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¿Qué es el lead scoring?

El lead scoring o calificación de leads es una técnica de marketing automatizada que tiene como objetivo calificar a los leads de una base de datos en función de su grado de proximidad con el cliente ideal (buyer persona), su interacción con la empresa y el punto del proceso de compra en el que se encuentran o la oportunidad de adquirir o ampliar los productos o servicios contratados.

A partir de esta calificación, es posible clasificar todos leads y poner en marcha campañas más específicas y efectivas. Te lo explicamos mejor en este vídeo:

El lead scoring es una de las técnicas más potentes que existen dentro del marketing, y no solo del inbound marketing, sino también en cualquier ámbito en el que dispongamos de una base de datos y queramos anticipar el comportamiento de los distintos usuarios que la componen.

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¿Por qué calificar leads?

Con una base de datos que no está ordenada ni bien clasificada, tus acciones de marketing serán muy dispersas y podrían no conseguir el efecto esperado.

Para poder lanzar mensajes más efectivos y personalizados debes contar con una buena estrategia de segmentación de tus contactos, como el lead scoring, con la que tendrás la oportunidad de facilitar el trabajo tanto del departamento de marketing como del departamento comercial. Así, podrás pensar en acciones concretas para un grupo determinado, facilitar el trabajo de otros departamentos y cultivar cada cliente potencial para lograr la venta. 

Imagina la situación: algunos de tus contactos están interesados en un producto concreto, pero puede que necesiten un empujón para decidirse. Otros, en cambio, están mucho más atrasados en el proceso y necesitan saber todas las ventajas de lo que les ofreces para convencerse. En cada uno de estos casos, las acciones que se pondrán en marcha serán muy diferentes.

Además, no todos los leads captados tienen el mismo interés para tu empresa ni se corresponden con el buyer persona que has definido.

lead scoring

Tipos de lead scoring

Existen dos grandes tipos de lead scoring: scoring unidimensional y scoring multidimensional.

Scoring unidemensional

El scoring unidimensional es el que te permite clasificar a los leads con una puntuación del 0 al 100.

Dicha cualificación no tiene por qué hacer referencia únicamente a la compra de un producto o servicio, puesto que puede servirá también para medir la predisposición del lead para alcanzar un objetivo concreto, inscribirse en una base de datos, etc.

Dentro de los scoring unidimensionales encontramos dos tipologías: scoring retrospectivo y scoring predictivo.

  • Scoring retrospectivo: El funcionamiento de este tipo de scoring es el siguiente: en función de todas las acciones que haya hecho el usuario en la base de datos de una empresa o exclusivamente con los datos que nos ha proporcionado, se calcula un número o score que servirá para dar una valoración a cada usuario.
  • Scoring predictivo: Incorpora un análisis del comportamiento de cada lead con el objetivo de obtener un índice que proporciona información sobre la probabilidad de que esa persona acabe cumpliendo el objetivo que se ha definido.

Hablando siempre desde nuestra experiencia, el scoring unidimensional no funciona demasiado bien, puesto que no logra un suficiente grado de fiabilidad a la hora de determinar los leads más preparados para la compra.

Concretamente, hemos podido constatar que, si bien los leads mejor puntuados sí que solían estar más preparados para el objetivo propuesto, muchos de los usuarios con un score bajo también lo estaban. Este es un problema importante, ya que se pueden descartar usuarios que tienen muchas posibilidades de convertirse en clientes.

¿Por qué se producen estas distorsiones entre puntuación obtenida y cualificación real? 

En nuestra opinión, el motivo del mal funcionamiento de los sistemas unidimensionales, especialmente los scoring retrospectivos, es que, aunque la puntuación se obtenga de forma automática, la parametrización se realiza de forma personal y subjetiva.

Por ejemplo, se decide restar X puntos a un usuario que lleva X meses sin entrar en la web de la empresa o una parte de ella. O, a lo mejor, si el usuario es un director de marketing se le premia con X puntos.

Esto puede crear incongruencias en la puntuación obtenida porque no se tiene la garantía de que los criterios utilizados sean realmente los adecuados.

Scoring multidimensional

El scoring multidmensional es un tipo de scoring más avanzado en el que se parametrizan una serie de dimensiones, que son la tipología de variables que tenemos en cuenta a la hora de cualificar lo leads de una base de datos.

Algunas de la dimensiones más comunes e importantes son:

  • Conseguir que el lead encaje los más posible con el buyer persona.
  • Conocimiento previo de nuestra empresa por parte del usuario
  • Si una persona está o no dentro del proceso de compra y en qué fase.
  • Nivel de interacción de cada usuario con las redes sociales.
  • Estacionalidad, es decir, el tiempo que hace que un cliente tiene un determinado producto. Esto es muy importante en los proyectos de fidelización.

