Conseguir un contacto cálido a partir de campañas de generación de leads (ya sean DEM, publicidad digital o comparadores online) tiene un coste elevado y puede ser complicado de gestionar, como hemos visto en este artículo, pero una vez obtenidos, las empresas tienen una gran oportunidad de poder cerrar ventas.
Cada contacto en una lista caliente representa una venta potencial, pero para garantizar que su probabilidad de conversión siga siendo alta, la solicitud debe necesariamente gestionarse rápidamente. Esto es aún más importante en las horas pico, como cuando el tráfico es alto o en los días en que la mano de obra es baja. En estas situaciones, los clientes potenciales pueden acumularse en largas colas de espera o de recontacto y el riesgo es que los perfiles con más probabilidades de comprar terminen «enfriándose” mientras los operadores mantienen conversaciones comerciales con los menos interesados.
¿Cómo resolver este problema?
Pongamos un ejemplo: una gran empresa del sector BPO gestiona una campaña outbound en listas calientes para un cliente del sector asegurador. Su objetivo es que los leads recogidos a través del sitio web del Cliente activen un seguro de responsabilidad civil del automóvil.
La gestión y re-contacto de leads entrantes por parte del BPO se realiza según la lógica FIFO (First In First Out), que sin embargo no tiene en cuenta la probabilidad de compra, sino sólo el momento en que se realiza la solicitud de contacto . Al hacerlo, el BPO se arriesga a invertir tiempo y recursos en contactos que son más difíciles de convertir mientras que los perfiles más interesados podrían refrescarse esperando a ser llamados.
Varios estudios han demostrado que el interés del lead disminuye 21 veces si pasan más de 5 minutos desde la solicitud de contacto. Por ello, es necesario aprovechar al máximo el potencial de cada lead entrante y es necesario que el BPO haga un cambio de lógica implementando estrategias que sean capaces de analizar en tiempo real los sujetos entrantes que realmente tienen una alta propensión a ‘comprar’. De esta forma se podrá eliminar la cola siguiendo el orden de propensión de cada perfil y los leads con alta probabilidad de compra podrán ser tratados con prioridad y ordenados hacia los operadores con mejor rendimiento de venta.
Pero, ¿cómo saber en tiempo real cuáles son los clientes más proclives a comprar?
Gracias a BigProfiles y su Plataforma de Inteligencia Artificial, es posible estudiar cada lead entrante en tiempo real y asignarle una puntuación sobre la cual ordenarlo en función de la probabilidad de compra. De esta forma, el BPO tiene la posibilidad de establecer estrategias capaces de maximizar las oportunidades de venta y alcanzar sus objetivos con mayor facilidad y rapidez.
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