Divida los valores en tres tramos:

• A partir de 70 puntos: ventas contacta en un plazo de dos días laborables, con referencia al tema que la empresa ha leído.
• De 40 a 69 puntos: se ocupa marketing, por ejemplo con contenidos adecuados, invitaciones o anuncios.
• Menos de 40 puntos: observar, no hacer nada.

Es importante que ambos equipos fijen los umbrales conjuntamente. De lo contrario ventas se queja de leads malos y marketing de leads abandonados.

Dejar que los puntos caduquen

El interés tiene un límite temporal. Quien leyó la página de precios hace tres meses quizá ya haya decidido hace tiempo. Por eso cuente los puntos de comportamiento solo de los últimos 30 días, o reste cada mes una parte. Los puntos de encaje se mantienen mientras no cambie nada en la empresa.

Revisar cada mes

Un modelo es una suposición. Revíselo una vez al mes con tres preguntas:

1. ¿Cuántas empresas por encima del umbral llegaron a una conversación? Si casi ninguna, el umbral es demasiado bajo o los puntos están mal repartidos.
2. ¿De dónde vinieron los cierres de los últimos meses? ¿Tenían esas empresas valores altos antes? Si no, falta una característica en el modelo.
3. ¿Qué características aparecen una y otra vez en los buenos leads? A esas se les da más peso.

De dónde proceden los datos

• Encaje: de su CRM, de datos públicos de empresas o del sitio web de la empresa.
• Comportamiento en su sitio web: a nivel de empresa, de una herramienta de reconocimiento de visitantes; a nivel de contactos individuales, solo si alguien se ha inscrito o ha rellenado un formulario.
• Comportamiento en correos: de su herramienta de boletines, siempre que los destinatarios hayan dado su consentimiento.

Para valores a nivel de personas individuales rige el RGPD. Un scoring que decide automáticamente sobre personas es más delicado que uno que clasifica empresas. En el B2B, manténgase en lo posible a nivel de empresa. Los fundamentos están en Reconocimiento de visitantes y RGPD: una clasificación sobria.

Preguntas frecuentes

¿Necesito una herramienta de automatización de marketing para esto? Para empezar, no. Una tabla con fórmulas y una exportación semanal bastan para probar el modelo. Una herramienta compensa cuando las reglas están establecidas y los volúmenes crecen.

¿Cuántas características son razonables? De cinco a diez. Más hace el modelo difícil de entender. Nadie confía en un valor que no puede explicar.

¿Qué diferencia hay con los intent data? El lead scoring es el modelo. Los intent data son un posible ingrediente, véase Intent data en el B2B: qué muestran realmente las señales de compra.