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👱🏽‍♀️ Lead Scoring 💻☎️

⭐ Tipo

Machine Learning

Mi proyecto:

🟢 El scoring de clientes potenciales es una metodología utilizada por las empresas para clasificar y priorizar sus clientes potenciales en función de su nivel de interés y su potencial de conversión en clientes.

🟢El propósito del scoring de clientes potenciales es identificar y centrarse en los clientes potenciales más prometedores, lo que permite a los equipos de ventas y marketing asignar su tiempo y recursos de manera más eficiente.

🟢En este caso he desarrollado un modelo de Lead Scoring utilizando el algoritmo de Regresión Logística que ha demostrado un rendimiento sólido.

🟢El modelo ha logrado un impresionante ROC AUC de 0.87, o sea, tiene una alta capacidad para distinguir entre leads que probablemente se conviertan en clientes y aquellos que no lo harán. Cuanto más cercano a 1 sea el ROC AUC score, mejor será el rendimiento del modelo.

🟢Este modelo de Regresión Logística ha sido una herramienta valiosa en la priorización y segmentación de leads, permitiendo a la empresa enfocar sus esfuerzos de ventas y marketing en los leads con mayor probabilidad de conversión.

🟢 Su rendimiento sólido respalda la toma de decisiones informadas y ha contribuido significativamente a nuestro éxito en la adquisición de clientes.

Resumen Ejecutivo

El objetivo de este caso es justificar la implementación de un sistema de "lead scoring" en una empresa con el fin de optimizar nuestras estrategias de ventas y marketing. El "lead scoring" permitirá identificar y priorizar a los clientes potenciales más prometedores, lo que resultará en un aumento de las tasas de conversión, mayores ingresos y una asignación más eficiente de recursos.

 

Contexto:

La empresa invierte recursos significativos sus estrategias de ventas y marketing para adquirir nuevos clientes y retener a los existentes. Sin embargo, la empresa se da cuenta que no están aprovechando al máximo sus esfuerzos, ya que no están dirigiendo sus recursos hacia los clientes potenciales adecuados.

 

Problema:

El problema principal es la falta de un sistema efectivo para identificar y priorizar a los clientes potenciales. Como resultado, la empresa gasta recursos en leads que tienen una baja probabilidad de conversión, lo que afecta negativamente nuestra eficiencia y rentabilidad.



Impacto Empresarial del Scoring de Clientes Potenciales:

  • Mejora la efectividad de las campañas

  • Aumento de las conversiones de productos

  • Incremento de los ingresos

  • Eficiencia de costos


Las empresas realizan estrategias de marketing digital y tradicional a través de diversos canales, como las redes sociales, el correo electrónico y la publicidad en buscadores. Disponen de un presupuesto fijo que pueden gastar en estos canales para obtener más ventas, adquirir nuevos clientes o recuperar antiguos clientes.

 

A menudo, tienen una gran cantidad de datos sobre la eficacia de cada uno de estos canales y cuántas ventas generan. Si se realiza un análisis sencillo de la correlación entre los canales y los ingresos, se pueden obtener ideas significativas. Ahora imagina si se suministra un modelo con datos tan ricos y cruciales.


La ciencia de datos permite a estas empresas construir un modelo que puede ayudarles a comprender la probabilidad de conversión o, en otras palabras, la posibilidad de que un cliente compre sus productos si se le dirige a través de un canal específico. El modelo comprende las sutilezas históricas y construye los parámetros internos del modelo para indicar al equipo en qué deben centrarse al gastar su presupuesto de marketing.




Trabajo Realizado

Solución Propuesta:

La solución propuesta es la implementación de un sistema de "lead scoring" que evalúe a los clientes potenciales en función de diversos criterios, como datos demográficos y comportamientos en línea. Este sistema asignará una puntuación a cada cliente potencial, lo que permitirá a nuestros equipos de ventas y marketing enfocar sus esfuerzos en aquellos con las puntuaciones más altas, aumentando así las posibilidades de conversión.




Importación de Datos


ruta_completa = path + '/02_Datos/01_Originales/' + nombre_fichero_datos

datos = pd.read_csv(ruta_completa,index_col='id', sep=';')
datos


Calidad de Datos


df.info()
df.head()
df.dtypes

Transformación de Variables


df = df.astype({'visitas_total':'Int64'})

df.dtypes


Modelización


pipe = Pipeline([('algoritmo',RandomForestClassifier())])

grid = [{'algoritmo': [LogisticRegression()],
         'algoritmo__n_jobs': [-1],
         'algoritmo__solver': ['saga'],
         'algoritmo__penalty': ['elasticnet', 'l1', 'l2', 'none'],
         'algoritmo__C': [0,0.25,0.5,0.75,1]}
       ]

Evaluación


roc_auc_score(val_y, pred)


Beneficios Esperados:

  • Mejora de la tasa de conversión de leads en clientes.

  • Aumento de los ingresos generados por estrategias de ventas y marketing.

  • Mayor eficiencia en la asignación de recursos.

  • Identificación de oportunidades de mejora en nuestras estrategias.


Costos y Recursos:

Los costos incluyen la adquisición o desarrollo del sistema de "lead scoring", la capacitación del personal y los costos operativos continuos. Se requerirán recursos de TI y personal de ventas y marketing para la implementación y mantenimiento del sistema.

 

Análisis de Retorno de Inversión (ROI):

Se espera que el ROI sea positivo en un período de tiempo. La mejora en las tasas de conversión y los ingresos generados superará los costos de implementación y operación del sistema.

 

Plan de Implementación:

  • Evaluación y selección del sistema de "lead scoring".

  • Capacitación del personal en el nuevo sistema.

  • Integración del sistema con nuestras herramientas de ventas y marketing existentes.

  • Implementación piloto y ajustes.

  • Despliegue completo y seguimiento continuo.

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