Implementar estrategia para MQLs

Los leads calificados de marketing (MQLs) son importantes para incrementar el volumen de ventas.



Implementar estrategia para MQLs
Como líder de marketing, comprendes la importancia de los leads calificados. Pero en el mundo actual impulsado por datos, generar leads no es suficiente.

Se requiere de un sistema para identificar a los Leads Calificados de Marketing (MQL) que presentan una mayor probabilidad de convertirse en clientes.

Veamos cómo podemos asegurar que la estrategia de MQL funcione bien y que ayude a maximizar el retorno de inversión (ROI).

Comprendiendo la visión de los MQLs

Los MQL son el alma de tu embudo de ventas. Son leads que tienen un interés comprobado sobre tu producto o servicio, lo que indica que están más avanzados en la ruta de compra en comparación con leads no calificados. ¿Pero cómo identificas a estos prometedores prospectos?

Define a tu cliente ideal:

Todo inicia con una comprensión clara del perfil de cliente ideal (ICP). ¿Cuáles son sus datos demográficos, puntos de dolor y hábitos de compra? Al definir esta persona, se pueden adaptar nuestros esfuerzos de marketing para atraer a individuos que sean adecuados... o posicionar a tu empresa o a ti mismo para liderar recomendaciones de boca en boca.

Establecer criterios SMART:

No te conformes con criterios genéricos de MQL. Ve más allá de las simples visitas al sitio web y descargas. Establece criterios Específicos, Medibles, Alcanzables, Relevantes y con límite de Tiempo (SMART) alineados con el perfil de cliente ideal. Esto puede incluir interacción con contenidos específicos, asistencia a seminarios web o solicitud de demos o pruebas de productos.

Aprovechar la tecnología para MQLs más inteligente

La inteligencia artificial, hoy en día, transforma el juego del marketing. Veamos cómo puede la IA ayudar a mejorar la estrategia de MQL:

Puntuación de leads impulsada por datos:

La IA puede analizar grandes cantidades de datos de leads para asignar una puntuación basada en su probabilidad de conversión. Esto permite priorizar esfuerzos de contacto y enfocarnos en los MQL más prometedores.

Revelar patrones ocultos:

La IA puede predecir qué MQLs tienen más probabilidades de convertirse y cuándo. Esto facilita adaptar campañas de nurturing con un enfoque preciso, asegurando que el mensaje correcto llegue al lead adecuado en el momento adecuado (o, al menos, ese es nuestro objetivo).

Monitorea actividades

La IA puede identificar tendencias y patrones imperceptibles, en los datos, que un análisis humano podría pasar por alto, permitiendo identificar nuevas características de MQL y comprender en forma más profunda al público objetivo.

Construyendo un marco de MQL

El siguiente es un marco básico, que incluye actividades sugeridas a implementar, para guiarte en el establecimiento y utilización de un sistema de MQL sólido:

Define el perfil de tu cliente ideal (ICP):

Determina las características de tu cliente perfecto.

  • Realiza investigación de mercado y analiza los datos de clientes para entender a tu público objetivo.
  • Identifica datos demográficos clave como edad, residencia, cargo y sector.
  • Define los puntos de dolor, objetivos y hábitos de compra de tu cliente ideal.
  • Define el tipo de persona (buyer persona) que represente a tu cliente ideal.

Establece criterios SMART de MQL:

Establece benchmarks específicos y medibles para identificar leads calificados.

  • Analiza comportamiento del sitio web, la interacción con su contenido y el tráfico generado por campañas de marketing.
  • Identifica acciones específicas que indiquen el interés y la intención de compra de un lead.
  • Establece criterios específicos como descargar whitepapers o asistir a seminarios web.
  • Facilita la medición de criterios asignando un valor basado de puntos a diferentes acciones.
  • Asegura que los criterios sean alcanzables y relevantes para el perfil de cliente ideal.
  • Establece un elemento de tiempo, como actividad reciente del sitio web en últimos 30 días.

