Una estrategia de leads cualificados por el producto requiere un delicado compromiso entre intervenir mediante venta corporativa en una cuenta o dejarla convertir por sí misma por el movimiento impulsado por el producto. Porque si no se interviene la cuenta puede perderse, pero si se interviene demasiado la venta se puede encarecer.

Los leads cualificados por el producto (PQL, Product Qualified Lead) son el eje alrededor del cual giran las estrategias que combinan el crecimiento impulsado por el producto con la venta Enterprise. En este post vamos a explicar cómo se implementan estas estrategias.

Hay cuatro pasos para determinar el alcance de una estrategia de PQL:

  1. Determinar el resultado que se desea alcanzar y quién es el usuario al que se quiere llegar para obtener ese resultado.
  2. Determinar la métrica de éxito para medir la consecución del objetivo
  3. Determinar y validar qué parámetros del lead nos van a permitir decidir los casos en los que se va a realizar la acción comercial.
  4. Definir una manera de puntuar (scoring) cada lead para decidir cuándo aplicar la intervención que se espera que produzca el resultado.

PQL + ventas Enterprise

Qué objetivo queremos perseguir y a qué usuario queremos llegar

Los resultados deseados de una estrategia PQL no consisten siempre en el objetivo inmediato de ingresar más dinero. Pueden ser objetivos intermedios, que sienten la base para una corriente de ingresos posterior. Y dependiendo del objetivo, habrá distintos destinatarios de la acción comercial. Los resultados buscados más habituales son:

  • Expansión: apoyarse en los usuarios para expandir la adopción del producto, e incrementar el número de usuarios en las cuentas que se usan o el número de cuentas en una empresa (por ejemplo, elevar a una suscripción corporativa). El destinatario de la acción de ventas sería típicamente un líder de equipo o un decisor corporativo.
  • Conversión: conseguir que los usuarios se eleven de un nivel de producto a otro nivel con capacidades extendidas y un pago superior (por ejemplo, la elevación a una suscripción “Premium” o “Business”). El destinatario de la acción de ventas sería un responsable de departamento o un líder de equipo.
  • Involucración: aumentar la involucración de los usuarios con el producto, de manera que en el futuro lleve a una expansión, conversión o renovación (por ejemplo, empezar a usar características valiosas que no habían sido activadas). El destinatario de la acción de ventas sería típicamente un “power user”individual o un líder de equipo.

Vamos a ver en qué se traducen estos objetivos y destinatarios en el caso de un producto corporativo como es Dropbox para uso empresarial:

  • Expansión: el objetivo podría ser convertir a un licenciamiento “enterprise” y el destinatario el CIO de la empresa.
  • Conversión: el objetivo podría ser elevar a una subscripción Dropbox for Business y los destinatarios podrían ser responsables de departamento o líderes corporativos .
  • Involucración: el objetivo podría ser llevar a una uso más frecuente, amplio e intenso del producto y los destinatarios, usuarios profesionales individuales.

Determinar la métrica de éxito

La siguiente pregunta que queremos tratar de responder en el ámbito de nuestra estrategia PQL es, ¿cuál es la métrica o la medida del éxito que debemos utilizar para medir nuestro resultado deseado? Dependiendo de si elegimos la expansión, la conversión o la involucración como nuestro resultado, vamos a tener una medida de éxito diferente.

La clave de este paso es seleccionar una métrica que mida el valor del resultado que se quiere promover. Por ejemplo, si están promoviendo resultados de conversión, necesitaremos medir el valor monetario de cada conversión, no sólo la tasa de conversión que se está logrando.

Parámetros para cualificar

Inicialmente hay que saber qué datos vamos a utilizar para identificar los PQL. Las dos preguntas aquí son: ¿qué datos creemos que serán predictivos de nuestro resultado deseado, y qué conjunto de datos históricos deberíamos utilizar para nuestro análisis?

