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Score de propensão x Lead scoring: você sabe a diferença?

Investir no marketing da empresa é muito mais do que contar com um site ou uma página esteticamente bonita nas redes sociais. Para atrair consumidores que realmente tenham interesse no seu produto ou serviço, é preciso aplicar estratégias focadas na geração, qualificação e nutrição dos leads.

Quando se trata de Marketing, conceito focado em atrair, converter e encantar clientes para aumentar as vendas, é necessário dispor de uma ferramenta que torne o procedimento mais assertivo. Entender o que o usuário quer, quais são as suas dores e o que não o interessa, faz parte de um roteiro presente nos processos de Score de Propensão e o Lead Scoring.

Apesar de serem termos parecidos e até mesmo complementares, cada um possui características e formas de análises distintas. Para você entender melhor e saber qual deve empregar no seu negócio, vamos apresentar neste artigo os seus significados,  características, benefícios e desvantagens, e realizar um comparativo entre os dois procedimentos. Continue conosco!

O que é o Lead Scoring?

O mais conhecido entre os dois processos é muito utilizado no marketing. Ele é aplicado para atribuir “valores” aos leads em formato de pontos, por isso o nome Lead Scoring. Esse modelo pode ser analisado via engajamento ou perfil. O primeiro caso é quando a pessoa interage com os seus conteúdos, acessando o site ou abrindo um e-mail marketing, por exemplo. A cada ação, ele recebe uma pontuação e quanto mais interagir, mais pontos recebe.

Já via perfil, a pontuação é dada aos contatos de acordo com algumas características pré-definidas que são importantes para a sua empresa, como cargo, vertical de mercado, faturamento, número de funcionários, localização e orçamento, por exemplo, que irão designá-los como “mais adequados” e “menos adequados” para o seu negócio.

Muitas vezes, a organização pode configurar os pontos da seguinte forma: o “cargo” tem peso 100%, enquanto a “idade” tem peso 50%.

Exemplo de Lead Scoring via perfil: Imagine que você criou uma landing page para as pessoas adquirirem um produto ou falarem com um especialista do seu time de vendas. A partir do formulário presente nela, foram recebidos mais de 500 leads. Na hora da prospecção, para não precisar entrar em contato com cada um dos usuários, despendendo esforço, tempo e dinheiro do seu time comercial, o Lead Scoring entrará em ação e, por meio das características do perfil, irá ajudá-lo a organizar e priorizar suas oportunidades por quem vale mais a pena começar as negociações.

Os métodos (engajamento x perfil) se relacionam na classificação final, onde pode ser feita a divisão dos leads em 4 perfis (A, B, C ou D), sendo A o ideal. Através da análise dessas atribuições, é identificado que, quanto mais alta a pontuação, mais chance o perfil tem de tornar-se seu cliente, aumentando a possibilidade de resultados positivos. A partir desta fase, o time de vendas poderá entrar em ação.

Contudo, os leads que não chegam a uma pontuação considerada “boa” para terem contato com a equipe comercial podem ser “excluídos” das estratégias ou inseridos em campanhas de nutrição, para que continuem sendo impactados pelos conteúdos da empresa.

Confira no gráfico abaixo a relação entre os dois métodos e como eles funcionam:

Lead Scoring - Neurotech

A – Leads com bom perfil e muito interesse: enviar para o time de vendas rapidamente.

B – Leads com bom perfil, mas ainda pouco interessados: seguir para a análise do time comercial ou  passar por fluxos de marketing até ter o engajamento necessário.

C – Leads com perfil ruim e muito interesse: leads que não fazem parte do perfil desejado e podem ser apenas nutridos com conteúdos para engajamento.

D – Leads com perfil ruim e pouco interesse: leads que não fazem parte do perfil desejado e podem ser apenas nutridos com conteúdos para engajamento ou excluídos das estratégias.

Exemplo de Lead Scoring via engajamento: Uma base com milhares de estudantes recém saídos da faculdade, quais deles estariam mais dispostos a efetuarem a compra de cursos de pós-graduação ou de MBA? Através da quantidade de interação com os conteúdos que você disponibiliza é possível analisar quais deles demonstram estar mais engajados e interessados em continuar os estudos.

