Cómo optimizar el funnel acquisition usando Inteligencia Artificial

Hoy en día, el crecimiento de las startups y el avance en tecnología nos plantea un desafío en nuestro flujo de ingreso de clientes. 

¿Cómo podemos optimizar y estabilizar el costo de adquisición de clientes? 

¿Cómo mejoramos nuestro embudo de adquisición?

Mientras que las empresas más afianzadas implementan constantemente nuevas tecnologías que les permiten avanzar y centrarse en una mejor posición como proveedora de servicios, nosotros nos encontramos en una carrera constante para atraer clientes. El desafío es ser los primeros para no quedar rezagados.

Pero, ¿cómo atraer más clientes? ¿Cómo persuadimos a los usuarios para que opten por nuestros servicios?

¿Qué es el funnel acquisition?

El funnel, o embudo, de adquisición es el conjunto de pasos que un usuario debe realizar para cumplir un objetivo. Este embudo nos ayuda a determinar el porcentaje de pérdidas de usuarios en cada paso de dicho proceso de lograr un objetivo. Objetivo que puede ser una suscripción, una compra o la generación de un lead.

En la boca del embudo entra una oleada de usuarios, de los cuales un porcentaje se va perdiendo a medida que se avanza en el embudo, hasta llegar al final. 

A modo de ejemplo, estos pasos pueden ser: 

  • Acceder a un sitio web
  • Mirar los productos
  • Y, últimamente, realizar una compra

En este ejemplo, que el usuario efectúe una compra sería el objetivo final. En los pasos previos se pierde una cantidad de usuarios por razones que debemos entender, si lo que queremos es minimizar dicha pérdida.

El embudo de adquisición  nos permite ver cuáles son las fortalezas y las debilidades de nuestro modelo. Pero esto no significa que sea fácil o simple. El embudo solo nos orientará en una dirección, pero no en un sentido, no nos dará la respuesta.

Allí podremos encontrar datos cuantitativos, detalles simples de ver o darse cuenta, que nos orientarán acerca de cuáles son las razones por las que los usuarios no están llegando al final del proceso

Sin embargo, el problema principal es la información cualitativa. Esta información es la más difícil de entender y analizar:

¿Qué es lo que el usuario experimenta?

¿Qué es lo que le gusta de nuestro producto o servicio? ¿Qué es lo que no le gusta? 

¿Cuál es nuestro target de clientes? 

¿Qué usuarios están llegando hasta qué punto del embudo?

La falta de personalización/customización de los productos o servicios es la variable más sensible a estos detalles. Allí es donde radica la principal dificultad o razón para perder clientes/usuarios en el proceso.

¿De qué hablamos cuando hablamos de generación de leads?

La generación de leads es un proceso a través del cual un usuario, o potencial cliente, nos brinda información de contacto o personal. A cambio de un contenido, demo, webinar, ebook, etc, el individuo nos brinda esta información. Estos usuarios se consideran potenciales clientes.

Está íntimamente relacionado con el embudo de adquisición. Se podría decir que es un “embudo paralelo” al de adquisición. 

Existen tres tipos de leads:

  • Lead
    • Un lead es considerado un cliente potencial que facilitó información básica, pero que aún se encuentra lejos del objetivo. Este lead ocupa el Top of the Funnel
  • Lead Cualificado para Marketing (MQL)
    • Un MQL es un usuario que ha reiterado su interés en productos/servicios que son ofrecidos. En este momento, este usuario se encuentra en la mitad de nuestro embudo. No está lejos de la compra/adquisición. Este es un buen momento para solicitarle más información al usuario.
  • Lead Cualificado para la Venta (SQL)
    • Los SQL son leads que están listos para la compra. Son leads que muestran o mostraron interés en nuestros servicios/productos. La información que obtengamos de dicho lead debería ser lo suficientemente amplia para, más adelante, confirmar la compra/suscripción. Estos leads están en el Bottom of the Funnel.

Lograr la obtención de leads es tan solo el inicio en nuestro proceso de venta. El desafío es convertirlos en clientes. Pero, a su vez, este desafío está compuesto por más y pequeños sub-desafíos.

Es indispensable saber en qué instancia del embudo está un lead. Es decir, qué acciones realizó en nuestro sitio web o con nuestra aplicación, qué tipo de comprador es, qué información nos ha brindado.

Para conocer esto, suelen utilizarse dos técnicas.

  • Lead nurturing
    • Es el proceso por el cual se “acompaña” al lead por todo el trayecto del embudo. El foco está puesto en los esfuerzos de comunicación, en la escucha activa de las necesidades del lead, brindando más información y respuestas a consultas o dudas que le puedan surgir. 
  • Lead Scoring
    • Metodología que consiste en asignarle, o hacer un ranking, de cada lead. Esto supone darle un orden de prioridad a los leads, para poder analizar en qué parte del proceso o flujo de compra se encuentran, o qué probabilidades tiene cada uno de ser un nuevo cliente.

Hoy en día, con la cantidad de información que disponemos de nuestros usuarios es imposible manejar estos datos de forma manual y crear una personalización o scoring de los leads.

¿Qué es el costo de adquisición de clientes?

El costo de adquisición de clientes es lo que cuesta conseguir clientes nuevos. Este es un número que nos indica si estamos bien orientados en nuestras estrategias de marketing o necesitamos realizar ajustes. 

La estrategia ideal es: menor costo con mayor recompensa

Sin embargo, no es fácil de lograr, lo que nos genera un problema de poca estabilidad en nuestro cociente de costo/ingreso

Podemos tener meses en los cuales las ventas se disparan con una inversión media, y luego otros en los que, con la misma inversión, el revenue baja. 