Aprovecha la automatización de marketing:

Utiliza herramientas de automatización de marketing para agilizar la puntuación y el nurturing de leads basados en los criterios de MQL.

  • Elige una plataforma de automatización de marketing que se integre con tu CRM.
  • Configura flujos de trabajo para rastrear automáticamente el comportamiento del lead y asignar puntos basados en criterios de MQL.
  • Desarrolla un modelo de puntuación de leads que asigne una puntuación total a cada lead.
  • Segmenta los leads según su puntuación y prioriza el contacto con MQLs de mayor puntuación.

Integrar IA para insights avanzados:

Implementa soluciones impulsadas por IA para obtener una comprensión más profunda del cliente y mejorar la puntuación de leads.

  • Explora herramientas de marketing impulsadas por IA para la puntuación y el nurturing de leads.
  • Integra tu plataforma de automatización de marketing con soluciones de IA.
  • Entrena modelos de IA en tus datos históricos de clientes para identificar patrones de compra.
  • Utiliza la IA para predecir los hábitos del lead y personalizar los esfuerzos de contacto.

Monitorea y refina continuamente:

Evalúa regularmente la efectividad de tu estrategia de MQL. Adapta tus criterios y aprovecha los insights de datos para mejorar continuamente.

  • Revisa regularmente tus tasas de conversión de MQL y el rendimiento de las campañas de marketing.
  • Analiza los datos de los leads para identificar tendencias y ajustar tus criterios de MQL según sea necesario.
  • Monitorea la efectividad de las funciones impulsadas por IA y ajusta tu enfoque según los resultados.
  • Realiza pruebas A/B para comparar diferentes criterios de MQL y optimizar tu estrategia.
Por último, pero no menos importante, veamos un ejemplo real de MQLs en una forma clásica de identificación y conversión (la madre de todos los métodos de MQLs).

Di "hola" a David, fundador de una ONG en el ramo de prevención y seguridad, quien reconoció que para trascender y posicionar sus productos y servicios requería del apoyo de marketing.

Cecilia, una de nuestras clientas, también al frente de una ONG enfocada a combatir la inseguridad, nos contactó para comentarnos sobre el interés de David y nuestra disponibilidad para apoyarle en su proyecto.

Greg respondió que sí, tras revisar la información que Cecilia compartió sobre el proyecto y David como persona, aunado a un poco de su trayectoria. Con esto, David pasó a ser un MQL con puntaje muy alto, "listo para convertir".

David, posteriormente, nos contactó, concertamos una reunión, charlamos sobre sus planes y objetivos y definimos la mejor forma de apoyarle. Eso ocurrió a finales del 2006. Hoy David es reconocido como un excelente experto y, por supuesto, sigue como uno de nuestros clientes, ya como parte de la familia iMeil.

Este ejemplo es el sueño que todo marketer busca en un MQL, esa publicidad de boca en boca que muchos negocios persiguen incansablemente y que agiliza la conversión.

As a seasoned marketing leader, you understand the importance of qualified leads. But in today's data-driven landscape, simply generating leads isn't enough.

You need a system to identify the Marketing Qualified Leads (MQLs) who are most likely to convert into customers.

The following is a way to ensure your MQL strategy is on point, maximizing your return on investment (ROI).

Understanding the MQL landscape

MQLs are the lifeblood of your sales funnel. They're leads who have shown a demonstrable interest in your product or service, indicating they're further along the buying journey compared to unqualified leads. But how do you identify these promising prospects?

Defining your ideal customer:

It all starts with a clear understanding of your ideal customer profile. What are their demographics, pain points, and buying behaviors? By outlining this persona, you can tailor your marketing efforts to attract individuals who are a good fit... or position your company or yourself to lead WoM recommendations.

Setting SMART criteria:

Don't settle for generic MQL criteria. Move beyond just website visits and downloads. Establish Specific, Measurable, Achievable, Relevant, and Time-bound (SMART) criteria that align with your ideal customer profile. This could include engagement with specific content pieces, attending webinars, or requesting product demos.

