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Lead Scoring: o guia definitivo

Aprenda a qualificar seus Leads automaticamente e a aumentar a performance do time de vendas com este guia completo

Lead Scoring é uma técnica de pontuação de Leads utilizada para identificar aqueles que estão mais preparados para a compra, qualificando e priorizando automaticamente ou manualmente. Geralmente, a classificação dos Leads vem de duas pontuações: perfil (dados como cargo e segmento) e interesse (informações como acessos e conteúdo consumido).


Atualmente, o método de Lead Scoring já se tornou indispensável para quem trabalha com Inbound Marketing e quer melhorar a produtividade dos times de Marketing e Vendas.

O objetivo deste post é construir um guia super completo e assertivo sobre Lead Scoring, passando por todos os pontos que qualquer empresa ou profissional de Marketing precisa saber sobre o tema.

A ideia é falar de Lead Scoring de uma forma que sirva tanto para quem nunca ouviu falar sobre o tema, quanto para quem já está comprando e implantando uma ferramenta de Automação de Marketing.

Vamos lá, então? 😉

Como transformar Leads em clientes

Leads têm que contribuir diretamente para as vendas e, como consequência, para os resultados reais da empresa. Veja materiais e métodos para destravar esses contatos que futuramente serão seus clientes.

Afinal, o que é Lead Scoring?

Antes de tudo, ao contrário do que algumas pessoas pensam, o Lead Scoring não é uma bola de cristal que diz se um Lead vai ou não virar seu cliente. Geralmente, essa priorização é feita através de uma nota (daí o nome “score”), que indica quais Leads são melhores ou piores para o seu negócio, e quais estão mais “frios” ou “quentes”.

Lead Scoring notas

O principal benefício do Lead Scoring

Na prática, o principal benefício é tornar os times de Marketing e Vendas mais eficientes, proporcionando mais vendas a partir de um mesmo conjunto de Leads.

Essa eficiência é alcançada de 3 formas, normalmente em conjunto:

  • A análise dos Leads fica muito mais rápida, precisa e objetiva;
  • Os melhores Leads são entregues para os vendedores;
  • A segmentação de Leads fica muito mais rica. É possível fazer uma comunicação específica para Leads de acordo com o perfil e/ou interesse de cada um.

O time de Marketing passa a fazer um trabalho muito mais focado e inteligente, enquanto o time de Vendas passa a receber oportunidades cada vez melhores e mais preparadas para a compra.

Para quais tipos de empresa o Lead Scoring é realmente útil?

Um erro comum é achar que uma ferramenta de Lead Scoring só serve para empresas muito grandes e que geram muitos Leads. E, por isso, muitos negócios acabam perdendo excelentes oportunidades de sair na frente dos concorrentes e vender mais.

A única condição para o Lead Scoring realmente funcionar é ter uma estratégia de Inbound Marketing funcionando e gerando Leads. A partir daí, toda empresa tem espaço para melhorias, otimizações e aumento de performance.

Em empresas em fase inicial e de crescimento, a ferramenta ajuda a priorizar os Leads e a conhecer melhor a sua base de contatos. Já em empresas um pouco maiores e com crescimento mais acelerado, o Lead Scoring auxilia a tornar o processo de Vendas mais eficiente e automatizar o relacionamento com Leads de acordo com seu perfil.

Como o Lead Scoring funciona na prática?

Apesar de ser uma ferramenta complexa e com muitas possibilidades, o funcionamento dela é simples: o software analisa todos os Leads a partir de alguns critérios e dá uma ou mais notas para identificar quão pronto para a compra o Lead está. Existem várias ferramentas no mercado que fazem essa análise das mais diversas maneiras, mas resumidamente a essência de todas é essa.

O que mais varia entre as ferramentas é o nível de detalhamento e a forma que a nota é construída. No próximo tópico, abordaremos melhor essas diferenças.

Uma dica importante: é interessante usar um software que analise o Lead em dois aspectos diferentes e também dê duas notas. Recomendamos que os aspectos observados sejam “perfil” e “interesse”. Quando a análise é feita assim, ela proporciona insights muito mais poderosos e ajuda você a determinar o que realmente fazer com aquele Lead.