Benefícios do Lead Scoring

Como o processo mapeia os leads de melhor perfil e mais engajados, o Lead Scoring permite que você comece a prospecção pelos leads mais “quentes” contribuindo para um possível aumento das vendas. Ele também possui outras vantagens para o seu negócio, como:

  • Identificação de leads com perfil de negócios e leads sem perfil de negócios;
  • Identificação dos leads que mais interagem e os leads que menos interagem;
  • Identificação dos leads com poder de decisão e leads sem poder de decisão;
  • Redução de custos e de tempo de negociação com perfis não qualificados;
  • Possibilidade de observar quais canais e campanhas atraem leads mais “quentes”;
  • Integração entre as equipes de venda e marketing.

Desvantagens do Lead Scoring

Embora o Lead Scoring seja uma ótima ferramenta para qualificação dos leads, a  utilização desse sistema pode ser extremamente imprecisa e trabalhosa, principalmente quando realizada sem uma definição clara das personas e do perfil de cliente ideal  (ICP) buscado ou até mesmo, quando feito de forma manual, sem as ferramentas adequadas. Com a crescente quantidade de leads gerados, fica ainda mais difícil organizá-los e estudar as suas pontuações.

O uso de muitas variáveis também pode ser perigoso, pois o detalhamento em excesso dificulta o cruzamento de dados e a definição de critérios. Isso também pode gerar uma grande dificuldade por parte dos outros times, como o time comercial, em entender a lógica do sistema e sua utilidade. Vale lembrar que o Lead Scoring necessita dos dados internos disponíveis sobre os leads para funcionar e não ser adepto de uma visão data-driven pode dificultar o procedimento, afinal, sem uma quantidade significativa de dados relevantes e organizados, as análises para a classificação dos leads ficam impactadas.  

Ou seja, um Lead Scoring mal executado, pode gerar mais prejuízos do que vantagens.

O que é o Score de Propensão?

Esse modelo também tem como ferramenta principal uma pontuação, entretanto, ao invés das características do lead, o que está em jogo é o interesse dele no que diz respeito ao seu produto ou serviço. Para isso, através da tecnologia, o processo analisa tanto os dados internos que a empresa já possuiu com uma série de dados de origem externas, sejam públicas ou privadas, capturados e tratados por especialistas em dados. 

Por ser ainda uma novidade, o processo não é tão conhecido quanto o Lead Scoring, contudo, ele apresenta um maior enriquecimento das informações por não olhar apenas os dados internos e seus benefícios elevam a assertividade das análises e fidelidade dos resultados, o tornando uma ferramenta mais completa que o Lead Scoring.

De 0 a 100, o cliente será classificado de acordo com o número alcançado a partir de informações relacionadas ao seu cadastro, histórico de compras e comportamento online, sendo que quem estiver com os scores mais altos, estará categorizado como um consumidor em potencial para o seu produto.

Incluir embed: Uma visão 360º! Tratando dados para otimizar vendas On e Offline | Neurotech

Como o Score de Propensão é utilizado?

Imagine que você gerencia um grande e-commerce de cursos on-line que mensalmente recebe o acesso de 50 mil visitantes e possui mais de 2 milhões de usuários cadastrados.

O seu desafio é identificar quais desses usuários deveriam ser priorizados para prospecção via campanhas de call center ativo, visto que são muitos contatos. Sua empresa possui em torno de 30 colaboradores dedicados à realização de milhares de ligações telefônicas semanalmente.

Apesar de oferecer produtos com alto valor agregado, a maior parte dos usuários consomem apenas produtos free (ebooks, infoprodutos, etc) e não convertem em vendas reais.

Com a ajuda de um Score de Propensão e a partir de um modelo preditivo desenvolvido por especialistas em Inteligência Artificial e Machine Learning, você percebe que é possível analisar todos os dados da base de usuários cadastrados (leads) e cruzar com dados externos, como interações on-line em redes sociais e websites, para criar scores de propensão e saber quais deles possuem uma maior “probabilidade” de comprar seu produto nos próximos 6 meses. 

Quanto maior o score do usuário, maiores as chances de compras.

