El leadscoring basado en características y comportamiento es una tarea que se presta bien para la IA, siempre que se cumplan dos condiciones: un modelo de puntuación validado y suficientes datos históricos con los que entrenar. Sin esas dos condiciones, la tarea no puede asumirse de forma fiable, por muy atractivo que suene. Lo que la IA puede asumir hoy es un agente: un sistema que evalúa, puntúa y deriva leads de forma continua hacia ventas o hacia la automatización de marketing, sin que una persona revise cada lead por separado.
Los leads llegan con un conjunto fijo de características: tamaño de empresa, función, origen, comportamiento de clics, datos de formularios, frecuencia de visitas. Son datos estructurados que ya están bien registrados en un CRM o en un sistema de automatización de marketing. Un modelo de IA puede combinar esas características y asignar una puntuación basándose en patrones del pasado: qué combinaciones de características y comportamiento condujeron antes a un trato cerrado. Es exactamente el tipo de tarea para la que se ha construido el machine learning. Compárelo con una tarea en la que alguien deba interpretar por sí mismo una historia o valorar una conversación única: eso exige otro tipo de evaluación, y no es lo que es el leadscoring.
Con cientos o miles de leads al mes, la evaluación manual no es sostenible, y ahí es precisamente donde la automatización demuestra su valor. Un profesional de marketing que tenga que revisar manualmente cada lead en diez características pierde un tiempo que no compensa la ganancia obtenida. Un modelo que puntúa de forma consistente y a gran velocidad, sea cual sea el número de leads, cambia por completo esa ecuación. En una empresa con solo un puñado de leads a la semana, la situación es distinta: entonces la ganancia de la automatización es menor y la evaluación humana suele ser igual de rápida. Esa diferencia de volumen es precisamente la razón por la que el mismo trabajo resulta distinto en una empresa que en otra.
Un lead mal puntuado no es una catástrofe, pero tampoco es gratis. Si un lead prometedor recibe una puntuación demasiado baja, ventas puede pasarlo por alto y se pierde ingresos. Si un lead mediocre recibe una puntuación demasiado alta, ventas pierde tiempo en una conversación que no lleva a ningún sitio. Es molesto, pero por lo general subsanable: la siguiente puntuación o el siguiente contacto corrige la imagen. Es distinto, por ejemplo, de una modificación financiera que se registra de forma incorrecta, donde el coste del error es considerablemente mayor, como se aprecia en la pregunta de si la IA puede mantener el registro de auditoría de modificaciones financieras. En el leadscoring, la puntuación es una herramienta de apoyo, no un juicio definitivo, y eso hace que el coste del error sea asumible.
El margen de criterio se sitúa en un valor intermedio porque, si bien la puntuación se calcula según reglas fijas, la interpretación —cuánto peso recibe una puntuación en el seguimiento final— suele seguir en manos de una persona. El contacto con el cliente puntúa relativamente favorable para la automatización, porque la puntuación en sí se produce antes de que exista contacto real: la IA evalúa comportamiento y características, no una conversación. El cumplimiento normativo obtiene una posición intermedia porque los datos personales y de comportamiento están sujetos al RGPD; la forma en que una organización recopila y puntúa los datos de los leads debe cumplir esas normas, y eso es una cuestión distinta de la viabilidad técnica del scoring en sí.
El resultado anterior no se aplica automáticamente a todas las organizaciones. Una empresa que acaba de empezar con la generación de leads simplemente no dispone de suficientes datos históricos de conversión para entrenar un modelo; en ese caso, la clasificación seguirá siendo, por ahora, trabajo humano, o una puntuación sencilla sin IA. Una empresa con un público objetivo muy cambiante, donde las características de un buen lead este año difieren de las del año pasado, debe revisar y validar su modelo con más frecuencia que una empresa con un mercado estable. Y una organización donde los leads llegan casi siempre por un único canal, con poca variación en el comportamiento, dispone de datos más sencillos para entrenar que una empresa con diez canales de entrada distintos. Es precisamente por eso que una puntuación como "agente" es una indicación para la tarea en términos generales, no una garantía para su situación; véase también qué dice y qué no dice una banda de referencia.
Este resultado dice algo sobre la tarea de leadscoring, no sobre el puesto de marketing o de ventas en su conjunto. Esos puestos suelen contener mucho más que solo la puntuación: seguimiento, conversación, estrategia, relación con el cliente. Las decisiones sobre personal y dotación de recursos están sujetas a sus propios requisitos legales y no forman parte de una evaluación de tareas como esta. Por eso preferimos calcular en horas liberadas antes que en puestos, y explicamos por qué calculamos en horas y no en personas.
¿Quiere saber cuántas de las horas de su propio perfil están relacionadas con tareas como esta? El quickscan gratuito de ftetoai consta de doce preguntas, no requiere cuenta y ofrece una indicación de qué parte de sus tareas puede asumir la IA hoy en día. El análisis de trabajo completo, que profundiza más en sus propios procesos, todavía está en construcción; por eso aún no lo ofrecemos aquí, pero el quickscan ya proporciona ahora una primera orientación.
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