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Optimizamos la generacin de Leads & el retorno de tus
campaas
Pierre-Claude [email protected]
28 de Julio de 2016
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Lead scoringal servicio de la optimizacin de leads
Tcnicas predictivas de cualificacin de leads para una mejor
gestin de los mismos y la maximizacin de su conversin a
clientes.
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MINORITY REPORT
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Julio 2016
Temporadade lluvias
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Y si fuera posible de predecir quin te va a comprar o no, antes
de
invertir tiempo y dinero ?
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Generarmiles de
leads
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Desconocemossu calidad
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No conocemosel inters
de cada usuario
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Estamos tratando todos de la misma forma
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Desperdicioen tiempo& dinero
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Lead scoring=
clasificacin de un lead segn su posibilidad de xito
de forma predictiva
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S que la mitad de mi publicidades un desperdicio,
pero no se cul mitad
John Wanamaker
El problema de performance en Leads: invertir sin tener certeza
del resultado
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Campaa de leads
Actividades de marketing y ventas
PUBLICO META LEADS CLIENTES
Inversin 1 Inversin 2
LeadVenta
Venta no cerrada
El problema de performance en Leads: invertir sin tener certeza
del resultado
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Campaa de leads y filtro
PUBLICO META LEADS CLIENTES
ModeloPredictivo Baja probabilidad de compra
Mediana bajaprobabilidad de compra
Alta probabilidad de compra
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
Grupo 4
Mediana altaprobabilidad de compra
Potenciar al mximo
No atendero revisar oferta de valor
Lead Scoring ayuda a enfocarse en los leads con mejor propensin
de xito
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Lift de 77% en ROIcon lead scoring
Fuente :
http://sherpablog.marketingsherpa.com/b2b-marketing/lead-gen/lead-scoring-tips/
Las empresas usando Lead Scoring ven rpidamente mejoras
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Una tasa de leads calificados hasta
192% ms altaFuente : Aberdeen Group research, 180 companies
Las empresas usando Lead Scoring ven rpidamente mejoras
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1. Tasa de conversin ms alta
2. Ciclo de conversin ms rpido
3. Ingresos ms altos
KPIs Antes Despus
Leads calificados 1,000 600
Tasa de conversin
25% 40%
Ingreso por venta
$50,000 $62,500
Ingresos totales $25MM $32MM
Un ejemplo numrico : venta de servicios caros (universidades,
seguros)
Fuente : xxxxxxx
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Muestra histrico de
ventas
Modeloestadstico
Identificacin del perfil de xito (multivariables : canales,
productos, gnero, localizacin, etc)
Ciencia de datos
Machine learning
Business intelligence
Un modelo matemtico nico para cada cliente.
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4 aspectos claves para validar el modelo : correlacin, lift,
temporalidad y canal
Se prueban diferentes variables hasta llegar a un modelo con un
95% de xito.
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Que se requiere para que sea un xito?
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Porque se necesitan expertos?
1. No hay (todava) una ciencia de datos totalmente
automatizada.
2. Los datos nunca son limpios, por lo que, es necesario
limpiarlos y prepararlos.
3. Big Data es solo una herramienta.
4. El mundo acadmico y empresarial son dos mundos
diferentes.
5. Todos los modelos pueden estar equivocados, pero algunos son
tiles.
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4 accionespara aprovecharel Lead Scoring
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Priorizar las acciones comerciales sobre los mejores leads.
Adecuar mensajes (descuentos, promociones) en base a rating.
Cualificar y segmentar la Base de Datos.
Accin 1
Incrementar el nmero de
clientes
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Identificar los perfiles de xito y ajustar campaas de
captacin.
Compartir informacin con los proveedores para asegurar
mejora.
Analizar canales y campaas a priori.
Accin 2
Mejorar la estrategia de
marketing
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Pagar a los proveedores en funcin del ratingdel lead.
No llamar a los usuarios no rentables y/o adecuar canales.
Accin 3
Reducir costosde marketing
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Priorizar clientes por margen. Analizar por margen de
contribucin.
Accin 4
MaximizarBeneficio
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Lead scoringal servicio de la optimizacin de leads
Tcnicas predictivas de cualificacin de leads para una mejor
gestin de los mismos y la maximizacin de su conversin a
clientes
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Pierre-Claude [email protected]