Dessa forma, é possível gerar uma lista de mais de 19 mil usuários priorizados e enviados para prospecção via call center ativo. Com a estratégia rodando em um modelo de teste A/B entre a lista de prospecção tradicional e a base gerada pela score de propensão é possível notar uma conversão em vendas 32% superior (Lift) com um ticket médio duas vezes maior por compra realizada. 

Veja case completo: https://www.neurotech.com.br/ia-e-big-data-para-ajudar-nosso-cliente-a-vender-mais/  

Este é um cenário em que o Score de propensão pode ser utilizado para otimizar as conversões de vendas.

Podemos perceber que seu objetivo é muito parecido ao do Lead Scoring, porém a quantidade de fontes e dados analisados é muito maior. Sua aplicação é semelhante a uma análise preditiva, que procura antecipar tendências e assim orientar as tomadas de decisões de um negócio partindo de dados obtidos através de Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial.

Essas tecnologias, inclusive, estão presentes no “Score de Propensão à Compra” da Neurotech, pois garantem maior credibilidade e eficiência nos resultados por meio da organização dos dados de acordo com o objetivo da sua empresa.

Não é apenas com o propósito de vendas que o modelo é definido. O empreendimento pode montar o score para descobrir outros fatores, como a probabilidade do cliente se relacionar com a marca ou ser um promotor dela. É a partir desse panorama que os recursos para elaborar o score serão estabelecidos, informações como histórico de downloads em aplicativos (caso exista), histórico de produção e de venda, dentre outras existentes na empresa e nas fontes externas utilizadas. 

Realizar testes é uma forma de garantir a precisão dos resultados, a existência de erros ou falhas, e a necessidade de acrescentar mais dados.

Benefícios do Score de Propensão

Apesar dos benefícios serem parecidos ao do Lead Scoring, ele ganha por trazer uma gama muito maior de variáveis que são traduzidas em informações relevantes para otimizar suas conversões. De forma preditiva, sua utilidade é determinar quais são os leads com mais chances de venda, o Score de Propensão tem papel fundamental no aumento das taxas de conversão quando se tem um grande volume de dados a serem analisados e enriquecidos, tornando-se um aliado na elaboração de estratégias mais assertivas em marketing e vendas. Confira outras vantagens a seguir:

  • Entendimento da jornada para fidelização de clientes;
  • Trabalhar com nichos segmentados, o que facilita no direcionamento dos esforços e recursos;
  • Utilização de diversas fontes de dados, trazendo análises mais elaboradas;
  • Aumento da eficiência do time de vendas.
  • Aumento do ticket médio.

Entenda a relação entre as duas soluções e qual é a melhor para o seu negócio

Com o objetivo final de promover sucesso à empresa, independentemente se em aumento das vendas, relação com o consumidor e marca ou outros indicadores, os dois processos possuem trajetos distintos, mas características semelhantes.

Como citado no exemplo, ao aliar a tecnologia utilizada no Score de Propensão com os leads “quentes” advindos das características captadas pelo Lead Scoring, possibilitou a integração das informações pessoais, profissionais e de comportamento promovendo a classificação mais precisa dos usuários e permitindo uma automação mais eficiente.

Dessa forma, o Score de Propensão pode utilizar o Lead Scoring em suas análises mas vai muito além disso usando outras fontes de dados, tornando-se a ideal para quem deseja uma ferramenta mais completa e eficiênte em análise de dados.

Conheça o Sales Intelligence

Todos os atributos de um score de propensão, podem ser encontrados no Sales Intelligence da Neurotech. Por meio da Inteligência Artificial, Big Data e Machine Learning, conduzem estratégias assertivas que podem ser aplicadas em todos os segmentos, principalmente o de varejo, setor que mais cresce atualmente e, cada vez mais, demanda por tecnologias que auxiliem na automação e em análises preditivas.

incluir Vídeo: Sales Intelligence – Inteligência Artificial e Big Data para vender mais!

O Sales Intelligence, atua com o intuito de trazer visibilidade para a jornada da sua base de clientes ou prospects para assim aumentar o engajamento de forma efetiva com eles e dessa forma aumentar suas taxas de conversão como as vendas. São mais de 160 variáveis e 200 milhões de registros trabalhando ao seu favor. Com ele, você poderá ofertar o produto certo para o cliente certo no momento certo. 

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