The AI advantage: leveraging technology for smarter MQLs

Artificial intelligence is transforming the marketing game. Here's how AI helps you to enhance your MQL strategy:

Data-driven lead scoring:

AI can analyze vast amounts of lead data to assign a score based on their likelihood to convert. This helps you prioritize outreach efforts and focus on the most promising MQLs.

Predictive lead nurturing:

AI can predict which MQLs are most likely to convert and when. This allows you to tailor your nurturing campaigns with laser focus, ensuring the right message reaches the right lead at the right time (or at least that is our goal).

Unveiling hidden patterns:

AI can discover subtle trends and patterns in your data that human analysis might miss. This can lead to the identification of new MQL characteristics and a deeper understanding of your target audience.

Building a winning MQL framework

Here's a foundational framework - including suggested activities - to guide you in establishing and utilizing a robust MQL system:

Define your ideal customer profile (ICP):

Outline the characteristics of your perfect customer.

  • Conduct market research and analyze customer data to understand your target audience.
  • Identify key demographics like age, location, job title, and industry.
  • Define your ideal customer's pain points, goals, and buying behaviors.
  • Develop a buyer persona that represents your ideal customer.

Establish SMART MQL criteria:

Set specific, measurable benchmarks to identify qualified leads.

  • Analyze website behavior, content engagement, and marketing campaign interactions.
  • Identify specific actions that indicate a lead's interest and buying intent.
  • Set specific criteria like downloading white papers or attending webinars.
  • Make criteria measurable by assigning point values to different actions.
  • Ensure criteria are achievable and relevant to your ideal customer profile.
  • Set a time-bound element, like recent website activity within the last 30 days.

Leverage marketing automation:

Utilize marketing automation tools to streamline lead scoring and nurturing based on MQL criteria.

  • Choose a marketing automation platform that integrates with your CRM.
  • Set up workflows to automatically track lead behavior and assign points based on MQL criteria.
  • Develop a lead scoring model that assigns a total score to each lead.
  • Segment leads based on their score and prioritize outreach to high-scoring MQLs.

Integrate AI for advanced insights:

Implement AI-powered solutions to gain deeper customer understanding and optimize lead scoring.

  • Explore AI-powered marketing tools for lead scoring and lead nurturing.
  • Integrate your marketing automation platform with AI solutions.
  • Train AI models on your historical customer data to identify buying patterns.
  • Utilize AI to predict lead behavior and personalize outreach efforts.

Continuously monitor and refine:

Regularly assess your MQL strategy's effectiveness. Adapt your criteria and leverage data insights to continuously improve.

  • Regularly review your MQL conversion rates and marketing campaign performance.
  • Analyze lead data to identify trends and adjust your MQL criteria as needed.
  • Monitor the effectiveness of AI-powered features and refine your approach based on results.
  • Conduct A/B testing to compare different MQL criteria and optimize your strategy.
Last but not least, following is a representative real example on a classical MQL identification and conversion (the mother of all MQLs methods).

Let's take a look at one of many MQL processes with this example from one of our current clients.

Say "hello" to David, founder of a non-profit organization in the prevention and security sector, who recognized that to transcend and position his products and services, he needed marketing support.

Cecilia, one of our clients also leading a non-profit organization focused on combating insecurity, informed us about David's interest and wanted to know about our availability to support his project.

Greg responded affirmatively after reviewing the information Cecilia shared about the project and David as a person, along with a bit of his background. With this, David became an MQL with a very high score, "ready to convert".

David subsequently contacted us, we scheduled a meeting, discussed his plans and objectives, and defined the best way to support him. This happened at the end of 2006. Today, David is recognized as an excellent expert and, of course, remains one of our clients, now as part of the iMeil family.

This example is the dream every marketer seeks in an MQL, that word-of-mouth advertising that many businesses tirelessly pursue and that speeds up conversion.

Este artículo fue publicado en Abril 11, 2024

ND

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