Automazione predittiva: anticipare il comportamento del cliente prima che si verifichi

È sempre importante reagire rapidamente, ma è meglio anticipare. La maggior parte dei team di marketing attiva le proprie azioni una volta che si è verificato un comportamento (un'email viene aperta, un modulo viene compilato, una pagina viene visitata, ecc.).

Questo viene definito automazione reattiva, che si differenzia dall'automazione predittiva. Identifica, sulla base dei dati esistenti nel CRM, i comportamenti che si verificheranno prima che accadano. In questo modo, dispone di tutti i dati necessari per preparare la risposta in anticipo.

Qual è la differenza tra automazione reattiva e predittiva?

L'automazione tradizionale si basa su un principio piuttosto semplice. Se si verifica X, allora deve essere attivata Y.

• Un contatto scarica un white paper? Inizia una sequenza di nurturing.
• Un potenziale cliente visita la pagina dei prezzi? Viene attivato un avviso di vendita.

L'automazione predittiva inverte la logica. Sfrutta i dati storici per creare modelli statistici in grado di prevedere che questo tipo di contatto, in questo contesto, con questo comportamento passato, ha una probabilità del X% di effettuare un acquisto entro i prossimi 14 giorni. Sulla base di questa previsione, l'azione viene attivata anche prima che il segnale di acquisto sia visibile.

Questa è la differenza tra chiamare un potenziale cliente perché ha appena rivisitato il tuo sito e chiamarlo perché il suo profilo corrisponde a quello dei clienti che si iscrivono entro due settimane.

Dati comportamentali: la materia prima della previsione

Non è possibile fare previsioni senza dati, e questi dati richiedono un'architettura specifica. L'automazione predittiva si basa sullaqualità e profondità della cronologia comportamentale che trovi nel tuo CRM. Più ricca, precisa e centralizzata è questa cronologia, più affidabili saranno i modelli predittivi. I dati più preziosi per prevedere il comportamento futuro non sono quelli che raccogli tramite un modulo. Si tratta di dati impliciti: pagine visitate e in quale ordine, frequenza delle sessioni negli ultimi 30 giorni, tempo trascorso su determinate sezioni, email aperte più volte e documenti scaricati. Questi sono i segnali micro-comportamentali, invisibili a occhio nudo in una singola interazione, che diventano predittivi se analizzati su centinaia di percorsi simili.

Finché i tuoi dati comportamentali sono sparsi tra il tuo strumento di email marketing, il tuo CRM e il tuo strumento di analisi, ti rendi subito conto che costruire un modello predittivo coerente è impossibile.

L'intento di acquisto è il segnale più potente

Tra tutti i segnali predittivi utilizzabili, l'intento di acquisto L'intento di acquisto ha il maggior valore commerciale. Un visitatore che visualizza la pagina dei prezzi, scarica uno strumento di confronto e legge due case study nella stessa settimana non si comporta come un potenziale cliente nella fase di scoperta. Il suo comportamento assomiglia a quello di un acquirente in procinto di prendere una decisione. È quindi fondamentale rilevare questi segnali di intento in tempo reale e incrociarli con i dati firmografici del contatto (settore, dimensioni dell'azienda, posizione lavorativa). In questo modo è possibile valutare l'urgenza commerciale di un'opportunità. Questo sistema di punteggio non si basa su una regola manuale arbitraria, ma sui modelli comportamentali dei contatti che in passato hanno effettivamente firmato un contratto. Di conseguenza, i venditori non perdono più tempo con potenziali clienti tiepidi, mentre le opportunità promettenti si raffreddano perché non vengono individuate. La prioritizzazione si basa quindi sui dati, non sull'intuizione o sull'ordine di apparizione in un elenco. L'arte del punteggio e della previsione con HubSpot: HubSpot integra le funzionalità di punteggio e previsione direttamente nel suo CRM, senza richiedere la connessione di uno strumento esterno. Il lead scoring consente di creare un punteggio comportamentale e demografico per ogni contatto. Viene inoltre aggiornato in tempo reale in base alle interazioni registrate. Il punteggio manuale funziona assegnando punti positivi e negativi in base a criteri definiti dall'utente. Un contatto che visita la pagina dei prezzi guadagna punti. Un contatto inattivo per 60 giorni perde punti. Questo modello è operativo e utile, ma rimane limitato a causa della qualità delle ipotesi umane su cui si basa.

