Lead Scoring Predittivo: approcci e strategie per massimizzare i risultati

Nel mondo del performance marketing, uno degli strumenti più potenti a nostra disposizione è l'algoritmo di lead scoring. Ma cosa significa esattamente? In poche parole, un algoritmo di lead scoring assegna a ogni potenziale cliente un punteggio, indicativo della qualità del lead, ovvero della probabilità che quel cliente compia un'azione desiderata, come acquistare un prodotto o iscriversi a una newsletter. Prima di poter sfruttare al meglio un algoritmo di lead scoring, è fondamentale chiarire cosa intendiamo per "qualità del lead". Questo concetto può variare a seconda degli obiettivi specifici: stiamo cercando di prevedere l'acquisto di un prodotto? Oppure l'iscrizione a una newsletter? Definire con precisione questi obiettivi è il primo passo per creare un sistema di scoring efficace.

Una volta stabiliti gli obiettivi, possiamo procedere allo sviluppo dell'algoritmo. Questi strumenti predittivi vengono addestrati su un insieme di dati storici e utilizzano tecniche di machine learning, come la regressione, gli alberi decisionali e le reti neurali. Analizzando i dati passati, l'algoritmo identifica pattern e correlazioni che aiutano a stimare la probabilità di conversione dei nuovi lead.

I modelli vengono costantemente poi affinati attraverso i feedback e i nuovi dati raccolti in modo che la loro accuratezza possa migliorarsi nel tempo. Questo processo continuo di miglioramento aumenta l'accuratezza delle previsioni, rendendo il lead scoring uno strumento in grado non solo di identificare le lead più promettenti ma anche di ottimizzare le strategie di marketing e vendita.

Quali dati utilizzare per alimentare algoritmi di scoring

Per costruire modelli predittivi efficaci, è essenziale raccogliere dati dettagliati sul comportamento e le preferenze delle lead. Questi dati vengono suddivisi in due insiemi: un training set e un test set. L'algoritmo viene addestrato sul training set e successivamente testato sul test set per confrontare le previsioni con i risultati reali. Una volta raggiunta un'accuratezza soddisfacente, l'algoritmo può essere applicato ai potenziali clienti per stimare la probabilità che diventino clienti effettivi o compiano azioni specifiche, come acquistare un prodotto.

Per avere un algoritmo di lead scoring è ovviamente  fondamentale avere  la variabile target, che indica se un'azione specifica è avvenuta o meno, ad esempio se un potenziale cliente è diventato cliente effettivo, ha sottoscritto una newsletter o ha acquistato un prodotto. Questa variabile è tipicamente binaria (Sì/No) e richiede dati completi, inclusi sia i successi che gli insuccessi. Spesso ci vengono forniti solo i dati relativi ai lead che hanno convertito, ma per addestrare un algoritmo di lead scoring sono necessari tutti i dati, indipendentemente dal risultato.

Oltre alla variabile target le altre variabili che possono essere utilizzate si dividono principalmente in due categorie:

• Dati CRM: Questi possono includere variabili individuali (come età, ruolo lavorativo, città, sesso, titolo di studio) o variabili aziendali (come fatturato, numero di dipendenti).
• Dati comportamentali: Raccolti dalle interazioni sul sito web, includono il numero di pagine visitate, il numero di sessioni, i canali di acquisizione, gli eventi registrati e i documenti scaricati.

Le variabili più importanti per spiegare la probabilità di una lead di compiere una certa azione  sono però spesso quelle calcolate. Ovvero variabili che sono estrapolate dalle informazioni presenti nei dati del CRM e/o in quelli comportamentali tramite metodi di intelligenza artificiale e di machine learning. Queste variabili forniscono insight approfonditi che vanno oltre i dati di tracciamento base. 

Ad esempio, dai dati di navigazione di un sito si possono ottenere informazioni sugli interessi di un utente e quindi di associare ad ogni lead interessi specifici relativi a prodotti o temi particolari, oppure si possono estrarre variabili complesse che tengono conto non solo delle azioni compiute, ma anche del momento in cui vengono effettuate, creando una sorta di serie storica delle attività.

La fase più complessa nel processo di modellazione non è quindi tanto la costruzione dell'algoritmo, quanto la selezione e il calcolo delle variabili da includere. La qualità e la completezza dei dati sono fondamentali per il buon funzionamento di qualsiasi modello predittivo. Assicurarsi di disporre di dati accurati e pertinenti è la chiave per ottenere risultati affidabili.

Quali algoritmi scegliere per ottenere uno scoring predittivo

Una delle domande più frequenti riguarda la scelta degli algoritmi da utilizzare, ma la risposta è spesso insoddisfacente: dipende dai dati che abbiamo a disposizione. In generale ci sono almeno tre grandi famiglie di algoritmi che si possono impiegare:

• Modelli data-driven: Questi modelli sono estremamente flessibili e permettono di catturare relazioni complesse tra i dati senza richiedere ipotesi statistiche eccessivamente restrittive. L'algoritmo ha così la libertà di scoprire le connessioni tra le variabili autonomamente, rendendo questi modelli particolarmente potenti in scenari con dati non lineari o complessi.
• Modelli shrinkage: Un esempio tipico è la ridge-regression. Questi modelli operano riducendo il numero di predittori, ovvero le variabili inserite nel modello. Questo approccio è utile per evitare il problema dell'overfitting, che si verifica quando troppe variabili compromettono la capacità del modello di generalizzare. Riducendo il set di variabili e concentrandosi solo su quelle veramente rilevanti, si migliora l'accuratezza delle previsioni.
• Modelli ensemble: Questi sono i modelli più complessi, poiché combinano le previsioni di diversi modelli per produrre un risultato finale più accurato. Utilizzano tecniche come il bagging, boosting o stacking per migliorare la performance. 

