Lead scoring con IA para el éxito empresarial

La puntuación de leads lleva mucho tiempo necesitando una mejora. Los métodos estáticos y basados en reglas para puntuar leads siempre han dejado algo que desear. De hecho, un estudio de 2021 de Openprise mostró que solo el 35% de los especialistas en marketing confiaban en su capacidad para puntuar leads con precisión.

Pero los avances recientes en la puntuación de leads con IA buscan resolver muchos de los problemas que tenían los modelos anteriores: dependencia de información superficial, modelos de puntuación rígidos que no se adaptan y datos incompletos, solo por mencionar algunos.

¿Te interesa usar la puntuación de leads con IA? Esta guía te contará todo lo que necesitas saber, incluyendo beneficios, las mejores herramientas de puntuación de leads con IA y casos de uso.

¿Qué es el lead scoring con IA?

El lead scoring con inteligencia artificial (IA) es el uso de IA para evaluar qué tan adecuado es un lead y su intención de compra. En lugar de basarse en la intuición o reglas manuales, la IA analiza grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes para determinar el valor que un lead tiene para el equipo de ventas.

Algunos ejemplos de lead scoring con IA incluyen:

• Calificar leads según qué tan parecidos son a leads que se convirtieron en el pasado.
• Ajustar automáticamente los umbrales de puntuación de leads según conversiones anteriores.
• Combinar datos propios y de terceros de varias fuentes.
• Analizar transcripciones de llamadas para detectar señales de compra.
• Identificar leads que dejan de interactuar o muestran señales de riesgo de abandono.
• Recomendar qué acciones tomar a continuación.

El lead scoring con IA mejora los métodos manuales y basados en reglas al eliminar las suposiciones y el sesgo humano. En vez de seguir un conjunto fijo de reglas, la IA perfecciona sus predicciones continuamente a medida que recibe nuevos datos. Lo mejor de todo es que, si se implementa correctamente, el lead scoring con IA ayuda a reducir el tiempo dedicado a leads no calificados y a mejorar las tasas de conversión.

Cómo la IA transformó el lead scoring

La idea de clasificar y puntuar leads empezó a ganar popularidad a comienzos de este siglo con la explosión del marketing en internet. Los modelos originales de puntuación requerían mucho trabajo manual y eran propensos al sesgo y la falta de consistencia. Pero a medida que la tecnología avanza, el lead scoring se está volviendo más fácil de ejecutar y más preciso en sus predicciones.

Hoy en día, muchas plataformas de marketing están incorporando IA en su software de lead scoring. Este cambio de puntuaciones estáticas a dinámicas ha hecho que el lead scoring sea menos laborioso y más fácil de conectar con el crecimiento del pipeline de ventas. Para entender mejor lo que representa este cambio, veamos rápidamente cómo ha evolucionado el lead scoring.

Calificación manual de leads

La calificación manual de leads consiste en asignar un valor o puntuación a ciertas características o acciones y luego sumar la puntuación total de un lead según este sistema. Las empresas empezaron a usar este tipo de calificación a principios de los años 2000 como una forma de gestionar el aumento del volumen y la variedad en la calidad de los leads generados por el marketing digital.

Pero aunque la calificación manual de leads ayuda a crear una estructura para priorizar leads, estos sistemas no se basan en datos; dependen de suposiciones y sesgos. También requieren mucho tiempo, esfuerzo y no pueden adaptarse a cambios rápidos en el comportamiento del comprador. Por ejemplo, los equipos de ventas pueden decidir que ver la página de precios es una señal de intención más seria que abrir un correo, aunque no haya datos que demuestren que esa suposición sea correcta.

Características clave:

• Usa reglas fijas para asignar puntuaciones.
• Las puntuaciones rara vez cambian a menos que se actualicen manualmente.
• Depende del juicio humano o de suposiciones.
• Es difícil de escalar y mantener cuando aumenta el volumen de leads.

Ejemplo

Sarah, una consultora de marketing freelance, recibe una consulta de una agencia inmobiliaria local interesada en SEO y email marketing. Abre su hoja de cálculo de puntuación de leads manual y califica el lead en cinco categorías:

• Afinidad con la industria (inmobiliaria): +10
• Servicios solicitados coinciden con los que ofrece: +10
• Presupuesto flexible de $2,000/mes: +10
• Equipo pequeño de 6 (tamaño de cliente ideal): +5
• Listo para empezar el próximo mes: +5

El lead obtiene un total de 40 de 50 puntos posibles, ubicándolo en su rango de "alta prioridad". Con base en esto, Sarah etiqueta el lead en su CRM y agenda de inmediato una llamada de descubrimiento.