Alguns softwares de Lead Scoring usam apenas uma nota para o Lead. Logo, acabam misturando características do Lead com a interação dele com sua empresa.

Exemplo:

Lead Scoring comparação de Leads

Apesar dos dois terem a mesma pontuação e boas características – sendo A um bom perfil e B possuindo grande interesse em seus conteúdos – de maneira alguma eles devem ser tratados da mesma forma, já que ambos possuem características muito diferentes.

Tipos de sistemas de Lead Scoring existentes

Há uma série de soluções de Lead Scoring, dos mais diversos preços e complexidades. Resumindo os principais tipos, temos os seguintes métodos:

Manual

Em outras palavras: achismo e muito trabalho manual! Geralmente, todo o processo de qualificação e entrega de Leads se concentra em uma pessoa. As regras estão na cabeça do qualificador e ele passa para Vendas quem ele “acha” que tem potencial. Em escala muito pequena pode até valer a pena, mas saiba que no primeiro sinal de crescimento da empresa, já não vai funcionar mais.

Semi-automático

Em outras palavras: a famosa “gambiarra”. O time de Marketing ganha um pequeno alívio porque as planilhas usadas ajudam, pelo menos, a separar o joio do trigo – mas a eficiência não melhora muito.

Automático – simples

Essas ferramentas já são automáticas, mas costumam fornecer apenas uma nota para o Lead, e o método de definição dos critérios e pesos costuma ser o de tentativa e erro. O problema mais comum é na ambiguidade da nota. Lembra do exemplo acima das duas empresas com 50 pontos? Pois é.

Automático – completo

Essas ferramentas são mais completas e ricas. Além de considerar dois aspectos diferentes na análise dos Leads e fornecer duas notas diferentes, os critérios e pesos são baseados no histórico de resultados da empresa, não em tentativa e erro.

É o que chamamos de semi-preditivo. Os critérios e pesos não são são ajustados automaticamente como no preditivo, mas são baseados em resultados já obtidos – ao contrário das ferramentas mais simples.

É nessa categoria que o Lead Scoring do RD Station Marketing se encaixa. O Marketing BI, ferramenta de análise interna do RD Station Marketing, proporciona uma grande inteligência dos resultados (qual perfil, canais e conversões estão ajudando a fechar mais vendas). A partir daí, é muito mais simples e confiável definir o peso de cada critério.

Automático – preditivo

Nessas ferramentas, o próprio software analisa uma série de informações e já define os critérios e pesos automaticamente. Esse ajuste é todo feito pelo software.

Apesar de resultados muito interessantes, essas ferramentas têm um custo maior, especialmente de implementação. São ideais para quem possui uma grande base de dados e desejam integrá-la com um software de Automação de Marketing.

Critérios para qualificar os Leads e como definir o peso deles

Sinceramente, essa é uma das partes mais difíceis, já que não existe uma receita de bolo ou fórmula mágica para realizar essa definição. É uma decisão que varia de negócio para negócio.

O mais importante, agora, é se preocupar em definir quais critérios são mais relevantes. Mais importante até do que o peso de cada uma deles. Preocupe-se em escolher de 2 a 4 critérios que você observa em um Lead e mais te ajudam a identificar se ele pode ser um bom comprador ou não.

Para achar esses critérios mais relevantes, um exercício:

Escolha alguns dos seus melhores e piores clientes e tente achar características em comum entre eles. Isso vai te ajudar a desenhar o perfil ideal. Algumas sugestões do que olhar:

  • Perfil: cargo, segmento da empresa, localização, número de funcionários da empresa, faturamento da empresa, entre outros. Alguma característica mais específica também ajuda, como: a empresa tem blog? A empresa tem um time dedicado ao marketing? Já investe em Google Ads?
  • Interesse: tipo de materiais que baixou, fluxos de nutrição que participou, emails que recebeu, há quanto tempo se relaciona com sua empresa, etc.