La scelta dell'algoritmo dipende dalla qualità, quantità e tipologia dei dati a disposizione, rendendo necessaria una valutazione approfondita del dataset.

Non esiste un algoritmo universale che funzioni in ogni situazione. È necessaria una certa esperienza per identificare il modello ottimale, considerando anche l'efficienza computazionale e la velocità di esecuzione. La risposta, quindi, risiede spesso nell'analisi preliminare dei dati. È importante ricordare il principio "Garbage in, Garbage out": se i dati di input sono scadenti, anche l'algoritmo più sofisticato produrrà risultati insoddisfacenti. La qualità delle informazioni di partenza è cruciale per ottenere previsioni accurate e utili.

Problemi comuni nell'implementazione di un sistema di scoring automatico e predittivo

Implementare un sistema di scoring presenta diverse sfide significative, tra cui:

• Numero limitato di lead: uno dei principali problemi che spesso incontriamo è la scarsità di lead e potenziali clienti su cui effettuare il training e il test dei modelli. Questa situazione è particolarmente critica nelle fasi iniziali del progetto, quando il volume di lead è ridotto e i modelli devono essere continuamente riaddestrati man mano che aumentano i dati disponibili. La soluzione non è semplice: uno degli approcci può essere l'utilizzo di dati sintetici, che possono integrare i dati reali e migliorare le performance dei modelli nelle prime fasi di sviluppo.
• Dati in silos: un altro problema frequente è la segregazione dei dati in silos, con il CRM da una parte e i dati comportamentali dall'altra. Spesso le aziende non riescono a integrare efficacemente dati provenienti da fonti diverse, portando a una frammentazione delle informazioni. Questo impedisce di ottenere una visione completa e omogenea del cliente, fondamentale per una strategia customer-centric. La soluzione passa attraverso l'implementazione di sistemi di integrazione dei dati che permettano di unificare le informazioni e renderle accessibili in modo coerente.
• Variabili limitate: la complessità degli algoritmi di machine learning richiede una grande quantità di dati e variabili. Disporre di poche variabili utili può limitare le capacità del modello di generare previsioni accurate. Per ovviare a questo problema, è necessario arricchire i dataset con variabili aggiuntive che possano migliorare la capacità predittiva del modello.
• Qualità del dato: la bassa qualità dei dati è un altro ostacolo significativo. Dati non affidabili o non disponibili per tutti i potenziali clienti possono compromettere l'accuratezza dei modelli. Ad esempio, se il fatturato di un cliente potenziale è una variabile critica ma viene auto-dichiarato e risulta inconsistente, è necessario trovare metodi alternativi per arricchire queste informazioni. L'utilizzo di dataset esterni e tecniche di data enrichment possono migliorare significativamente la qualità dei dati, rendendoli più utili per l'addestramento dei modelli.

Affrontare questi problemi richiede un approccio strategico che includa l'uso di dati sintetici, l'integrazione dei dati da diverse fonti, l'arricchimento dei dataset e il miglioramento della qualità dei dati. Solo così è possibile costruire modelli di machine learning robusti e affidabili, capaci di supportare efficacemente le decisioni aziendali.

Quali informazioni si possono trarre da un modello di Lead scoring 

Il lead scoring non è solo un metodo per assegnare una probabilità alla qualità dei nostri potenziali clienti, ma offre una gamma di informazioni utili per ottimizzare le nostre strategie di marketing. Oltre a determinare la probabilità di conversione, il lead scoring permette di fare un ranking qualitativo delle lead, stabilendo una soglia di probabilità comunemente fissata a 0.5. Questo significa che possiamo suddividere i nostri potenziali clienti in due categorie: quelli con una probabilità superiore al 50% di diventare clienti, e quelli con una probabilità inferiore.

Per esempio, se un lead ha un punteggio di 0.70 e un altro di 0.98, un venditore probabilmente contatterà prima il secondo. Entrambi i lead hanno un'alta probabilità di conversione, ma il secondo ha una probabilità maggiore, rendendolo una priorità.

Un'altra informazione cruciale fornita da questi algoritmi è l'importanza delle variabili che influenzano la probabilità di conversione. Ad esempio, il job title del potenziale cliente può avere un impatto significativo sulla probabilità di diventare cliente. Anche il modo in cui viene contattato - ad esempio tramite telefonata rispetto alle email - e il tipo di interesse manifestato, così come la tipologia dell'azienda, possono giocare un ruolo determinante.

Conoscere queste variabili permette di indirizzare meglio le azioni di marketing. Per esempio, se si scopre che i decision-makers con un certo titolo professionale rispondono meglio a telefonate rispetto alle email, si può ottimizzare la strategia di contatto di conseguenza. Allo stesso modo, se un particolare settore mostra tassi di conversione più alti, si possono concentrare gli sforzi di marketing su quel segmento.