Calificación automatizada de leads a través del CRM

La calificación automatizada de leads es el proceso de usar software para asignar puntajes automáticamente a los leads según reglas o comportamientos predefinidos. Esto ayuda a las empresas a priorizar los prospectos más prometedores sin intervención manual. La calificación de leads empezó a evolucionar a medida que las plataformas de automatización de marketing y los CRM como Salesforce, Marketo y HubSpot se volvieron más potentes y comunes. Esto fue una evolución necesaria en un entorno cada vez más rico en datos.

Aunque sigue siendo basada en reglas, la calificación automatizada de leads era más rápida, consistente y fácil de escalar que la calificación manual. Pero aún tenía dificultades para adaptarse a comportamientos de compra complejos o únicos.

Características clave:

• Obtiene datos de herramientas como HubSpot o Salesforce para calificar leads.
• Los puntajes cambian automáticamente según el comportamiento del lead.
• Reduce el sesgo aplicando las mismas reglas a cada lead.
• Ahorra tiempo y escala fácilmente a medida que crece el volumen de leads.
• Sigue usando lógica basada en reglas.

Ejemplo

Jake dirige una pequeña agencia de diseño web con un equipo de cinco personas. Usa un CRM con puntuación automática de leads para priorizar los contactos entrantes.

Cuando llega una nueva consulta de una cadena de panaderías que busca rediseñar su sitio web, el sistema asigna puntuaciones según reglas predefinidas:

• +10 por pertenecer al sector de alimentos y bebidas (un nicho preferido),
• +10 por seleccionar “desarrollo completo de sitio web” como servicio,
• +10 por indicar un presupuesto superior a $3,000,
• +5 por querer empezar en menos de 2 semanas.

El lead recibe automáticamente una puntuación de 35 y se etiqueta como “alta prioridad”. El CRM añade de inmediato el contacto al pipeline de “Leads calientes” de Jake y envía un correo de seguimiento ofreciendo horarios disponibles para una llamada de descubrimiento.

Calificación predictiva de leads

La calificación predictiva de leads utiliza algoritmos para analizar grandes conjuntos de datos e identificar los atributos y acciones que con mayor frecuencia llevan a conversiones. Surgió a mediados de la década de 2010, cuando los avances en machine learning y análisis de datos hicieron posible ir más allá de los modelos basados en reglas. Empresas como Salesforce y HubSpot empezaron a integrar capacidades predictivas en su software. Esto marcó el inicio de la transición hacia modelos de calificación de leads más objetivos y basados en datos.

Estos sistemas fueron una mejora porque aprenden y se perfeccionan de manera continua. Esto les ayudó a eliminar sesgos y adaptarse a cambios en los comportamientos.

Características clave:

• Utiliza algoritmos para identificar patrones y calificar leads.
• Califica leads según la probabilidad de conversión, no solo por criterios fijos.
• Los modelos mejoran con el tiempo a medida que se recopilan nuevos datos.
• Los modelos se adaptan a resultados de ventas y recorridos de clientes específicos.
• Suele superar a los sistemas manuales y basados en reglas al priorizar leads de alta calidad.

Ejemplo

Maya dirige una pequeña agencia de publicidad digital especializada en campañas en redes sociales para negocios locales de servicios. Su CRM utiliza calificación predictiva de leads, lo que significa que analiza datos históricos para identificar patrones en los leads que suelen convertirse en clientes.

Cuando llega una nueva consulta de un servicio de limpieza de casas, el sistema revisa factores como el tamaño del negocio, el comportamiento en el sitio web y la interacción por correo electrónico, cosas que Maya no ha calificado manualmente. Detecta que este lead visitó tres páginas de precios, abrió dos correos electrónicos y coincide con el perfil de clientes anteriores que se convirtieron rápidamente. Según el modelo de aprendizaje automático del CRM, al lead se le asigna una puntuación predictiva de 88 sobre 100, más alta que el promedio, y se mueve automáticamente al inicio del pipeline de Maya con una recomendación de hacer seguimiento en un plazo de 24 horas.

Calificación de leads con IA

La calificación de leads con IA aprovecha técnicas avanzadas como el procesamiento de lenguaje natural, el aprendizaje automático y el análisis de comportamiento en tiempo real para ofrecer perspectivas aún más detalladas. Evolucionó a partir de la calificación predictiva de leads a medida que las tecnologías de inteligencia artificial se volvieron más accesibles e integradas en plataformas de CRM y marketing. Productos como Salesforce Einstein y HubSpot AI fueron algunos de los primeros grandes actores en llevar la calificación de leads con IA al mercado principal.