De início, você pode definir pesos iguais para cada um dos critérios. À medida em que o processo começa a rodar, vá acertando os pesos e acrescentando mais características. O Lead Scoring é um processo iterativo: é necessário definir os critérios e pesos, ver os resultados e sempre fazer pequenos ajustes.

Como começar a implementar o Lead Scoring

O processo de implementação pode ser dividido em 3 passos:

1. Como citado, analise o histórico de melhores e piores clientes, levante os padrões e identifique os critérios mais importantes. Se não for possível fazer a análise quantitativa por falta de dados, faça algo mais qualitativo – como uma entrevista com o time de Vendas e com clientes;

2. Defina o método de qualificação automatizada de Leads:

Solução gambiarra – planilha de Excel, fórmulas e macros;

Software completo – integrado à base de Leads, histórico, etc.

3. Coloque para funcionar e já tire as primeiras notas.

O que fazer depois que tenho as notas dos Leads?

Essa pergunta pode definir o sucesso da empresa após começar a usar o Lead Scoring: ele não ajuda apenas a dar notas para todos, este é somente o primeiro passo. A ação personalizada (perfil e interesse) é o que determina resultados melhores.

Para realmente gerar resultados, você deve tratar os Leads de forma diferente:

  • Leads com bom perfil e muito interesse: envie para o time de Vendas o quanto antes e… Bem, venda!
  • Leads com bom perfil mas ainda pouco interessados: deixe a Automação de Marketing nutrir esses Leads e prepará-los para a compra.
  • Leads com perfil ruim e muito interesse: apenas tire pedidos. Não gaste tanta energia tentando vender para esses Leads.
  • Leads com perfil ruim e pouco interesse: identifique esses Leads e de forma alguma tente vender para eles.

Lead Scoring o que fazer com Lead

5 dicas de ouro para usar bem o Lead Scoring

  1. Se você já gera Leads, comece a implantar alguma forma de Lead Scoring o quanto antes. A produtividade do seu time de Vendas agradece;
  1. Preocupe-se em determinar apenas os critérios realmente importantes para qualificação;
  1. Invista mais tempo refinando suas configurações do Lead Scoring: fazendo análises, colhendo feedback e acertando os pesos. É isso que vai proporcionar os melhores resultados;
  1. Sempre que possível coloque campos “fechados” nas Landing Pages. Trabalhar com campos já pré-definidos facilita muito a filtrar e dar notas;
  1. Evite ao máximo o método Excel/gambiarra. Além de gastar muito tempo e energia montando planilhas, elas não marcam todas as informações do Lead que poderiam ser usadas e não entregam os Leads em tempo real – como um bom software faz.

Os 4 erros mais comuns ao usar o Lead scoring

  1. Usar muitas variáveis para definir o que é um bom perfil. A chance de errar o peso de cada critério é muito grande;
  1. Configurar apenas uma vez os critérios e pesos e nunca mais otimizar;
  1. Contar apenas com o “achismo”. O Marketing se torna cada vez mais engenheiro e analítico e isso é fundamental para medir e saber o que realmente está funcionando;
  1. Não fazer nada após ter as nota dos Leads. Para gerar resultados de verdade, é necessário tratar cada um dos Leads da forma correta. É a mesma coisa que gerar Leads e deixá-los guardados dentro da base…

Passo a passo para configurar e otimizar as entregas de oportunidades para Vendas

Enfrentamos e superamos diversos desafios para extrair o máximo resultado do Lead Scoring para a própria Resultados Digitais e para alguns clientes. Logo, acabamos estabelecendo algo similar a uma metodologia para tanto.

Acompanhe os passos a seguir, usados para criar um primeiro setup e otimizar o processo de qualificação a partir disso.

Para começar, o que é uma oportunidade de negócio?

A primeira missão é entender quem são os Leads que você quer como clientes. Podem ser os que tenham a maior taxa de fechamento ou os que trazem os maiores tickets médios ou Lifetime Value para a empresa. Ou seja: temos de identificar quais são as características em comum dos nossos melhores clientes.

