Checklist: Devo considerar o Lead Scoring Preditivo?

Segundo a Forbes, o Lead Scoring Preditivo vai ser uma das maiores tendências do Marketing de 2019, mas não é para todos os negócios! Descubra se é para si e como o pode usar a seu favor.

Sim, é possível ter demasiadas leads. Sim, é possível ter demasiadas MQLs e, sim! É possível que estes valores elevados no topo e meio do funil, não de reflitam no seu volume de negócios. Pode ser porque não há recursos suficientes para dar resposta a todas as leads, ou simplesmente porque a qualificação não está a ser muito seletiva. A verdade é que há dinheiro a ser investido e precisa de ser rentabilizado.

O Marketing Automation oferece-nos várias ferramentas para qualificar leads de forma mais eficiente, nomeadamente, o Lead Scoring. Num processo de Lead Scoring Tradicional, há uma atribuição numérica de pontos a determinadas características e comportamentos das suas leads. Por exemplo, abrir um e-mail pode valer 5 pontos, clicar num CTA pode valer 10 pontos, qualificar-se para uma das suas Buyer Personas pode valer 30 pontos, e assim sucessivamente.

Porém, estas pontuações são atribuídas por humanos e, de facto, os humanos erram. Está na nossa natureza! Evoluímos, por isso, para uma metodologia de Lead Scoring Preditivo, onde os dados são incorporados com tecnologias de machine learning que avaliam resultados anteriores no seu CRM (outras leads com características e pontuações semelhantes) para aperfeiçoar o seu Lead Scoring.

Veja estas 3 dicas do HubSpot para decidir se está na altura de implementar um modelo de Lead Scoring Preditivo, e fique também com as 5 Melhores Práticas de Lead Scoring.

1. Tenho leads suficientes?
O Lead Scoring pode ser implementado em qualquer negócio, mas é mais valioso para empresas com grandes volumes de leads e poucos recursos. Por outro lado, até pode ter um bom volume de leads, mas, se o seu negócio ainda está a dar os primeiros passos, certamente não terá informação suficiente para implementar um modelo de Lead Scoring Preditivo eficaz. Concentre-se primeiro em conhecer as suas leads e perceber o que é que as que se qualificam têm em comum.

2. As equipas de marketing e vendas estão alinhadas?
O processo de Lead Scoring Preditivo não acaba na qualificação das leads. O resultado de cada lead (se fechou negócio ou não, se levou mais ou menos tempo, se deu maior ou menor retorno) vai servir para informar o software e alimentar o machine learning para o aperfeiçoamento do score. Por outro lado, se a sua equipa de vendas não der continuidade ao procedimento de qualificação para SQLs, há claramente uma falta de alinhamento entre as equipas de marketing e vendas que terá de resolver a priori.

3. Tenho dados suficientes?
O Lead Scoring Preditivo precisa de uma quantidade avassaladora de dados sobre leads qualificadas, desqualificadas, clientes, etc. Sim, também é possível ir alimentando o seu Lead Scoring ao longo do tempo com mais leads e mais dados, mas se a sua base de dados ainda for muito reduzida, espere um pouco, aproveite para aprender mais sobre as suas buyer personas.

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