Para optimizar tu presupuesto de marketing, es fundamental centrarte en los leads con mayor probabilidad de conversión. Pero ¿cómo identificarlos?
Puede ser muy difícil para una persona identificar con precisión clientes potenciales de alta calidad, incluso con una gran
cantidad de datos. De hecho, cuantos más datos se recopilan, más difícil se vuelve: a medida que aumenta el número de variables diferentes, calcular la probabilidad de conversión se vuelve más complejo.
El cerebro humano no es muy bueno procesando grandes cantidades de datos . Esto es algo en lo que las computadoras sobresalen. Aquí es donde entra en escena el análisis predictivo.
Conclusiones rápidas:
- El análisis predictivo utiliza ML para detectar patrones en grandes conjuntos de datos y realizar predicciones que facilitan la toma de decisiones.
- La puntuación tradicional de clientes potenciales no es buena para juzgar la calidad de los clientes potenciales.
- El análisis predictivo ayuda a identificar los clientes potenciales más valiosos, que luego el equipo de ventas puede nutrir.
- La automatización le permite enviar los mensajes de marketing adecuados a los clientes potenciales, dependiendo de dónde se encuentren en el embudo.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo utiliza algoritmos de aprendizaje automático para detectar patrones en grandes conjuntos de datos y predecir tendencias y resultados.
Estas son solo predicciones. No hay garantía de que los resultados Conjunto de datos identificados sean correctos, pero estadísticamente hablando, es más probable que ocurran que otros resultados.
La puntuación predictiva de clientes potenciales es solo un ejemplo de los usos del análisis predictivo en marketing.
Además de identificar clientes potenciales, también permite predecir el éxito de los productos y proyectar los futuros
hábitos de compra de un cliente en función de su comportamiento previo, optimizando así sus materiales de marketing y
ayudando a mejorar el retorno de la inversión (ROI) de sus actividades de marketing en general.
A partir de estas predicciones, se puede utilizar el “análisis prescriptivo” para tomar decisiones y analizar sus efectos.
Puntuación de clientes potenciales predictiva vs. puntuación tradicional
En la puntuación de clientes potenciales tradicional, un equipo de ventas asignará manualmente una puntuación a cada cliente potencial en función de la probabilidad que creen que tienen de convertirse.
Estos puntajes generalmente se basan en una combinación de Aplicación de logotipos en Google Play datos como edad,
género, puesto de trabajo y rango salarial junto con cualquier información disponible sobre su comportamiento e interacciones pasadas, como aperturas de correos electrónicos y clics.
El problema con la puntuación tradicional de clientes potenciales es su excesiva simplificación. Es más eficaz para
identificar clientes potenciales deficientes que para clientes potenciales seleccionar los mejores. Además, las puntuaciones
se asignan de forma bastante arbitraria, basándose en la experiencia personal o la intuición, en lugar de un análisis exhaustivo de datos, y pueden no ser del todo precisas.
La puntuación predictiva de
clientes potenciales utiliza análisis predictivos para tomar datos de varias fuentes, incluidos sistemas CRM, plataformas
de automatización de marketing y redes sociales, y luego asigna Listas de Taiwán una puntuación basada en predicciones calculadas algorítmicamente del comportamiento de compra.
Como el algoritmo aprende y se ajusta constantemente con base en datos en tiempo real, mejora continuamente. Se volverá más preciso a medida que procese más datos y clientes potenciales.