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Scoring de probabilidad de conversión

Cada lead y cada oportunidad del CRM recibe una probabilidad de cierre aprendida de tu propio historial, con los motivos detrás, para trabajar el pipeline en el orden de lo que va a cerrar de verdad.

Ventas RevOps ML
100% de las oportunidades
puntuadas y actualizadas a diario
Motivos visibles
no un número sin explicación
Calibrado
un 70% significa que cerró el 70%
Para quién es

Responsables de ventas y RevOps con un CRM que contenga al menos unos cientos de operaciones cerradas y un historial de etapas razonablemente consistente.

Respuesta corta

Un modelo entrenado con tu historial de ganadas y perdidas predice la probabilidad de que cada oportunidad abierta cierre, a partir de firmografía, origen, interacción, historial de etapas y cómo se ha movido realmente. Cada puntuación llega con los factores que la explican, así que el comercial ve por qué una oportunidad está arriba, y la previsión se agrega desde probabilidades calibradas contra la realidad y no desde porcentajes de etapa fijados hace años.

El problema

La prioridad la decide quien llamó más recientemente, y la previsión es un porcentaje de etapa que nadie se cree.

01

El comercial atiende a quien más ruido hace

La atención va al prospecto que respondió esta mañana, no al que tiene más probabilidad de firmar. Las buenas oportunidades se enfrían en mitad de la lista mientras alguien persigue a un curioso.

02

Los porcentajes de etapa son ficción

Propuesta equivale al sesenta por ciento porque lo dijo un consultor en 2019. Agrega eso a todo el pipeline y obtienes una previsión precisa, oficial y sistemáticamente equivocada.

03

Nadie sabe por qué una oportunidad es buena

Incluso cuando hay puntuación, llega como un número pelado. Los comerciales ignoran números que no pueden explicar a su jefe, y la herramienta deja de usarse sin ruido.

Cómo funciona

Del disparador al resultado, paso a paso.

01

Auditamos lo que el CRM contiene de verdad

Ganadas y perdidas con fechas, historial de etapas, origen, interacción y si las pérdidas se registran con honestidad. Un CRM donde nada se marca como perdido no puede entrenar nada, y lo decimos antes de empezar.

02

Construimos variables de comportamiento, no de opinión

Tiempo en etapa, número y dirección de contactos, latencia de respuesta, asistencia a reuniones, descuento pedido, firmografía. Los campos de sensación del comercial se excluyen: predicen al comercial, no a la oportunidad.

03

Entrenamos y luego calibramos

El modelo se entrena con operaciones antiguas y se valida con recientes, y luego se calibra para que un 70% declarado cierre aproximadamente el 70% de las veces. Las probabilidades sin calibrar empeoran la previsión, no la mejoran.

04

Ponemos la puntuación y los motivos en el CRM

Una probabilidad, una flecha de tendencia y los factores principales aparecen en la ficha de la oportunidad en HubSpot, Pipedrive o Salesforce. Las vistas y las colas se ordenan por ella, así que la prioridad cambia sin aprender otra herramienta.

05

Medimos contra lo que cerró de verdad

Cada mes se compara lo previsto con lo realizado, por segmento y por comercial. La deriva se ve, el reentrenamiento tiene calendario y la conversación sobre precisión se hace con números y no con opiniones.

Antes / después

Qué cambia en la práctica.

Hoy, a mano
×La prioridad sigue a la última respuesta
×Previsión basada en porcentajes de etapa fijos
×Las puntuaciones llegan sin motivos y se ignoran
×No se compara la previsión con el resultado
Con la automatización en marcha
Probabilidad de cierre en cada oportunidad abierta, a diario
Previsión agregada desde probabilidades calibradas
Factores principales visibles en cada ficha
Previsto contra realizado revisado cada mes
Qué recibes

Entregado, no demostrado.

Una auditoría de datos del CRM que dice con claridad qué se puede aprender y qué no
Un modelo calibrado de probabilidad de cierre entrenado con tu historial
Puntuación, tendencia y factores escritos de vuelta en tu CRM
Vistas y colas de pipeline ordenadas por probabilidad
Informe mensual de precisión y calendario de reentrenamiento
Construido con

Construimos en tu stack en lugar de moverte al nuestro. La lista de abajo es a lo que esta solución se conecta con más frecuencia; otros sistemas son una cuestión de alcance, no un impedimento.

Python scikit-learn XGBoost SHAP PostgreSQL HubSpot Pipedrive Salesforce Airflow
Tiempo a producción5–8 semanas
Precio del proyectoPrecio fijo
Primer pasoMini-auditoría gratis
Límites honestos

Cuándo esta no es la solución adecuada.

·Por debajo de unos cientos de operaciones cerradas el modelo memoriza en lugar de aprender. Unos criterios claros y una revisión disciplinada del pipeline te servirán mejor.
·Si las pérdidas nunca se registran y las oportunidades simplemente enmudecen, no hay clase negativa de la que aprender, y eso es primero un proyecto de higiene del CRM.
·Si cada operación es a medida y dura un año, hay demasiados pocos casos comparables para que un modelo aporte más que un buen marco de cualificación.

Lo que nos preguntan sobre esto

El scoring de leads ordena los nuevos leads entrantes por encaje e intención; esto predice si una oportunidad abierta cierra, usando cómo se ha movido. Casi todos los equipos acaban con los dos, en puntos distintos del embudo.

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Dónde encaja esto en el resto del trabajo.

Tráenos el proceso que duele.

La mini-auditoría es gratis: desmontamos tu versión de este proceso y te decimos claramente si automatizarlo compensa. Si compensa, recibes un alcance y un precio fijo.