¿Cómo funciona el lead scoring?

El lead scoring te posibilita pasar de una base de datos de contactos sin ordenar ni clasificar a una matriz que permitirá atribuir una serie de características a cada lead.

Esta matriz cuenta con tres variables diferenciadas: 

  1. Grado de afinidad entre el lead y el cliente ideal de la empresa
  2. Grado de conocimiento de la empresa
  3. Momento del proceso de compra en el que se encuentra el lead

Puedes verlo de forma gráfica en el siguiente gráfico:

matriz tridimensional lead scoring

1. Grado de afinidad entre el lead y el cliente ideal de la empresa

Es la similitud que tiene cada contacto de la base de datos con el cliente ideal (buyer persona).

Mediante el lead scoring, podrás atribuir de forma automática una puntuación determinada a cada registro. En este caso, será más alta en función de una mayor similitud con el buyer persona.

Esta puntuación va a depender del valor que le atribuyas a cada característica del lead y te permitirá ordenar los leads por los factores que consideres más importantes: ubicación geográfica, edad, sexo, sector en el que trabaja, intereses, etc.

2. Grado de conocimiento de la empresa

Esta variable tiene en cuenta la cantidad de veces que cada lead interactúa con la compañía.

Las interacciones dependen de la estrategia de inbound marketing de cada empresa e incluyen acciones como:

  • Visitas a la web
  • Clics en determinados enlaces
  • Tasa de apertura de emails
  • Descargas de contenidos
  • Interacciones en las redes sociales
  • Etc.

Para obtener esta información, se utilizan los softwares de automatización del marketing, que permiten contabilizar estos datos y poder clasificar los contactos en la matriz según las acciones que vayan haciendo. Algunos ejemplos de este tipo de software son Hubspot, Marketo o Eloqua.

Hay que tener en cuenta que mientras la primera variable (grado de afinidad entre el lead y el cliente ideal de la empresa) solo varía en casos concretos, esta segunda irá cambiando en función de la relación de cada contacto con la marca en diferentes momentos y tras aplicar diferentes técnicas.

3. Momento del proceso de compra en el que se encuentra el lead

La tercera variable tiene que ver con el momento del proceso de compra en el que se encuentra cada lead de la base de datos: Awareness, Investigation, Decision o Action.

Este aspecto puede identificarse a través de determinados contenidos que figuran en el sitio web de la empresa. Por ejemplo, si alguien entra en la página de precios, es posible que esté planteándose la compra de alguno de los productos y servicios ofertados.

 

¿Qué pasa después?

Cuando tengas la información sobre tus contactos clasificada, podrás empezar a aplicar técnicas de marketing mucho más ordenadas y que te permitirán dar en la diana.

Además, ahora que ya sabes en qué situación está cada uno de tus contactos, podrás crear y poner en marcha una estrategia de lead nurturing con el objetivo de que los leads vayan interactuando con la marca hasta llegar al objetivo final (compra del producto o servicio).

El lead scoring no solo te permitirá hacer un diagnóstico inicial de la situación de tu base de datos, sino que también te facilitará el seguimiento de la situación de cada lead y ver la efectividad de las técnicas que estás empleando. Con cada acción que realices, verás cómo tu base de datos va cambiando de forma, aumentado el número de clientes que llegan a comprarte.

¿El lead nurturing debe ser anterior al lead scoring o es mejor al revés?

Nuestra experiencia nos ha demostrado que, en determinados ámbitos, el lead scoring acaba generando unas expectativas que, en la práctica, difícilmente se llegan a cumplir. Mientras que, en otros contextos, sí que es una estrategia generadora de beneficios muy interesantes.

Consideramos también que esta falta de eficacia del lead scoring en ciertas ocasiones se debe a que, tradicionalmente, ha habido una tendencia muy clara en implementar las estrategias de lead nurturing antes que la clasificación y puntuación según el nivel de cualificación de cada unos de ellos, lo que sería el lead scoring.

Sin embargo, a nosotros, como consultora, cuando mejor nos ha funcionado el lead nurturing ha sido en el momento en que hemos invertido las prioridades: es decir, cuando hemos hecho el lead scoring en primer lugar y, posteriormente, nos hemos dedicado a la nutrición de los leads.

De esta forma podemos, ante todo, segmentar muy bien nuestra base de datos en función de unos parámetros críticos que nos van a permitir predecir si una persona está o no preparada para comprar por primera vez, hacer una segunda compra, ampliar el servicio, etc.

Artículo de: Pau Valdés, CEO y cofundador de InboundCycle.

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