Esta diferencia genera mucha variación intermensual del costo de adquisición.

Si, por ejemplo, el scoring de leads no está optimizado, no podremos convertir los leads SQL en consumidores/clientes finales de nuestros servicios/productos. A similares dificultades nos enfrentaremos con los otros tipos de leads. El mismo desenlace tendremos si el embudo no está bien diseñado/optimizado.

Ahora bien, ¿cómo podemos mejorar u optimizar el embudo de adquisición? ¿Cómo logramos que los leads continúen el flujo que queremos? ¿Cómo estabilizamos el costo de adquisición de clientes?

Las respuestas a todas estas preguntas las encontraremos en modelos de Ciencia de Datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial.

Estabilizar el costo de adquisición con Ciencia de Datos

La Ciencia de Datos es un conjunto de tecnologías que relacionan información para optimizar modelos. Cada vez más, estas tecnologías son aplicadas en más y más variados sectores e industrias. 

¿Cómo podemos aplicar Ciencia de Datos en nuestro caso de negocio? 

Dado que nuestro objetivo es que los usuarios se conviertan en leads, para luego llevarlos al proceso de creación de cliente, tenemos que hacer que nuestro embudo se angoste lo menos posible. Esto se realiza principalmente con personalización para los usuarios. Queremos mejorar la experiencia de los usuarios. 

El instrumento clave de cualquier modelo de Ciencia de Datos es la información. A medida que los usuarios pasan al estado de lead, empezaremos a obtener más información de aquellos que visitan o miran nuestros productos, es decir de los casos exitosos. Con dicha información podemos crear modelos, con los cuales podemos clasificar a los leads de varias formas.

Para empezar, podemos categorizar a los leads por su tipo. Con la información que tenemos de ellos, podemos crear un modelo predictivo para nuevos leads, el cual facilitará el flujo de los usuarios en el embudo. 

La Ciencia de Datos es una herramienta esencial en el nuevo mundo de la información y la Big Data

Estamos en un momento ideal para incluir innovaciones en nuestros procesos de trabajo, con el fin de mejorar nuestros productos y servicios.

Con la Ciencia de Datos podemos simplificar o analizar de forma más eficiente los datos de los usuarios. Esto nos ayuda al momento de realizar el lead scoring: podemos realizar un scoring de nuestros leads de forma más extensa y precisa, mejorando significativamente el ratio de conversión de clientes. 

Con este approach predictivo, no solo podemos incrementar el ratio de conversión de leads a clientes, sino también aumentar la productividad y mejorar el rendimiento de las inversiones de marketing para, así, lograr captar más clientes. 

Esta es la forma de hacer crecer nuestro negocio.

Con este modelo predictivo podemos mejorar el sistema de recomendación, mailing, adwords, redes sociales, etc, para darle un formato personalizado a la estrategia comercial y de marketing

A través de la ciencia de datos ponemos en valor la información recolectada masivamente, algo que a las startups que buscan crecer se les dificulta hacer en forma manual, rápida y eficiente. 

Cruzamos datos como características y comportamiento de los leads en redes sociales y web, interacción con nuestra app y plataforma, propuesta de valor de nuestra competencia u otras variables que se hayan pre-definido como claves.  

Al identificar y clasificar los tipos de leads -gracias a la inteligencia de datos-, podemos focalizarnos en las fortalezas de nuestros productos/servicios y mostrar que tenemos la mejor propuesta para cada usuario en particular. 

Esto, además, nos ayudará con el proceso de lead nurturing. Por lo tanto, aquí tenemos un nivel adicional de personalización y experiencia del cliente

Como los pasos que describimos anteriormente nos ayudan a tener un modelo de venta más modular y personalizado, podemos ajustar, prácticamente en tiempo real, las tácticas y prioridades de nuestras campañas de marketing. 

Esto, a su vez, nos permite implementar estrategias de upselling y cross-selling, siendo que al tener un profundo conocimiento de nuestros leads y clientes, sabremos a quiénes ofrecerles otros productos/servicios que les puedan interesar. 

Como si estabilizar el costo de adquisición y maximizar el revenue no fuera suficientemente positivo, las startups que implementan machine learning capitalizan otro beneficio: cuentan con datos de valor para su plan de crecimiento. 

Sabemos que las rondas de inversión atienden a un grado de precisión más exigente cuanto más se avanza en la solicitud de financiamiento. Y la precisión está, indefectiblemente, asociada a los datos. 

Basar la propuesta de crecimiento en datos reales tiene mucha más posibilidad de éxito en una ronda de inversión que basarlo en futurología. Las startups con una gerencia comprometida con sus departamentos de ciencia de datos son las que muestran un crecimiento indudable en el último tiempo. Y las que sin duda veremos aparecer en Forbes y Crunchbase como las nuevas beneficiarias de inyección de capital para su expansión. 

En 7Puentes contamos con la experiencia para encarar estos desafíos y, así, transformarlos en valor agregado para tu negocio. 

Nuestro equipo de expertos puede aportar mucho valor en la personalización de tus productos y servicios de una manera ágil, con procesos iterativo-incrementales.

Trabajando como un músculo de tu equipo de data science u optimizando equipos menos maduros, podemos transformar problemas y preguntas en mejoras y respuestas que lleguen a tus clientes en muy poco tiempo. 

Y así poder dar ese step-up en la industria que te posicione como líder.

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