Predictive Lead Scoring: approcci e strategie per massimizzare i risultati

Nel mondo del performance marketing, uno degli strumenti più potenti a nostra disposizione è l’algoritmo di lead scoring. Ma cosa significa esattamente? In parole povere, un algoritmo di lead scoring assegna a ogni potenziale cliente un punteggio, indicativo della qualità del lead, ovvero della probabilità che quel cliente compia un’azione desiderata, come l’acquisto di un prodotto o l’iscrizione a una newsletter. Prima di poter sfruttare al meglio un algoritmo di lead scoring, è fondamentale chiarire cosa intendiamo per “qualità del lead”. Questo concetto può variare a seconda degli obiettivi specifici: stiamo cercando di prevedere l’acquisto di un prodotto? O l’iscrizione a una newsletter? Definire con precisione questi obiettivi è il primo passo per creare un sistema di scoring efficace.

Una volta stabiliti gli obiettivi, possiamo procedere allo sviluppo dell’algoritmo. Questi strumenti di Prediction vengono addestrati su un set di dati storici e utilizzano tecniche di machine learning, come la regressione, gli alberi di decisione e le reti neurali. Analizzando i dati passati, l’algoritmo identifica pattern e correlazioni che aiutano a stimare la probabilità di conversione dei nuovi lead.

I pattern vengono poi costantemente perfezionati attraverso i feedback e i nuovi dati raccolti, in modo che la loro accuratezza possa migliorare nel tempo. Questo processo continuo di miglioramento aumenta la precisione delle Prediction, rendendo il lead scoring uno strumento indispensabile.

Quali dati utilizzare per alimentare gli algoritmi di scoring predittivo

Per costruire modelli predittivi efficaci, è essenziale raccogliere dati dettagliati sul comportamento e sulle preferenze dei lead. Questi dati sono divisi in due set: un training set e un test set. L’algoritmo viene addestrato sul training set e poi testato sul test set per confrontare le Prediction con i risultati reali. Una volta raggiunta un’accuratezza soddisfacente, l’algoritmo può essere applicato ai potenziali clienti per stimare la probabilità che diventino clienti effettivi o che compiano azioni specifiche, come l’acquisto di un prodotto.

Per avere un algoritmo di lead scoring, è ovviamente fondamentale disporre della variabile target, che indica se una specifica azione si è verificata o meno, ad esempio se un prospect è diventato un cliente effettivo, si è iscritto a una newsletter o ha acquistato un prodotto. Questa variabile è tipicamente binaria (Sì/No) e richiede dati completi, inclusi sia i successi che i fallimenti. Spesso ci vengono forniti solo i dati sui lead che hanno convertito, ma per addestrare un algoritmo di lead scoring abbiamo bisogno di tutti i dati, indipendentemente dall’esito.

Oltre alla variabile target, le altre variabili utilizzabili rientrano principalmente in due categorie:

• Dati CRM: possono includere variabili individuali (come età, ruolo lavorativo, città, genere, titolo di studio) o variabili aziendali (come fatturato, numero di dipendenti).
• Dati comportamentali: raccolti dalle interazioni sul sito web, includono il numero di pagine visitate, il numero di sessioni, i canali di acquisizione, gli eventi registrati e i documenti scaricati.

Le variabili più importanti per spiegare la probabilità che un lead compia una certa azione, tuttavia, sono spesso quelle calcolate. Si tratta di variabili estrapolate dalle informazioni del CRM e/o dai dati comportamentali attraverso metodi di intelligenza artificiale e machine learning. Queste variabili forniscono insight approfonditi che vanno oltre i dati di tracciamento di base. Ad esempio, le informazioni sugli interessi di un utente possono essere ottenute dai dati di navigazione di un sito per poi associare a ogni lead interessi specifici relativi a particolari prodotti o argomenti; oppure si possono estrarre variabili complesse che tengono conto non solo delle azioni compiute, ma anche del momento in cui vengono eseguite, creando una sorta di serie storica delle attività. Pertanto, il passaggio più complesso nel processo di modellazione non è tanto la costruzione dell’algoritmo, quanto la selezione e il calcolo delle variabili da includere. La qualità e la completezza dei dati sono fondamentali per il successo di qualsiasi modello di Prediction. Assicurarti di avere dati accurati e pertinenti è la chiave per ottenere risultati affidabili.

Quali algoritmi scegliere per ottenere uno scoring predittivo

Una delle domande più frequenti riguarda la scelta degli algoritmi da utilizzare, ma la risposta è spesso insoddisfacente: dipende dai dati che abbiamo. In generale, ci sono almeno tre grandi famiglie di algoritmi che possono essere impiegate:

• Modelli data-driven: questi modelli sono estremamente flessibili e permettono di catturare relazioni complesse tra i dati senza richiedere assunzioni statistiche troppo restrittive. L’algoritmo ha così la libertà di scoprire autonomamente le connessioni tra le variabili, rendendo questi modelli particolarmente potenti in scenari con dati non lineari o complessi.
• Modelli di shrinkage: un esempio tipico è la ridge-regression. Questi modelli operano riducendo il numero di predittori, ovvero le variabili incluse nel modello. Questo approccio è utile per evitare il problema dell’overfitting, che si verifica quando troppe variabili compromettono la capacità del modello di generalizzare. Riducendo il set di variabili e concentrandosi solo su quelle veramente rilevanti, l’accuratezza delle Prediction migliora.
• Modelli ensemble: sono i modelli più complessi, poiché combinano le Prediction di diversi modelli per produrre un risultato finale più accurato. Utilizzano tecniche come il bagging, il boosting o lo stacking per migliorare le prestazioni.

