Generación de leads cualificados para captación de nuevos clientes mediante IA

Fernando Pavón

CEO de Gamco

Hoy vamos a hablar sobre la generación de leads cualificados para la captación de nuevos clientes mediante IA.

En Gamco desarrollamos software basado en Inteligencia Artificial para la gestión avanzada del riesgo y la optimización comercial. En los últimos años hemos desplegado nuestras soluciones en grandes corporaciones, siendo capaces de analizar ingentes cantidades de datos. Gracias a ello, a día de hoy hemos sido capaces de paquetizar dichas soluciones para que las pequeñas y medianas empresas (PYMEs) puedan aprovechar también los beneficios que tiene la Inteligencia Artificial.

¿Cómo ayuda la IA en la generación de leads cualificados? 

En este caso, el cliente tenía un objetivo claro: duplicar el número de socios. Los querían tener dentro de su membresía. En base a este planteamiento, lo que más dificultaba la capacidad de llegar a este objetivo era poder identificar y encontrar posibles clientes que cumplieran un target objetivo. Compartieron estas reflexiones con nosotros y comenzamos con el reto.

El reto era conseguir una generación de leads cualificados, que desde un punto de vista comercial, no fuese el típico lead que tú compras en una base de datos. Sino que una vez identificados, era necesario ordenarlos por igualdad de características y crear diferentes segmentos de clientes potenciales para conocer y actuar en base a sus necesidades particulares. Además, debía ser fácilmente interpretable para la gestión comercial. Así, la persona encargada de tratar estos datos podría contar con un orden de prelación, dedicándose a la generación de confianza y el acercamiento con los clientes. 

Si quieres profundizar, te recomendamos nuestro artículo: ¿Qué el aprendizaje automático?

Las fases para la generación de leads cualificados

El primer paso fundamental es poder conseguir información de diferentes fuentes de datos. Tenemos por un lado el ERP, con los datos de socios actuales. Y el CRM, con datos de contactos generados mediante eventos y suscripciones a noticias principalmente. Consideradas las bases de datos primarias, el primer paso importante es filtrar, fusionar y preparar esa información para que la máquina aprenda. 

Una vez tenemos los datos correctamente extraídos y normalizados para ser utilizados, identificamos una serie de empresas potenciales de las cuales, lógicamente no tenemos muchos datos previos. Recurrimos a la búsqueda de información en servicios de datos externos y  públicos a través de internet. De esta manera, enriquecemos la información del cliente potencial, pero también la del cliente actual. Una vez que enriquecemos esa información, se crean una serie de modelos predictivos. Es decir, una estructura de aprendizaje de conocimiento, donde, por un lado, se compara el cliente actual y por otro, se identifican el segmento de clientes potenciales que se asemejan a este, según el sector en el que está trabajando, el ámbito de actuación, actividad económica…

Así pues, damos paso a la segmentación de clientes. En este punto se van comparando similares entre sí, para finalmente cuantificar y priorizar cada uno de esos clientes por dos vías. Por un lado, la probabilidad de conversión, pero por otro el ser capaz de ver qué cliente es interesante para el negocio.

El penúltimo paso es presentar esa información mediante una interfaz web que sea dinámica y fácilmente entendible para los directores del negocio. A través de este portal web, el usuario va a ver en una lista ordenada por probabilidad de conversión de clientes a los que tiene que contactar, recogiendo el feedback de cada contacto. Hay una serie de pasos comerciales, según el funnel que tenga definido la actividad comercial. En este paso se retiene información que también realimenta el sistema.

Por último, se calculan los informes de rendimiento y el retorno. Estos sistemas tienen un retorno muy importante pero hay que mostrarlo para el negocio. Existen cuatro pasos: 

  1. Fusionar datos de diferentes fuentes de información y enriquecer esos datos con nuevas fuentes de información a través de la web.
  2. Modelado predictivo: aprendizaje automático en diferentes capas.
  3. Presentación simple y sencilla al comercial.
  4. Informes de rendimiento y cálculo del retorno.

¿Se están obteniendo resultados con la generación de leads cualificados?

Podemos decir que el cliente confirma que está plenamente satisfecho en dos aspectos. En primer lugar, en los resultados que tienen que ver con el punto de vista de la monetización, ya que la inversión está amortizada y ya se encuentran en términos de rentabilidad. En segundo lugar, querían que los resultados fueran perfectamente explicables, ya que consideraban muy importante contar con un compromiso sobre el uso ético de los algoritmos (según las recomendaciones de la Comisión Europea) y en Gamco lo hicimos.

Además, consideramos esencial ver satisfechas a las personas con las que trabajamos. En muchas ocasiones hay una barrera con los empleados. Estos piensan que nuestros sistemas de IA les van a quitar el trabajo y lo que realmente hacemos es fomentar, liberar y aprovechar el talento a donde no llega la máquina.

Como conclusión, queremos incidir en que la inteligencia artificial tiene la capacidad de llevar a cabo la generación de leads cualificados, de verdad ordenados y listos para ser explotados por los diferentes canales de venta.

Si te ha parecido interesante, para finalizar os dejamos con la participación de GAMCO en el evento de Empresa y Sociedad celebrado el 17 de junio. En este vídeo, nuestro CEO Fernando Pavón, te explicará todo lo que hemos visto en el artículo sobre la generación de datos cualificados ¡No te lo pierdas!

Si quieres profundizar, te recomendamos nuestro artículo: ¿Qué el aprendizaje automático?

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