Para saber a resposta, temos de responder a duas perguntas:

  1. O quanto queremos determinado Lead como cliente e quanto ele pode se beneficiar com a nossa solução?
  1. O quão determinado é o Lead que está interessado em nós ou quanto ele sente de forma latente a dor que a nossa solução resolve?

Se ambos se interessam um no outro, temos um casamento. E, pensando em negócios, um casamento é uma parceria que faça sentido financeiro para ambas as partes.

Passo a passo para configurar o Lead Scoring e o seu próprio plano cartesiano

Tratamos o nosso interesse – ou o potencial de um Lead de ser nosso cliente – por “perfil” (ou fit). Já o quanto o Lead está interessado ou engajado conosco, chamamos de “interesse”. Para relacionar essas duas variáveis com o potencial do Lead de se tornar um bom cliente, trabalhamos com um plano cartesiano de dois eixos, como pode ser visto abaixo:

Lead Scoring Tutorial para configurar 3

Ou seja, para que o nosso Lead Scoring faça sentido, precisamos que os Leads que estiverem mais para cima e para a direita contenham, de fato, as melhores oportunidades de negócio.

Para que isso aconteça, precisamos modelar esses eixos da melhor forma possível. Por isso, segue abaixo um passo a passo para configurar o Lead Scoring e o seu próprio plano cartesiano.

Passo 1: Definindo critérios de Perfil (Fit) no Lead Scoring

Começamos por estruturar o eixo de perfil, pelo fato de este ser imutável. O que queremos dizer com isso é que, independentemente do objetivo ou situação da sua empresa, o que é um Lead com potencial de ser um bom cliente não varia. Por outro lado, veremos mais adiante que o eixo de interesse depende do quanto queremos puxar a demanda da empresa e acelerar o processo de vendas.

Empresas sem histórico de clientes: para estabelecer quais serão os critérios que compõem o eixo de Perfil, precisamos voltar às características em comum dos nossos melhores clientes. Se você ainda não tem clientes, pense no seu cliente ideal. Criar as Personas da empresa ajudará bastante nessa tarefa. Use essas informações para chegar a um consenso sobre quais são as principais características que definem o potencial de um Lead.

Empresas com histórico de clientes: para os que já têm uma base de clientes rica em informações, o trabalho fica muito menos subjetivo. Basta fazer um cálculo com a proporção de ocorrência de uma determinada característica em comum da sua base de clientes em relação à sua base de Leads.

Por exemplo: se 20% da sua base de Leads tem entre 18 e 20 anos, mas 60% dos seus clientes estão nessa faixa etária, então “idade” pode ser um critério relevante para definir um potencial cliente.

Você precisa fazer esse teste para todos os critérios que os times de Marketing e Vendas consideram relevantes. Contudo, um cuidado importante é escolher somente os 3-5 melhores critérios para começar. Isso vai nos permitir entender bem como cada critério afeta a nossa dinâmica de qualificação.

Após estabelecidos os critérios que irão compor o eixo de Perfil, temos de inferir o peso que cada um deles tem dentro do nosso modelo. Para fazer isso, seguiremos um caminho muito similar – seja através das proporções da ocorrência de determinado critério entre os seus clientes ou com percepções qualitativas dos times de Marketing e Vendas.

Passo 2: Pontuar e validar critérios de perfil

Depois de selecionar quais perguntas (critérios) serão feitas ao Leads, precisamos atribuir uma pontuação que faça sentido às respectivas respostas. Para criar a escala de pontuação, aplicaremos basicamente a mesma lógica que usamos para encontrar os critérios –  com a diferença de que agora já sabemos o que analisar!

Importante: use somente campos fechados nas suas Landing Pages, do contrário você precisará criar pontuações para tantas variáveis quanto os seus Leads tiverem capacidade criativa de responder.