Los sistemas de IA obtienen información de una gama más amplia de fuentes de datos y se adaptan continuamente a los cambios en el comportamiento de los compradores. Es similar a la calificación predictiva de leads, pero utiliza muchos más datos de una variedad más amplia de señales. También funciona en tiempo real y se vuelve más inteligente con el tiempo a medida que aprende el comportamiento de conversión de tus clientes potenciales.

Características clave:

• Utiliza algoritmos complejos para evaluar y puntuar leads.
• Actualiza las puntuaciones en tiempo real a medida que surgen nuevos datos o comportamientos.
• Puede analizar cientos de variables al mismo tiempo.
• Obtiene datos de múltiples fuentes.
• Adapta la lógica de puntuación a los objetivos específicos de tu negocio y al historial de conversiones.
• Va más allá del análisis predictivo para recomendar qué acción tomar.
• Escala fácilmente a medida que aumenta el volumen de leads.

Ejemplo

Lena tiene una consultoría boutique de recursos humanos que trabaja con startups y equipos en crecimiento. Usa un CRM con puntuación de leads impulsada por IA, que aprende continuamente de sus acuerdos anteriores, tipos de clientes y ciclos de ventas.

Cuando un nuevo lead se registra a través de su sitio web, la IA revisa docenas de datos, incluyendo el tamaño de la empresa, la actividad en LinkedIn, el cargo, la interacción por correo y los clics en la web. Reconoce que los leads de startups tecnológicas con 10-50 empleados, que visitan dos veces la página de precios y responden al primer correo, tienen muchas probabilidades de convertirse en clientes.

La IA asigna a este nuevo lead una puntuación de 92 sobre 100, junto con un comentario: “Alta interacción + el perfil coincide con clientes convertidos.” Lena recibe una notificación instantánea y una sugerencia con el mejor momento para llamar según el comportamiento anterior del lead.

6 beneficios clave del lead scoring con IA

Aunque los sistemas manuales de lead scoring ayudaron a crear una estructura para calificar leads, esos sistemas no eran escalables ni totalmente confiables. Los sistemas de lead scoring con IA ofrecen una solución más inteligente que no solo predice quién va a convertir, sino también por qué lo hará y qué puedes hacer para avanzar en el proceso.

Vamos a ver de cerca algunos de los beneficios que ofrece el lead scoring con IA:

1. Mayor precisión

El lead scoring con IA logra mayor precisión porque se basa en datos reales de conversiones anteriores para eliminar suposiciones y sesgos. En lugar de depender de lo que los equipos de ventas o marketing creen que es un buen lead, la IA puede analizar datos de conversiones pasadas para identificar patrones y características comunes entre tus mejores clientes. Este enfoque basado en datos permite hacer predicciones más acertadas y obtener mejores resultados en ventas.

2. Adaptativo y auto-mejorable

Los modelos de IA ajustan y mejoran automáticamente sus algoritmos a medida que recopilan más y nuevos datos. Mientras que la calificación manual o basada en reglas se mantiene estática, la IA rastrea lo que funcionó y lo que no, para mejorar su comprensión de lo que es un buen lead. Por ejemplo, si el comportamiento de compra cambia o un nuevo canal de marketing empieza a generar mejores leads, la IA puede detectar esas tendencias y adaptar la puntuación en consecuencia, sin intervención humana.

3. Información predictiva

La IA hace predicciones analizando grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes para aprender qué características y acciones se relacionan con conversiones exitosas. Utiliza estos datos para crear un modelo predictivo que estima la probabilidad de conversión de cada lead. Gracias al aprendizaje automático, el modelo se actualiza y mejora continuamente a medida que recibe nuevos datos. Esto ayuda a que los modelos de lead scoring con IA sean cada vez más inteligentes y hagan predicciones más precisas con el tiempo.

4. Eficiencia a gran escala

La IA puede procesar enormes cantidades de datos y asignar puntuaciones de forma automática sin disminuir la velocidad ni cometer errores. Esto permite que los equipos de ventas y marketing gestionen un mayor volumen de leads sin que aumente la carga de trabajo de manera proporcional.

5. Descubre señales ocultas

La inteligencia artificial puede detectar patrones que no serían evidentes para una persona. Va más allá de los datos superficiales como el cargo o el tamaño de la empresa para encontrar señales sutiles que tienen una fuerte correlación con las conversiones. Por ejemplo, la inteligencia artificial puede analizar los datos de conversión de los últimos dos años y descubrir que los leads provenientes de una campaña PPC que ven un video demo y abren tres correos de seguimiento en una semana son los que tienen más probabilidades de convertirse en clientes. Este tipo de análisis complejo no sería posible de otra manera.

