Seguimos con el tercer capítulo de la serie dedicada al Inbound Marketing en este caso dedicado a la clasificación de los clientes potenciales o Lead Scoring en el idioma de Shakespeare.

En el capítulo anterior comentábamos las diferentes formas de obtener datos de los leads (clientes potenciales) y a nadie se le escapa que si todo va tan bien como esperamos al final contaremos con una base de datos con una gran cantidad de posibles clientes. El primer pensamiento que le puede venir a alguien es ¿cómo voy a llamar a todos estos para venderles mi producto?

Pues bien, en el Lead Scoring se trata de caracterizar a nuestros leads de forma que sepamos sobre cuáles de ellos merece más la pena dedicar nuestro esfuerzo de marketing. Se trata de un gran base de datos pero también de aplicar el sentido común; para saber cómo gestionar el esfuerzo en nuestros leads necesitamos saber por ejemplo:

• Su grado de interés en el producto. Esto es, si el lead demuestra su interés contactándonos en numerosas ocasiones, ya sea por email, llamada, clics en la información que le remitimos, etc.
• Cuán próximo está el lead a nuestro cliente objetivo. Por ejemplo si nuestro producto y esfuerzo de marketing va dirigido a corporaciones del ámbito de la hostelería un lead que sólo tenga un restaurante es posible que no sea un buen objetivo para dedicar nuestro tiempo.

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Hay otros parámetros que también se pueden tomar en cuenta, como el volumen de facturación que esperamos/podemos obtener de la empresa o su situación geográfica, así que conviene que elijamos con cuidado qué parámetros queremos que pesen más a la hora de realizar nuestro esfuerzo de marketing y que peso le damos a cada uno de ellos.

Una vez elegidos los parámetros es conveniente que modelemos nuestra calificación. Esto significa:

Obtener una escala de valores discreta preferiblemente numérica como por ejemplo una nota del 0 al 10 para calificar cada parámetro para cada lead. Por ejemplo en el caso del grado de interés un cliente con un 8 estaría muy o bastante interesado y un cliente con un 1 poco o nada interesado.

Diseñar una fórmula que nos permita calificar de forma global al lead. Un ejemplo muy sencillo sería por ejemplo si nos parece el doble de importante la proximidad geográfica que el grado de interés. Podemos hacer la siguiente fórmula:

CG = (2 x NPG + NGI) ÷ 3

CG es la calificación global

NPG es la nota de proximidad geográfica

NGI es la nota del grado de interés

Así si un cliente está cerca pero poco interesado tendríamos (2 x 8 + 2) ÷ 3 para una nota global de 6 y si un cliente está lejos pero muy interesado tendríamos (2 x 2 + 8) ÷ 3 para una nota global de 4.

Tanto la calificación global como las calificaciones de cada parámetros nos servirán a la hora de establecer cómo desarrollamos los trabajos de marketing. Por ejemplo un cliente cercano es más adecuado para una visita, etc.

Existen múltiples CRM que cuentas con herramientas incluidas u opcionales de Lead Scoring que implementan de una forma u otra esta cuestión, así que conviene en primer lugar tener claro cómo vamos a desarrollar nuestro Lead Scoring para elegir uno u otro.

(continuará)

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