Empresas sem histórico de clientes: nesse caso, novamente vamos precisar chegar a um alinhamento qualitativo entre os times de Marketing e Vendas. A dica nesse ponto é não ser preciosista nem ater-se a longas discussões sobre pequenas divergências de opinião, pois validaremos cada ponto atribuído na sequência.

Empresas com histórico de clientes: o cálculo para identificar como cada resposta deve ser pontuada será novamente usando a proporção de ocorrência de determinada resposta, mas dessa vez somente entre a base de clientes.

Por exemplo: para aquele critério de faixa etária que identificamos como relevante, descobrimos que 20% dos nosso clientes têm menos de 18 anos, 70% têm entre 18 e 20 anos e apenas 10% têm mais que 20 anos de idade. Nesse caso, pontuamos cada uma dessas respostas como 2, 7 e 1, respectivamente.

Feito isso, em ambos os casos precisamos validar que estamos no caminho certo e que da forma como modelamos o eixo de perfil, este realmente enquadrará corretamente o quanto queremos determinado Lead como cliente. Precisamos basicamente descobrir se a opinião do modelo é tão boa quanto a de um avaliador humano.

Para fazer essa validação não há um atalho, e o caminho é aplicar todo o setup que desenvolvemos e tirar amostras de cada perfil (A, B, C, D) para analisar. Costumamos trabalhar com blocos de 20 a 30 Leads por perfil na primeira rodada.

Lead Scoring Tutorial para configurar 4

Uma tabela como a acima deve dar conta do recado, com uma coluna com um link para o Lead e uma segunda para que, em caso de divergência de opinião, o analista aponte o que poderia ser alterado. Para te ajudar a identificar qual alteração faz mais sentido, você pode modelar esta calculadora para a sua realidade.

Ao final dessa avaliação, você verá o quão confiante está no julgamento do modelo. Se estiver bom, passe para o próximo passo. Se estiver muito distante, é recomendável que aplique as alterações e repita o procedimento até ficar satisfeito com a avaliação da ferramenta.

Em casos extremos (normalmente quando o trabalho até aqui foi feito sem histórico) pode ser necessário voltar um passo e redesenhar os critérios que definem o eixo.

Exemplo: Critérios Tamanho de Empresa e Cargo

Exemplo: Pontos Tamanho acima > 10 funcionários 5 pontos >20 30 pontos

Passo 3: Quantificando o engajamento no eixo de interesse

Agora que temos uma boa avaliação automatizada do que são bons e maus Leads, precisamos quantificar a segunda dimensão da qual depende o fechamento do negócio. No eixo de interesse, deixaremos de avaliar as informações que o Lead nos deu e começaremos a analisar o comportamento dele com a nossa empresa.

A sua capacidade de avaliar esse comportamento ditará quais são os “critérios” que você pode pontuar nesse eixo. Como o objetivo deste post é passar um framework que funcione para a grande maioria das empresas, vamos nos ater às interações clássicas:

  • Conversões (downloads) em conteúdos e materiais fornecidos pela empresa;
  • Visitas a determinadas páginas;
  • Engajamento com os seus emails e fluxos de automação.

Cada um desses pontos de contato entre o Lead e a empresa traz indicadores de engajamento e de avanço na jornada de compra. E, mesmo dentro de cada um deles, há discrepâncias muito grandes – como a diferença entre uma conversão de pedido de orçamento e de um eBook sobre marketing no Facebook.

Minhas sugestão é que você quebre cada um desses engajamentos em 2 ou 3 camadas, que receberão pontuações diferentes, como no exemplo hipotético abaixo:

Conversões

  • Topo de funil: eBook O que é Marketing Digital;
  • Meio de funil: eBook como usar a Automação de Marketing para ter mais resultados;
  • Fundo de funil: pediu para conversar com um vendedor.

Visitas

  • Topo de funil: visitar o seu blog;
  • Meio de funil: visitar a página de funcionalidades/benefícios do seu produto ou serviço;
  • Fundo de funil: visitar a página de preços.

Email

  • Topo de funil: abriu emails que oferecem conteúdo de aprendizado;
  • Meio de funil: clicou em emails que ofertam mais conteúdo de otimização;
  • Fundo de funil: clicou em emails com comunicação de vendas.