Le funzionalità di intelligenza artificiale di HubSpot, disponibili tramite Breeze, fanno un ulteriore passo avanti. Analizzano i dati storici dei tuoi contatti per identificare automaticamente i modelli che precedono una conversione, senza che tu debba definirli manualmente. Il modello si adatta continuamente all'arrivo di nuovi dati.I clienti di HubSpot che sfruttano queste funzionalità di intelligenza artificiale registrano una riduzione del 65% dei tempi di chiusura delle vendite. Questa cifra riflette direttamente l'impatto del punteggio predittivo, che consente un intervento tempestivo.

L'arricchimento dei dati in HubSpot completa questo sistema popolando automaticamente i record dei contatti con dati esterni come dimensioni dell'azienda, settore, tecnologie utilizzate e segnali di crescita. Queste informazioni arricchiscono il tuo modello predittivo senza che tu debba inserirle manualmente.

E se automatizzassi la risposta ai comportamenti previsti?

Sappiamo che rilevare un segnale predittivo senza attivare un'azione successiva è inutile. L'automazione predittiva diventa molto più interessante quando il rilevamento è direttamente collegato a una risposta operativa. Abbiamo identificato i passaggi di uno scenario predittivo operativo in HubSpot. Definisci i criteri di attivazione predittiva: punteggio del lead superiore a una soglia, comportamento negli ultimi 7 giorni e una combinazione di proprietà firmografiche. Crea un elenco dinamico che si aggiorna automaticamente non appena un contatto soddisfa questi criteri. 400">Configura il flusso di lavoro associato&nbsp: una notifica di vendita con il contesto completo del contatto, che attiva una sequenza di email personalizzate e crea automaticamente un'opportunità nella pipeline.

Questo tipo di scenario viene eseguito in modo continuo in HubSpot senza richiedere l'intervento umano intervento. Un potenziale cliente che raggiunge la soglia predittiva la domenica mattina riceve il messaggio giusto il lunedì alle 8:00 e attiva un avviso nel CRM del suo venditore prima ancora che inizi la giornata. È semplice e davvero efficace!

Quali condizioni sono necessarie affinché questa modalità funzioni effettivamente?

Adottando l'automazione predittiva, non si ha una bacchetta magica. Risultati affidabili sono essenziali e devono essere soddisfatte diverse condizioni.

1. Dati volume: Un modello predittivo basato su 50 trattative storiche non sarà affidabile. Un set di dati storici sufficientemente ampio, che includa sia contatti convertiti che non convertiti, è necessario affinché i modelli identificati siano statisticamente significativi. Le organizzazioni che iniziano a utilizzare il loro CRM dovrebbero prima costruire le loro basi di dati prima di attivare l'automazione predittiva analisi.
2. Dati qualità: Proprietà definite in modo errato, duplicati non risolti, comportamenti non tracciati... Queste sono tutte lacune nel modello che distorcono le previsioni. Audit regolari del database in HubSpot sono necessari per mantenere l'affidabilità del punteggio. Allineamento tra marketing e vendite sull'interpretazione dei punteggi: un punteggio predittivo elevato non significa che il contatto firmerà entro 48 ore. In realtà, il suo profilo corrisponde a quelli che hanno firmato entro un periodo di tempo simile. I venditori che comprendono questa sfumatura utilizzano il punteggio come segnale di prioritizzazione, non come garanzia di conversione.

Se il tuo sistema attuale si basa ancora su follow-up manuali e regole di automazione basate sull'istinto, devi assolutamenteaprire un account gratuito.

Domande frequenti sull'automazione predittiva

È necessario essere un data scientist per implementare l'automazione predittiva?

Certo che no! Le funzionalità di scoring predittivo integrate in piattaforme come HubSpot sono accessibili anche senza competenze di data science. La configurazione avviene tramite interfacce visive.