6. Integrado con sistemas CRM

La mayoría de los sistemas de lead scoring con inteligencia artificial se integran de forma nativa, o a través de un software de terceros, con tu plataforma CRM. Esto permite que tu modelo de inteligencia artificial obtenga datos de tu CRM y también actualice los registros de leads en tiempo real. Marketing y ventas pueden usar estos datos para crear tableros CRM visuales y ver al instante qué leads tienen más probabilidades de convertirse, sin agregar pasos extra ni complejidad.

4 mejores CRMs con puntuación de leads por IA

Desde la explosión de la IA a finales de 2022, la puntuación de leads por IA se ha convertido rápidamente en una función estándar en los CRMs modernos. Actualmente, hay docenas de plataformas que ofrecen esta capacidad. Pero en realidad, solo unos pocos jugadores ofrecen capacidades nativas o integradas de puntuación de leads por IA que serían útiles para una pequeña empresa.

Vamos a echar un vistazo de cerca a cuatro de los mejores CRMs para pequeñas empresas:

1. HubSpot

HubSpot es un excelente CRM para negocios en crecimiento. Muchas de sus funciones fueron diseñadas pensando en la escalabilidad, y la función de puntuación de leads con IA no es la excepción. Como está integrada directamente en el CRM de HubSpot, no necesitas configuraciones complejas ni integraciones con terceros. Esto la hace accesible incluso para equipos sin experiencia técnica. Además, el modelo de puntuación de leads con IA de HubSpot se adapta continuamente a nuevos datos, permitiendo que crezca contigo a medida que tu negocio se expande a nuevos mercados.

2. Salesforce

Einstein AI de Salesforce se integra completamente con el ecosistema de Salesforce, lo que la convierte en una excelente opción para negocios que ya usan la plataforma. Ofrece una personalización más profunda y modelos más avanzados en comparación con la puntuación de leads con IA de HubSpot y otras herramientas de esta lista.

Pero aunque sigue siendo accesible, puede ser más complejo configurarla y gestionarla. Definitivamente hay una mayor curva de aprendizaje con esta herramienta. Einstein AI de Salesforce es conocida por su precisión, pero a menudo requiere un mayor volumen de datos y más experiencia técnica para gestionarla.

3. Zoho

La puntuación de leads con IA de Zia de Zoho es una excelente opción para pequeñas empresas que quieren explorar la IA sin los costos y funciones adicionales que incluyen HubSpot y Salesforce. Zoho ofrece información predictiva sin requerir una configuración compleja ni un gran volumen de datos. Es especialmente práctico para pequeñas empresas gracias a su integración fluida con otras herramientas de Zoho y su bajo costo de entrada.

4. Freshsales

El motor de IA de Freshsales, Freddy AI, es una opción ideal para equipos en crecimiento que necesitan velocidad y precisión. Freshsales es más fácil de usar que otras herramientas como HubSpot o Salesforce, lo que la convierte en una excelente opción para equipos no técnicos. Se integra fácilmente con otros productos de Freshworks y es perfecta para equipos que ya están familiarizados con el ecosistema.

Cuándo tiene sentido el lead scoring con IA

El lead scoring con IA representa un gran avance en precisión y adaptabilidad para la calificación de leads.

Pero eso no significa que sea la mejor opción para todos. Los negocios nuevos o más pequeños pueden seguir prefiriendo el lead scoring automatizado o incluso manual si no tienen el volumen, los datos o el presupuesto necesario para justificar una inversión en IA o modelos predictivos.

Aquí tienes un resumen de cuándo usar cada tipo de método de lead scoring.

Recomendaciones rápidas:

• ¿Apenas estás comenzando? Usa puntuación manual o reglas simples en tu CRM.
• ¿Gestionas un pipeline en crecimiento? Usa reglas o considera la predictiva si tu CRM lo permite.
• ¿Escalas o segmentas varios pipelines? Elige la puntuación de leads con IA para crear puntuaciones personalizadas y adaptativas a gran escala.

Reflexiones finales

Ya sea que busques formas de integrar IA en tu proceso de ventas o necesites una manera más precisa de calificar leads, la puntuación de leads con IA puede ser la respuesta que buscas. Ofrece una forma emocionante de hacer más con menos y, al mismo tiempo, mejora de manera medible los resultados de ventas. Pero es importante evaluar los CRM no solo por sus funciones de IA, sino también por lo bien que se adaptan a tu negocio en general.

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