Disclaimer: As ações de fundo de funil são chamadas de “levantadas de mão” e significam que o Lead está ativamente buscando uma solução para o seu problema. Neste caso, atribuiremos mais à frente a pontuação necessária para que mesmo o nosso pior perfil passe para vendas caso execute umas dessas ações.

Com isso, temos os diferentes tipos e níveis de engajamento do Lead – cada um receberá uma determinada pontuação. Mas, para entender a lógica por trás dessa pontuação, precisaremos entender quais são as condições mínimas para um determinado Lead ser aceito por Vendas. Em algumas empresas, isso está muito bem definido no SLA de Marketing e Vendas e, se não estiver, é hora de começar a construí-lo.

Essas definições são importantes pois nosso ponto inicial será entender quanto é preciso de engajamento para enviar os Leads com melhor perfil para Vendas. Para isso, imagine que o Lead execute somente uma das ações que levantamos acima, repetidas vezes.

Para um Lead de perfil A, quantas conversões de meio de funil seriam o mínimo de exigência? Guarde esse número! E se essas conversões fossem todas de topo de funil, quantas seriam? Com essas duas respostas, temos uma proporção de pontuação que cada ação deve receber. Por exemplo:

Perfil A:

Critério mínimo = 2 conversões de meio de funil;

Critério mínimo = 10 conversões de topo de funil;

Conclusão = A relação de profundidade entre conversões de topo e meio de funil são de 5 para 1 (10/2).

Repita esse procedimento para os outros tipos de ações – e entre elas também – para entender o quanto cada uma dessas ações colaboram para mensurar o engajamento do Lead. Feito isso, garantimos que, independentemente do processo de compra não ser linear, as devidas proporções estão guardadas.

Depois disso, fica fácil chegar à pontuação em si. Você pode tanto manter o valor da proporção (no exemplo, 1 para topo de funil e 5 para meio de funil) ou multiplicar esse valor por um número comum para aumentar as margens.

Recomendamos que você trabalhe inicialmente só com conversões (e visitas à uma eventual página de extrema relevância para a sua empresa).

Passo 4: Estabeleça uma nota de corte para cada perfil da sua base

Quando uma oportunidade de negócio com o melhor perfil é passada para Vendas, espera-se que, devido às características do Lead, o vendedor tenha uma grande facilidade de mostrar o valor da solução para ele.

Enquanto isso, ao abordar uma oportunidade com um perfil mais baixo, o vendedor terá mais dificuldade em encaixar a nossa solução a esse modelo de negócio. Isso acontece pelo simples fato de o nosso produto/serviço não ter sido pensado para aquele tipo de empresa ou modelo de negócio que enquadramos com um baixo perfil.

Na hora de enviar oportunidades de negócio para o time de Vendas, nossa intenção é que estas tenham uma taxa de fechamento similar. Para compensar essa diferença de aptidão da empresa para usar a sua solução, o Lead Scoring tem uma solução bastante interessante.

Lead Scoring Tutorial para configurar 1

Traçamos uma linha diagonal no nosso plano cartesiano onde, quanto mais alto o perfil do Lead, menos interesse exigimos para considerá-lo uma oportunidade de negócio. Dessa forma, os vendedores acabam recebendo oportunidades que, ou precisam muito da sua solução, ou a desejam por verem, eles mesmos, o potencial do uso dela no seu negócio.

Para ajustar essa “barra de qualificação” à sua empresa, comece estabelecendo a nota de corte do perfil “A” – pois este será basicamente multiplicar as interações mínimas definidas no SLA pelo valor dessas ações.

Para estabelecer a nota dos perfis “B” e “C”, inverteremos o raciocínio. Isso porque o quão exigente seremos com esses Leads dimensionará o volume de MQLs que o Marketing manda para Vendas. Nesse caso, consultamos o gestor de Vendas para entender qual o volume ideal que deve ser mandado para os vendedores sem deixá-los ociosos ou queimar Leads com abordagens apressadas.

