Vamos a jugar un juego. Piense en un número de 2 dígitos entre 1 y 100 donde ambos dígitos son impares y diferentes entre sí. ¿Listo? Vamos.

es el numero 37 ? Sí. Ya que puedo leer claramente la mente, por favor considéreme su señor supremo residente. Mi tynarray sería benévolo templado solo por un asesinato ocasional.

Bien, pongámonos serios ahora. Mi "suposición" se basa en la probabilidad estadística y la psicología humana, por lo que existe una alta probabilidad de que haya elegido el número 37. Esa es la magia de las matemáticas.

En medianas y grandes empresas, los agentes de ventas tratan con muchos clientes potenciales. En el mundo conectado de hoy, los agentes de ventas pueden estar inundados de clientes potenciales. Algunos llegan a través de las redes sociales (twitter, facebook), algunos debido a un evento que está organizando su empresa, otros pueden llegar a través de recomendaciones o campañas de marketing.

La clasificación de clientes potenciales, sin embargo, no es un problema nuevo. Hace mucho tiempo, los agentes de ventas descubrieron una forma de centrarse en clientes potenciales importantes. La respuesta fue Lead Scoring.

Definición de Puntuación de Prospectos

En términos sencillos, Lead Scoring es una puntuación asignada a un cliente potencial, por lo que clasifica a un posible cliente potencial en relación con los demás. Una Puntuación de Prospecto más alta puede significar una alta probabilidad de conversión. Si un equipo de ventas está inundado de clientes potenciales, una Puntuación de Prospecto proporciona un indicador útil sobre los clientes potenciales en los que centrar su atención.

Modelos de Puntuación de Prospectos

Sin embargo, el problema es que crear un modelo consistente de Puntuación de Prospectos es más fácil decirlo que hacerlo. En ausencia de un marco consistente para puntuar prospectos, otorgar un rango a un prospecto fue como pedirle que elija un número aleatorio al comienzo de este artículo.

• Algunos de los problemas que enfrentan regularmente las empresas son:
• Los patrones de conversión exitosos a veces no se conocen o documentan.
• El modelo se basa en suposiciones incorrectas.
• Se basa en datos obsoletos o datos no relevantes.

Imagine un modelo de Puntuación de Prospectos de la era anterior al covid en el que una visita a la tienda o una reunión en persona con un agente de ventas obtendría una puntuación más alta. Ese modelo calificaría incorrectamente a los clientes potenciales porque el comportamiento del comprador ha cambiado (ya que las personas se sienten más cómodas comprando en línea).

Para que la Puntuación de Prospectos proporcione valor, tiene que ser más inteligente. Las empresas necesitan un sistema inteligente de tiempo completo para monitorear los éxitos y los fracasos. Uno que ajusta automáticamente la puntuación en función de los datos y resultados en tiempo real.

Cómo funciona Puntuación de Prospectos de Einstein

Einstein Lead Scoring es parte de Sales Cloud Einstein y utiliza el aprendizaje automático y la ciencia de datos para descubrir patrones en su historial de conversión de prospectos. Mediante el uso del aprendizaje automático, Einstein Lead Scoring proporciona una solución más simple, rápida y precisa que los enfoques tradicionales de puntuación de leads basados ​​en reglas.

La puntuación de prospectos de Einstein otorga a cada prospecto una puntuación basada en qué tan bien coincide el prospecto con los patrones de conversión de la empresa.

• El modelo de puntuación de Einstein considera:
• Clientes potenciales convertidos anteriormente, campos personalizados y datos de actividad.
• Concordancia de la derivación actual con derivaciones convertidas anteriores.
• Segmento principal si se han configurado segmentos.

La puntuación de clientes potenciales de Einstein adopta automáticamente los patrones cambiantes y, como resultado, las Puntuaciones de Prospectos se actualizan varias veces al día.

Si su organización actualmente no tiene suficientes datos de conversión, Einstein Lead Scoring cambiará automáticamente a un modelo global, es decir, basa su puntaje en tipos de industria similares de varios clientes anónimos de Salesforce. Con el tiempo, una vez que su organización tenga suficientes datos de conversión de clientes potenciales, cambiará a un modelo local.

Las puntuaciones de prospectos aparecen en el componente de Einstein en las páginas de detalles de prospectos. El componente también muestra cuáles de los campos del cliente potencial están influyendo en la puntuación. Esto le da una indicación al representante de ventas sobre el cálculo de la puntuación.

^{‍ ‍ Salesforce} Labs también proporciona un paquete administrado gratuito ( Valor de puntuación de prospectos de Einstein ) para cuantificar el impacto de priorizar prospectos con Puntuaje de prospectos de Einstein.

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¿Interesado? Apuesto que lo eres. Einstein Lead Scoring agrega el polvo mágico de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a un proceso de calificación líder demasiado complejo y difícil de acertar.

No se detiene allí. También puede puntuar oportunidades con Einstein Opportunity Score e incluso Cuentas con Einstein Account Score.

Si está interesado en obtener más información sobre cómo Lead Scoring puede ayudarlo a transformar su proceso de ventas, aquí hay algunos enlaces para comenzar

1. Conceptos básicos de Salesforce Einstein
2. Estrategias de implementación de Sales Cloud Einstein
3. Comprender cómo funciona Sales Cloud Einstein

El propio Albert Einstein dijo una vez: "Nunca pienso en el futuro, llega lo suficientemente pronto".