Predictive lead scoring e o poder da análise dos dados


A nutrição de leads é uma das maiores dores de cabeça das equipas de vendas quando têm em mãos grandes quantidades de contactos. Recolher leads é importante, mas qualquer bom vendedor lhe explicará que as leads não são todas iguais. Quais valem mais para o seu negócio? Que tipo de abordagem precisam na fase em que se encontram?

 

Foi a necessidade de classificar as leads recolhidas por uma estratégia de inbound marketing que deu origem ao conceito tradicional de “lead scoring” – e é a partir dele que nasce o conceito mais avançado de “predictive lead scoring”.

 

O que é o lead scoring e para que serve

 

Lead scoring é a classificação das leads recolhidas de acordo com a probabilidade que têm de converter ou de passarem ao estágio seguinte do funil de conversão. Tradicionalmente feita por humanos, esta avaliação tem por base a informação existente sobre cada contacto e é guiada, em grande parte, pelo conhecimento e experiência dos profissionais de vendas.

 

O lead scoring serve para organizar o trabalho da equipa de vendas e definir prioridades quando a quantidade de leads a nutrir é demasiada para a equipa: os profissionais consultam a pontuação de cada contacto e dão prioridade à abordagem dos contactos com pontuação mais alta, porque esses são os que, à partida, terão maior probabilidade de converter. Os contactos com pontuação menor ficam para o fim da fila, não sendo considerados prioritários.

 

A forma original de classificação de leads, contudo, apresenta diversas vulnerabilidades, a começar pelo facto de assentar quase totalmente no trabalho humano – que tem uma margem de erro maior. Ainda assim, o maior “problema” do lead scoring tradicional é que a classificação é feita com base em informações que são, grande parte das vezes, muito reduzidas, incompletas ou até desatualizadas.

 

Um trabalho 100% manual

 

Pensemos no trabalho da equipa de vendas: os colegas procuram a lista de leads, avaliam o comportamento que cada uma mostrou online e, com base nele, tentam perceber se aquele contacto está mais ou menos interessado em determinado produto. No entanto, há variáveis que ficam de fora: que comportamentos passados teve aquele contacto? Em que contexto se situa? Qual o poder económico?

 

Além de deixarem de fora muitas informações importantes para a previsão de conversão, os profissionais de vendas enfrentam ainda um dos mais populares desafios das empresas de hoje: a dependência da informação que está no CRM.

 

A adesão ao CRM não é um processo fácil em todas as empresas e é comum encontrarmos plataformas cuja informação sobre os clientes é inexistente, incompleta ou até incorreta. Apesar de ser uma ferramenta muito poderosa, o CRM só funciona bem se os colaboradores da empresa preencherem os dados sobre os clientes e potenciais clientes – se o preenchimento for negligenciado, toda a informação que o CRM devolve nos relatórios é incompleta e, em consequência, inútil para a correta tomada de decisão e planeamento estratégico.

 

Foi precisamente para responder a este grande desafio que surgiu o predictive lead scoring.

 

O predictive lead scoring

 

Baseado em tanta informação quanta uma empresa recolher sobre clientes e potenciais clientes, o predictive lead scoring é um processo automatizado que, tal como o lead scoring tradicional, avalia as leads e classifica-as de acordo com a probabilidade de conversão.

 

Este sistema, contudo, considera mais variáveis do que a forma tradicional: além do comportamento do utilizador no site, considera interações anteriores com o negócio, conversões bem sucedidas e conversões fracassadas, geografia, demografia e contexto económico, entre quaisquer outros fatores que considere relevantes.

 

Para ter uma ideia da diferença, imagine um caso prático: um utilizador que, tendo visitado o site da sua empresa, navegou insistentemente pelas páginas de um produto de gama muito alta. Se essa lead for processada pelo sistema tradicional de lead scoring, a decisão do profissional de vendas vai ser clara: a navegação insistente em torno de um produto é uma prova irrefutável de interesse para compra. Contudo, se a mesma lead for avaliada de forma mais abrangente por um sistema de predictive lead scoring, é possível que se dê conta de que, apesar do claro interesse no produto, o contacto em causa não tem poder económico para comprá-lo, ou até trabalha na área e é, muito provavelmente, um concorrente do seu negócio a fazer espionagem. Quer mesmo dedicar o esforço de um colaborador comercial para tentar convertê-lo? Provavelmente não.

 

O predictive lead scoring quando não há informação no CRM

 

A grande vantagem do predictive lead scoring é que não precisa obrigatoriamente de um CRM bem composto para ser eficiente. Claro que, podendo, deve apostar no armazenamento de toda a informação possível sobre clientes e potenciais clientes, mas, se essa informação não está ao seu alcance, o predictive lead scoring pode ajudá-lo na mesma através da avaliação de atributos.

 

A avaliação de atributos é a classificação de leads com base num conjunto de atributos definidos por si. Num exemplo prático, imagine que tem uma enorme lista de contactos, mas não tem mais do que nomes e endereços de email. Um bom sistema de predictive lead scoring pode ajudá-lo a investigar esses contactos e tentar descobrir, através da interação com cada um, mais detalhes importantes, como a localização, por exemplo. Depois o mesmo sistema consegue classificar cada contacto atribuindo-lhe uma pontuação ponderada por cada um dos critérios definidos por si (tem de defini-los indicando uma ordem de importância) e devolve-lhe uma lista hierarquizada que vai, com toda a certeza, poupar tempo e recursos no processo comercial.

Implementar uma estratégia de predictive lead scoring exige alguns recursos técnicos. Por ser um processo com alto impacto nas conversões e na eficácia da equipa de vendas, o mais aconselhável é que procure ajuda de profissionais para definir uma estratégia cuidada e de resultados consistentes.

 

Fernanda Vasconcelos

Autor: Fernanda Vasconcelos

CMO @ Impacting Group

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