Emplear estrategias para prospección de clientes es muy importante para garantizar un negocio saludable y sostenible en el tiempo, pero más importante aún es que estas estrategias tengan una base lógica, objetiva y sólida, escenario en el que la ciencia de datos se vuelve indispensable.

De hecho, un 33% de los expertos de marketing cree que tener las tecnologías adecuadas para recolección y análisis de datos es la herramienta más exitosa para entender a los prospectos, pero además:

  • Un 66% de la data en marketing es utilizada en ofrecer el servicio a la persona adecuada, entre otras cosas, algo particularmente importante para negocios B2B.
  • Las compañías que adoptan métodos basados en estrategias data driven (dirigidas por datos) tienden a tener una mayor ventaja y a generar más utilidades respecto a la competencia.

Si queremos implementar un método efectivo para alcanzar al prospecto cliente de forma optimizada, debemos recurrir a lo que se conoce como inteligencia de datos.

Prospección de clientes y análisis de datos

Las estrategias para prospección de clientes potenciadas por la ciencia de datos han demostrado ser una herramienta robusta, en especial bajo el contexto de un escenario de captación de clientes cada vez más complejo.

Contando con una extensiva base de datos de clientes para empresas B2B, utilizando los criterios indicados y llevando a cabo de forma organizada cada una de las distintas etapas metodológicas, es posible implementar estrategias que encuentren al perfil de cliente más adecuado según el tipo de negocio.

Para ello, es fundamental que la inteligencia de datos tome como base las segmentaciones de mercado habituales:

  • Geográficas, que son basadas en las distintas áreas dentro de una ciudad o incluso fuera de ella.
  • Demográficas, que dicen relación con edad, sexo, ingreso, educación, nacionalidad y profesión.
  • Psicográficas, en donde se toman como referencia perfiles de personalidad similares, estilo de vida, aspiraciones sociales.
  • Conductuales, tomándose en cuenta el comportamiento de compra, tipos de adopciones tecnológicas, frecuencia en uso de ciertos productos.
  • Empresariales, que aluden directamente al tipo de negocio. 

De esta forma, la inteligencia de datos hace posible la llegada a los tomadores de decisiones más relevantes según la necesidad de la empresa; esto es, los que con mayor probabilidad comprarán el servicio ofrecido. Sin embargo, una cosa es llegar a estos tomadores de decisiones relevantes y otra muy distinta en lograr el contacto efectivo con ellos. ¿Cómo lograrlo?

Metodología de iteración para llegar al prospecto cliente

La metodología de iteración We-Prospect no solo logra alcanzar a los tomadores de decisiones indicados para un negocio específico, sino que además logra realizar contactos efectivos y, en consecuencia, concretar un mayor número de reuniones efectivas.

Mediante el uso de análisis e inteligencia de datos, esta metodología integra estrategias outbound a un mismo proceso de captación, en donde distintas etapas definidas y comprobadas terminan dando forma a la prospección efectiva.

Así, la llegada a los tomadores de decisiones y las reuniones agendadas para dar a conocer el negocio se basan en una metodología comprobada y que hace uso de la ciencia de datos, permitiéndonos concentrarnos en el funcionamiento correcto de la empresa y no en tener que hallar a dichos clientes por nuestros propios medios.