Aqui não existe receita de bolo. Baseado no volume que você precisa extrair desses dois perfis, estabeleça uma barra de qualificação progressiva, o mais exigente possível.

Entenderemos o desempenho de cada uma dessas barras na geração de receita à empresa no passo sobre otimização – que nos dirá se podemos puxar ainda mais a demanda (abaixando a barra e gerando mais oportunidades) ou se precisamos apertar mais o filtro e entregar oportunidades com melhor taxa de fechamento.

Em alguns casos, é interessante reduzir o time de Vendas aumentando sua eficiência e gerando maior ROI por vendedor.

Passo 5: Modelar um envio experimental (e validar que estamos no caminho certo)

Feito todo o setup inicial, é hora de testar o quão boas foram as nossas assumptions e modelagem dos eixos. Para isso, faremos um envio para Vendas a fim de trazer dados concretos para avaliarmos.

Idealmente essa entrega deve ser cega, ou seja: os vendedores não devem poder diferenciar entre as oportunidades entregues pelo seu processo tradicional e os entregues pelo Lead Scoring. Assim, eliminamos interferências que possam ser geradas por uma postura diferente por parte do vendedor.

Esse passo é bastante simples, principalmente para os usuários do RD Station:

1. Criar um segmentação com as suas notas de corte para cada perfil

Disclaimer: aproveite para já excluir os Leads com características ruins.

2. Criar um fluxo de automação que roteie os Leads dessa segmentação entre os vendedores

Disclaimer: essa entrega pode ser feita tanto por email quanto diretamente no pipeline de vendas via integração.

Passo 6: Otimizar o processo

Até agora, criamos um modelo de qualificação de Leads. Mas, a pegada do Lead Scoring está justamente em entender e otimizar o processo a partir dos dados gerados.

Sendo assim, após o envio para Vendas precisamos esperar um tempo para que os vendedores façam a sua parte do trabalho. Para saber quanto tempo esperar até a análise, oriente-se pelo ciclo de vendas médio da sua empresa.

Para coletar os dados que você usará para fazer a análise do seu sistema, você precisará de:

  • Planilha com todos os Leads gerados no período de envio para Vendas, com suas respectivas notas de perfil e interesse;
  • Lista (também em Excel) dos Leads que foram mandados para Vendas como MQLs no período;
  • Lista (também em Excel) dos Leads que foram qualificados pelo time de Vendas como SQLs no período;
  • Lista (também em Excel) das vendas concretizadas no período.

Tendo isso em mãos, é hora de tabelar tudo. Crie mais uma aba na sua planilha usando uma estrutura similar à apresentada abaixo, colocando cada Lead no seu quadrante.

Lead Scoring Tutorial para configurar 6

No exemplo acima, você pode visualizar como estão distribuídos os Leads gerados no período analisado entre os 16 quadrantes que compõem o nosso plano cartesiano. Faça o mesmo exercício para os Leads entregues para Vendas, qualificados por Vendas e vendidos.

Agora vem a parte legal: podemos metrificar o desempenho de cada quadrante sob diversos aspectos. Para isso, você dividirá cada quadrante pelo seu respectivo, em uma etapa anterior. Cada divisão dessa nos dará uma taxa que orientará o processo de otimização do seu fundo de funil.

Calcular a taxa de aproveitamento

Quando dividimos os Leads que passamos para Vendas em cada quadrante pelo número de Leads gerados naquele quadrante, conseguimos a taxa de aproveitamento dos Leads gerados.

Lead Scoring Taxa de Aproveitamento

Disclaimer: os quadrantes com 0.00% de aproveitamento representam os quadrantes que não foram enviados para Vendas (devido ao seu nível de engajamento). E, portanto, tiveram um aproveitamento sobre Leads gerados igual a zero.

Essa taxa orienta o volume que será entregue para Vendas, sendo a média entre todos os quadrantes o número de MQLs que você consegue extrair dos Leads gerados naquele período.

