Calificación de Clientes Potenciales basado en Machine Learning para compañías financieras

Escrito por Srinivas Seshadri – Ideas2IT.

Traducido por José Samaniego T. – Grupo Novatech.

Nuestro equipo de ciencia de datos (Ideas2IT) ha creado un marco patentado con el que monitoreamos los hábitos de compra de los clientes, la actividad en línea y otros atributos de comportamiento e interpretamos estas métricas para obtener puntajes predictivos de clientes potenciales. Así es como lo hacemos:

1. Comenzamos con lo que sabe, aprovechando los datos del CRM

Probablemente sepa algunas cosas sobre sus clientes potenciales: qué campañas han visto, dónde hicieron clic y qué completaron en su formulario. Aprovechamos estos valiosos datos para comenzar a construir su modelo predictivo. Además, si sus clientes tienen cuentas con usted en otras formas, conocerá su personalidad en términos de cuánto ingreso disponible pueden tener. O cuál es su edad. Y cuál es su perspectiva relativa hacia la vida. Si no lo tienen, ¡escribiremos algoritmos de perfil para que encuentre exactamente eso!

Sus esfuerzos de marketing y contenido pueden generar una gran cantidad de clientes potenciales, pero desafortunadamente, la gran mayoría de ellos no terminará como compradores. Si bien las plataformas de automatización de marketing lo ayudan más que nunca a recopilar más información sobre el comportamiento, todavía es difícil identificar a los posibles compradores. Sus datos de marketing y CRM pueden proporcionar información valiosa siempre que se aborden los siguientes desafíos principales:

  • Número limitado de variables: el CRM de la empresa promedio tiene solo 10 variables demográficas, que generalmente incluyen Nombre, Ubicación, Industria, Ingresos y Número de empleados.
  • Datos desordenados: los datos de CRM provienen de múltiples fuentes, haciendo que los mismos puntos de datos aparezcan en varios formatos.
  • Datos incompletos / inexactos: la mayoría de los vendedores recopilan información limitada a través de formularios web para reducir las tasas de caída en las páginas de destino. Como resultado, los registros tienen solo datos parciales, que a menudo son inexactos.
  • Registros obsoletos: las bases de datos de marketing se degradan rápidamente.

Hemos desarrollado algoritmos sofisticados para limpiar y completar sus datos. El resultado de este proceso es una base de datos altamente precisa y estandarizada de sus registros, que luego se convierte en una base sólida para el modelado predictivo de puntaje de plomo.

2. Agregamos lo que sabemos

Recopilamos y actualizamos continuamente los puntos de datos de cada cliente potencial de Internet. Esta información incluye las publicaciones en las redes sociales de sus clientes, redes profesionales, registros gubernamentales que son públicos, etc. Esto se corresponde con lo que tenemos en la base de datos y las asociaciones de comportamiento pasado de perfiles similares. El resultado: un perfil de 360 grados de cada cliente potencial en su base de datos.

Todos dejan una huella digital que puede analizarse para predecir su tendencia a comprar productos y servicios. Monitoreamos el comportamiento en línea de varias decenas de millones de prospectos y tomadores de decisiones.

Extraemos datos de la Web y mantenemos una base de datos actualizada que contiene miles de indicadores que pueden predecir el comportamiento de compra. Cuando se combina con sus datos de CRM, produce un perfil más rico y perspicaz de clientes potenciales y clientes por igual.

3. Análisis predictivo con Machine Learning

El análisis predictivo lo ayuda a identificar posibles compradores / conversiones en sus bases de datos de ventas. Tomamos sus datos, nuestros propios datos y su valor más alto conduce y utiliza Machine Learning para encontrar el ADN de sus clientes. Aprovechamos los datos de sus clientes de mayor valor y analizamos cantidades masivas de datos para encontrar la combinación de indicadores de marketing o características que hacen que sus compradores sean únicos en comparación con todos los demás clientes potenciales en su base de datos.  El resultado es un conjunto de indicadores y un modelo de puntuación que puede predecir la probabilidad de conversión. Lo mejor de todo es que no solo sabe si se convertirán para un producto determinado, sino que también sabe para qué producto es más probable que se convierta el lead.

4. Puntaje predictivo del lead

Nuestro marco Predictive Lead Scoring aprovecha el ADN de sus clientes para evaluar la probabilidad de que los clientes potenciales en su base de datos se conviertan en clientes.

Utilizamos nuestro exclusivo modelo de puntaje predictivo para calificar sus cuentas, así como cada cliente potencial que ingresa a su embudo en sus sistemas de marketing y ventas. Esto tiene un impacto directo en sus ingresos: ahora ya sabe qué oportunidades se deben enviar directamente a Ventas y cuáles se deben seguir fomentando.

Identifique las pepitas de oro en su base de datos de marketing con la Puntuación Predictiva de Clientes Potenciales (Predictive Lead Scoring). Nuestra aplicación integral combina datos de CRM, indicadores de marketing en línea y aprendizaje automático para ayudarlo a encontrar y actuar sobre los clientes potenciales que tienen más probabilidades de comprar y le permite aumentar las ventas y cerrar más negocios.

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