Cómo mejorar la puntuación de clientes potenciales y la eficacia de la publicidad con datos de comportamiento e intereses

Porcentajes de puntuación de clientes potenciales, del 25% al 100%.

Los profesionales del marketing llevan décadas puntuando a los clientes potenciales y a los clientes para hacer avanzar a los consumidores por sus embudos de compra. Tanto si se trata de clasificar clientes potenciales para los equipos de ventas, como de definir segmentos o personalizar las compras online, la puntuación requiere criterios, identificadores y datos.

Afortunadamente, con el boom digital, los datos de todo tipo nunca han sido más abundantes ni más variados. Además, la capacidad de procesamiento de los ordenadores ha crecido lo suficiente como para utilizar todos estos datos y convertir la inteligencia artificial (IA) en una palabra y una experiencia de uso común.

El verdadero cambio es que los consumidores de hoy en día esperan que los vendedores sepan lo que les interesa. Conseguir una eficacia publicitaria que haga vibrar el ROI es como encontrar la receta perfecta. El ingrediente secreto no es el azúcar ni otros rellenos, sino la eficacia publicitaria. Y eso se consigue combinando los datos sobre el comportamiento y los intereses de los consumidores con los datos consentidos, junto con los datos de terceros, como los datos sobre el presupuesto, la autoridad, las necesidades y el calendario (BANT). 

La evaluación del comportamiento: ¿realmente vale la pena? La respuesta es sí.

Ya en 2012, Mercado ha comparado los ingresos y el rendimiento de las ventas de las empresas que han puntuado a los clientes potenciales en función de la adecuación y el interés. Los resultados fueron impresionantes. El crecimiento de los ingresos de las empresas que no utilizaban scoring o que sólo utilizaban scoring de ajuste no sólo era comparable, sino que era el mismo. El tiempo dedicado a las ventas mejoró ligeramente con la puntuación de ajuste. Las empresas que puntuaron a los clientes potenciales utilizando la puntuación de ajuste e interés aumentaron los ingresos en un 12% y el tiempo de venta en un 17%. Desde entonces, el panorama es más convincente, ya que el acceso a los datos ha aumentado y los avances tecnológicos permiten a los profesionales del marketing poner en práctica esa información de forma cada vez más sofisticada. 

Hay bastantes formas de puntuar a los clientes potenciales, pero la mayoría de ellas se dividen en dos tipos de puntuación: explícita o implícita. 

La puntuación explícita se basa en la información demográfica, mientras que la implícita se basa en el comportamiento en línea y la información inferida.

Por ejemplo, las puntuaciones de ajuste (utilizadas para evaluar el grado de similitud de un posible cliente con un posible comprador) son un tipo explícito de puntuación. Clasifican atributos generales, como la edad, el sexo, la ubicación, el cargo, el sector, etc., y los comparan con el perfil de comprador ideal de la marca. La pregunta que se hacen la mayoría de los métodos de puntuación explícita es "¿son adecuados para nosotros?".

Las puntuaciones de interés son personales e implícitas, ya que incluyen detalles que pueden inferirse en función del comportamiento en línea de un individuo. Clasifican la forma en que el cliente potencial se relaciona con sus campañas y contenidos. ¿Lo comparten? ¿Responden y retuitean, descargan documentos o hacen clic en tus anuncios de Facebook o en los banners? ¿Interactúan desde su teléfono u otro dispositivo? ¿A qué hora del día? La pregunta que se hace aquí es : "¿eres adecuado para ellos?".

Refuerce su puntuación añadiendo la intención para obtener información sobre el tiempo

Si se añaden los criterios de presupuesto, responsabilidad, necesidad y oportunidad (BANT), se puede afinar aún más la puntuación. Esto es importante porque, por mucho que un objetivo valore su producto o marca, puede que no sea en lo que se centre ahora mismo. O puede tener otras necesidades más urgentes. Los comportamientos que podrían estar altamente correlacionados con los prospectos que se mueven en un ciclo de compra, por ejemplo, podrían incluir hacer clic en un anuncio para una demostración de cómo hacerlo, compartir una página de precios detallada o descargar una guía de instalación.