Hay dos categorías diferentes de datos que podemos considerar:

  1. Datos de uso del producto
  2. Datos demográficos asociados a nuestros usuarios o a sus empresas

En cuanto a los datos de uso, suelen ser de cuatro tipos, que explicamos a continuación con ayuda del ejemplo de Dropbox, el proveedor de almacenamiento en la nube:

  • Velocidad de uso: velocidad a la cual un usuario se registró, exploró las características, etc. En el caso de Dropbox, por ejemplo, cuánto tiempo tardó una empresa en llegar a los diez usuarios.
  • Amplitud de uso de las características: están los usuarios usando únicamente las características básicas o están activando características más avanzadas y personalizables. En Dropbox: cuántos usuarios están realizando la sincronización inteligente de sus carpetas con su ordenador.
  • Profundidad de uso de las características: con qué intensidad están los usuarios involucrándose con las actuales características del producto. En Dropbox: cuánto espacio de almacenamiento está usando cada usuario de una empresa, cuántos ficheros comparten con otros semanalmente.
  • Volumen de cuentas: cuántos usuarios tiene una misma cuenta o dominio. En Dropbox: cuántos usuarios hay en la empresa.

El paso final es analizar cuáles de estos datos tienen una mayor correlación con el resultado final que se busca.

Validar parámetros PQL

El siguiente paso es validar estos datos PQL. ¿Qué variables de nuestras hipótesis muestran realmente una correlación con nuestro resultado deseado? ¿Qué datos y qué variables no debemos tener en cuenta en nuestro score PQL? El procedimiento es realizar un análisis de correlación de esas variables con el resultado deseado.

Siguiendo con el ejemplo de Dropbox habría que recopilar algunos datos de muestra de un número grande de empresas o cuentas de usuario diferentes. Cada muestra debería ir en una fila y en las columnas podríamos representar las grandes hipótesis en torno a nuestros datos: el número de cuentas de usuario en el dominio, el espacio de almacenamiento medio por usuario, los meses desde que el primer usuario de ese dominio se registró en Dropbox. Adicionalmente habría una columna con valor 1/0: el 1 indica que sí, que se han convertido a Dropbox para empresas y el 0 indica que no, que no lo han hecho. Finalmente podríamos utilizar estos datos de muestra para realizar un análisis de regresión, para entender cuál es la correlación entre esas variables y el resultado (conversión) final ¿En qué medida esas variables individuales predicen el resultado de la conversión a Dropbox para empresas?

Hay un par de análisis de regresión básicos que podríamos utilizar: una regresión lineal o una regresión logística. En nuestro caso podríamos descubrir que las variables que tienen una alta correlación con la conversión son únicamente el número de cuentas de usuario en el dominio y el espacio de almacenamiento medio por usuario.

Definir y aplicar el score PQL

Finalmente hay que aplicar los datos PQL. Hay que determinar una fórmula que podemos utilizar para proyectar el valor esperado de cada PQL. Ese valor será el producto de la probabilidad de conversión de cada lead (obtenida a partir del modelo de regresión) por el valor de cada lead que convierte.

Por último también hay que determinar y entender aqué empresas y qué PQLs podemos y no podemos aplicar este tipo de intervención (perseguir con una estrategia asistida por las ventas). Teniendo en cuenta el coste de esa intervención no vale la pena atacar los leads cuyo valor esperado sea inferir a ese coste.

Un aspecto clave de esta decisión es evitar aplicar unos criterios que nos lleven a intervenir con acción de ventas aquellos leads con una probabilidad de conversión tan alta que en cualquier caso fueran a convertir. En ese caso estamos “canibalizando” y perjudicando el proceso desde dos puntos de vista: encareciendo el coste de los leads que finalmente convierten e “invadiendo” con la acción de ventas a leads que finalmente pueden molestarse y no convertir.

El post “Implementando una estrategia de leads cualificados por el producto” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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