El lead management es un proceso de técnicas y estrategias para atraer prospectos, calificarlos, nutrirlos y convertirlos en clientes. Este proceso es crítico para los equipos de marketing y ventas, ya que las compañías llegan a perder hasta un 70% de sus leads por un seguimiento inadecuado [1].
Esto hace más que esencial utilizar herramientas para la automatización de la gestión de leads y oportunidades de venta. Afortunadamente, estamos viviendo una revolución tecnológica con la Inteligencia Artificial que puede proporcionar un ecosistema ideal para el crecimiento sostenible y rentabilidad a largo plazo.
A continuación explicaremos dos casos muy interesantes en que podemos combinar IA y lead management y que resulta en la optimización de estrategias e indicadores clave y aumento en las ventas.
Precalificación de leads tradicional vs. precalificación con IA Generativa
La definición de calificación de leads o lead scoring es el proceso de evaluar y determinar la probabilidad de que un prospecto pueda convertirse en un cliente según los criterios establecidos por una empresa.
Sin embargo, el problema con la mayoría de los métodos de lead scoring (como la metodología BANT) es que se utilizan después de que el cliente potencial ya ha sido entregado al equipo de ventas, lo que es opuesto al objetivo principal, ya que probablemente centrarán sus esfuerzos y recurso en leads no calificados o con baja probabilidad de conversión. Calificar a los leads antes de que ingresen al proceso de ventas es lo ideal.
Tradicionalmente, esto se puede lograr evaluando a los leads cuando envían un formulario, en una llamada de primer contacto o con un bot sencillo de captación de leads. Al hacerlo de esta manera, puedes asegurarte de que solo los leads que cumplen con los criterios correctos sean enviados. Para los leads que aún no cumplan con todos los criterios por ahora, puedes nutrirlos hasta que estén listos. Y para los que no estén calificados, puedes descalificarlos antes de invertir recursos en ellos.
Este proceso puede llevarse más allá con AI Generativa: con la ayuda de un bot impulsado por Inteligencia Artificial, los leads pueden interactuar en conversaciones intuitivas y en lenguaje natural. Los bots pueden hacer preguntas básicas o complejas, relevantes y basadas en el contexto que el cliente potencial proporciona gracias al Machine Learning y al final podrá determinar las necesidades reales y dolores del lead.
El uso de la IA en la calificación de leads no solo aumenta la productividad del equipo de ventas, sino que también identifica oportunidades de seguimiento inmediato, lo que conduce a ciclos de ventas más rápidos y crecimiento del revenue. Por ejemplo, podría programar una cita o demostración en el momento o transferirlo a un representante de ventas dependiendo de las respuestas que el lead haya proporcionado.
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Combinar IA y lead management para la personalización del lead nurturing
Una vez que el lead ha sido calificado, es momento de guiarlo a través del funnel y lograr que se convierta en un cliente. El método tradicional de lead nurturing implica procesos manuales o semi-automatizados para enviar emails, hacer llamadas de seguimiento o tener reuniones en persona. El problema que presenta esto es que el enfoque suele ser genérico y poco escalable.
Por ejemplo, las campañas de email creadas por los equipos humanos suelen ser generadas de manera masiva, pensadas más en los objetivos de negocio y no en el cliente y no resuenan con las necesidades de todos los leads. Las llamadas en frío son intrusivas y no deseadas, creando una mala experiencia o contactan a leads calificados y no calificados por igual. Las reuniones en persona pueden ser de valor, pero consumen muchos recursos y limitan la escalabilidad en la gestión simultánea de múltiples leads.
La tecnología de IA proporciona solución a estas problemáticas. Los algoritmos inteligentes tienen la capacidad de analizar grandes cantidades de datos como los comportamientos y preferencias de los leads permitiendo a las empresas generar acciones e interacciones dirigidas y personalizadas que realmente conecten con el lead.
Un gran ejemplo de esto es la capa de personalización que la IA Generativa puede ofrecer para la creación de contenido. Un bot puede analizar datos como interacciones con anuncios de productos específicos, actividad en el sitio web como carritos abandonados, inventarios y alternativas de productos o datos demográficos y usar regionalismos y diferentes idiomas. De esta manera, los mails, chats, mensajes SMS o de WhatsApp tienen más probabilidades de captar la atención del lead y llevarlo a la conversión.
Si bien combinar IA y lead management resuelve muchos de los retos del equipo de marketing, es esencial contar con un partner tecnológico que pueda ofrecer expertise en el tema y ofrezca una herramienta fácil de usar y de implementar. El bot de InConcert puede integrarse completamente a un pre-calificador de leads o a un lead nurturing automatizado, brindando múltiples beneficios como aumento en la tasa de conversión, calificación automática más limpia y útil, mejora de indicadores como CPL y CPA, menos oportunidades perdidas y mucho más.