La scelta dell’algoritmo dipende dalla qualità, dalla quantità e dal tipo di dati disponibili, rendendo necessaria una valutazione approfondita del dataset. Non esiste un algoritmo universale che funzioni in ogni situazione. È richiesta una certa esperienza per identificare il modello ottimale, considerando anche l’efficienza computazionale e la velocità di esecuzione. La risposta, quindi, risiede spesso nell’analisi preliminare dei dati. È importante ricordare il principio “Garbage in, Garbage out”: se i dati in ingresso sono scadenti, anche l’algoritmo più sofisticato produrrà risultati insoddisfacenti. La qualità delle informazioni alla fonte è cruciale per ottenere Prediction accurate e utili.

Problemi comuni nell’implementazione di un sistema di scoring automatico e predittivo

L’implementazione di un sistema di scoring presenta diverse sfide significative, tra cui:

• Numero limitato di lead: uno dei problemi principali che riscontriamo spesso è la scarsità di lead e potenziali clienti su cui addestrare e testare i modelli. Questa situazione è particolarmente critica nelle fasi iniziali del progetto, quando il volume di lead è ridotto e i modelli devono essere continuamente riaddestrati man mano che i dati disponibili aumentano. La soluzione non è semplice: un approccio può essere l’uso di dati sintetici, che possono integrare i dati reali e migliorare le prestazioni del modello nelle prime fasi di sviluppo.
• Dati in silos: un altro problema frequente è la segregazione dei dati in silos, con il CRM da una parte e i dati comportamentali dall’altra. Spesso le aziende non riescono a integrare efficacemente i dati provenienti da fonti diverse, portando a una frammentazione delle informazioni. Ciò impedisce di ottenere una visione completa e coerente del cliente, fondamentale per una strategia customer-centric. La soluzione passa attraverso l’implementazione di sistemi di integrazione dati per unificare le informazioni e renderle accessibili in modo coerente.
• Variabili limitate: la complessità degli algoritmi di machine learning richiede una grande quantità di dati e variabili. Avere poche variabili utili può limitare la capacità del modello di generare Prediction accurate. Per superare questo problema, è necessario arricchire i dataset con variabili aggiuntive che possano migliorare la capacità predittiva del modello.
• Qualità dei dati: la bassa qualità dei dati è un altro ostacolo significativo. Dati inaffidabili o non disponibili per tutti i potenziali clienti possono compromettere l’accuratezza dei modelli. Ad esempio, se il fatturato di un potenziale cliente è una variabile critica ma è auto-dichiarato e risulta incoerente, è necessario trovare metodi alternativi per arricchire questa informazione. L’uso di dataset esterni e tecniche di data enrichment può migliorare significativamente la qualità dei dati, rendendoli più utili per l’addestramento dei modelli.

Affrontare questi problemi richiede un approccio strategico che includa l’uso di dati sintetici, l’integrazione di dati da diverse fonti, l’arricchimento dei dataset e il miglioramento della qualità dei dati. Questo è l’unico modo per costruire modelli di machine learning robusti e affidabili in grado di supportare efficacemente le decisioni aziendali.

Quali informazioni si possono ottenere da un modello di predictive lead scoring

Il lead scoring non è solo un metodo per assegnare una probabilità alla qualità dei nostri prospect, ma offre una gamma di informazioni utili per ottimizzare le nostre strategie di marketing. Oltre a determinare la probabilità di conversione, il lead scoring ci permette di classificare i lead qualitativamente stabilendo una soglia di probabilità comunemente fissata a 0,5. Ciò significa che possiamo dividere i nostri prospect in due categorie: quelli con una probabilità superiore al 50% di diventare clienti e quelli con una probabilità inferiore.

Ad esempio, se un lead ha un punteggio di 0,70 e un altro di 0,98, un venditore probabilmente contatterà prima il secondo. Entrambi i lead hanno un’alta probabilità di conversione, ma il secondo ha una probabilità maggiore, il che lo rende prioritario.

Un’altra informazione cruciale fornita da questi algoritmi è l’importanza delle variabili che influenzano la probabilità di conversione. Ad esempio, la qualifica professionale del potenziale cliente può avere un impatto significativo sulla probabilità di diventare cliente. Anche il modo in cui viene contattato (ad esempio, telefonata rispetto a email) e il tipo di interesse espresso, così come il tipo di azienda, possono giocare un ruolo determinante.

Conoscere queste variabili ti permette di indirizzare meglio gli sforzi di marketing. Ad esempio, se scopri che i decision-maker con una certa qualifica rispondono meglio alle telefonate che alle email, puoi ottimizzare la tua strategia di contatto di conseguenza. Allo stesso modo, se un particolare settore mostra tassi di conversione più elevati, puoi concentrare gli sforzi di marketing su quel segmento.