Para cada negocio o campaña, los profesionales del marketing querrán identificar los comportamientos específicos que indican el nivel de intención deseado. La combinación de esa puntuación de intención con las puntuaciones de ajuste e interés puede aportar información útil que desencadene la activación correspondiente. Por ejemplo, una puntuación de ajuste e interés alta con una puntuación de intención de compra baja podría indicar que se necesitan más opciones de oferta o educación. La configuración opuesta indicaría que el objetivo está listo para actuar. Estos desencadenantes podrían ser una llamada de ventas directa, un 10% de descuento por tiempo limitado o una opción de descuento por volumen. 

Tres casos de uso

Orientación y activación 

Una empresa de cuidado personal utiliza una fuente de eventos con elementos de esquema de datos crudos o curados, entregados diariamente, para obtener datos de comportamiento adicionales sobre los consumidores que vuelven a visitar su sitio web para luego activar experiencias personalizadas. 

¿Qué hicieron con los datos? La marca descubre un gran subgrupo de consumidores que tienen un gran interés en los jabones sostenibles pero que aún no han realizado ninguna compra. La marca se dirige a este subgrupo con una experiencia personalizada en dos partes: 

  • Un descuento exclusivo del 10% en su primera compra 
  • Contenido sobre cómo un porcentaje de los ingresos que recibe la marca por los productos sostenibles se destina a organizaciones sin ánimo de lucro centradas en la reducción de residuos. 
Los datos de una marca de cuidado personal pueden ayudar a crear experiencias personalizadas para los clientes potenciales

Desarrollo de productos

Una empresa alimentaria utiliza un feed de eventos con elementos de esquema de datos crudos o curados, entregados diariamente, y una puntuación de interés de CPG para dirigirse a los consumidores que muestran interés en productos veganos, ceto y sin gluten en los Estados Unidos.

¿Qué hicieron con los datos? En este caso, los datos justificaron el aumento de la inversión en nuevos productos veganos, ceto y sin gluten para satisfacer la creciente demanda. 

Un proveedor de alimentos aumentó el desarrollo de nuevos productos ceto y sin gluten basándose en los datos del interés de los consumidores

Adquisición de clientes 

Una marca utiliza datos curados con feeds sincronizados para entender cómo los consumidores compran una categoría de productos en diferentes minoristas para luego optimizar el viaje de compra.

¿Qué hicieron con los datos? Los datos facilitaron la identificación de los menos eficaces: 

  • imágenes publicitarias, que podrían mejorarse, probarse y optimizarse rápidamente 
  • experiencias del usuario en línea, como la organización del sitio y los programas de apoyo en línea
Una marca de bienes de consumo crea experiencias personalizadas para los clientes potenciales gracias a los datos.

Información operativa

Una marca de suministros para el hogar utiliza datos históricos y continuos para avanzar en su análisis predictivo y mejorar los procesos de su cadena de suministro.

¿Qué hicieron con los conocimientos adquiridos? Los patrones de consumo se hicieron visibles, por ejemplo: 

  • Patrones de compra que antes no se detectaban -incluyendo el tiempo, la temporada, la línea de productos y la ubicación- permitieron a la marca asignar el inventario de manera más eficaz y satisfacer las preferencias de los consumidores. 
Una marca de suministros para el hogar utiliza los datos para descubrir patrones de consumo

Hoy en día, los profesionales del marketing tienen más opciones que nunca para entender lo que los datos pueden revelar, gracias a su tremenda proliferación y a los avances tecnológicos. La combinación de datos demográficos amplios con datos sobre la categoría y la intención y el comportamiento de los consumidores puede aportar mucho más que una "puntuación". Puede contar una historia, completa con héroes, viajes y "happily-ever-afters": experiencias de campaña personalizadas, viajes efectivos y encuentros felices. Una receta segura para el retorno de la inversión.

Para llevar

La combinación de datos explícitos e implícitos produce una puntuación más fiable. La selección y el análisis son importantes. Se ha demostrado que la combinación de datos sobre el comportamiento, el ajuste y los intereses permite aumentar los ingresos y el tiempo dedicado a la venta.  

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ShareThis ha desbloqueado el poder del comportamiento digital global sintetizando los datos de participación social, interés e intención desde 2007. Gracias al comportamiento de los consumidores en más de tres millones de dominios globales, ShareThis observa las acciones en tiempo real de personas reales en destinos digitales reales.

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