Calcular a taxa de qualificação

Quando dividimos os Leads que Vendas tomou no seu pipeline, como SQLs pelo volume de Leads enviados como MQL em cada quadrante, conseguimos a taxa de qualificação.

Lead Scoring Taxa de Qualificacao

Disclaimer: empresas que possuem um ciclo de vendas tão grande que dificulte o processo de análise podem se basear nessa métrica para otimizar o sistema.

Essa é uma das métricas mais importantes para o time de Marketing, pois revela como todo o esforço de geração de Leads está se desdobrando efetivamente em oportunidades de negócio.

A primeira coisa a observar é se as maiores taxas de qualificação estão nos quadrantes mais para cima e para a direita no seu gráfico. Se isso não estiver acontecendo (mesmo que com alguns outliers), o seu modelo tem grande chance de precisar de retoques.

Nesse caso, perceba se você errou mais em um dos eixos e tire amostras para entender porque as ações e informações que você pontuou não tiveram mais aceitação do time de Vendas.

Caso a distribuição dos seus quadrantes faça sentido, é hora de começar a realizar experimentos. No próximo envio, corte quadrantes que performaram mal e abra para outros que tiveram um bom desempenho. Somente na prática entendemos exatamente o que está ou não trazendo resultados e, agora que temos como analisar isso, é hora de testar tudo o que faça sentido.

No exemplo acima, por exemplo, um bom experimento seria bloquear o quadrante C4 e liberar o quadrante B2, pois dado o desempenho dos quadrantes B3 e B4, aparentemente o B2 terá um desempenho melhor que o C4. Uma outra saída é aumentar a barra entre os quadrantes 3 e 4 do eixo de interesse, para permitir que apenas Leads mais engajados passem para vendas com perfil C.

Calcular a taxa de fechamento

Por último, mas não menos importante, dividimos o volume de vendas concretizadas para Leads em cada quadrante pelo número de Leads qualificados e/ou passados e/ou gerados.

Cada divisão dessa trará uma diferente taxa de fechamento para você entender que tipo de Lead está trazendo melhores resultados.

Lead Scoring Taxa de Fechamento

Aqui, o processo de interpretação é muito similar ao que conversamos nas taxas de qualificação. Se você conseguiu extrair dados da sua entrega que te permitam otimizar o sistema baseado no que se torna em receita (vendas), faça-o.

Os experimentos mencionados acima também fazem todo sentido nesse momento. No exemplo acima, o quadrante B2 também parece ter potencial de trazer mais resultado que o B4.

Também nesse ponto, vale observar se o modelo está fazendo sentido e se as melhores taxas de fechamento vêm dos Leads com melhor pontuação. É normal que as coisas não fechem perfeitamente logo após o primeiro setup, mas use todas as infos que você coletou para tornar o sistema mais robusto.

Agora sim é hora de trazer novos critérios e formas de interpretar a jornada de compra dos Leads, pois você terá capacidade de entender os impactos da sua alteração.

Por fim, trabalhar dessa forma permitirá um relacionamento entre Marketing e Vendas muito mais saudável. Afinal, percepções (quase sempre qualitativas) de Vendas podem ser analisadas de forma quantitativa, acabando com argumentações vazias de dados.

Disclaimer final: essa metodologia foi criada pela Resultados Digitais para o seu próprio caso de uso e pode não servir para todos os modelos e segmentos de negócio. Caso você queira chamar a cavalaria para te ajudar, agende uma conversa com nossos consultores!

“Ok, este post gigante me convenceu a testar o Lead Scoring. Quero um software para me ajudar com isso.”

Que sorte a sua! O Lead Scoring é uma das funções disponibilizadas pelo RD Station Marketing, totalmente integrada com os fluxos de Automação de Marketing.

Como mencionamos, nossa ferramenta atua de maneira automática – completa e irá facilitar a execução das suas estratégias. Para fazer um teste gratuito do RD Station Marketing, clique no banner abaixo.

Teste do RD Station Marketing

Conteúdo originalmente publicado em março de 2015 e atualizado em dezembro de 2019.

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